Neural Pulse AI – Selbstorganisierende KI mit neuronalen Pulsen
Einleitung
Neural Pulse AI ist ein experimenteller Prototyp, der untersucht, ob neuronale Pulse als alternatives Rechenprinzip für maschinelle Intelligenz genutzt werden können. Die zentrale Hypothese ist, dass anstelle statischer Gewichte in neuronalen Netzen dynamische Pulsmuster eine effizientere und biologisch realistischere Grundlage für selbstorganisierende Strukturen bilden könnten.
Die Architektur basiert auf Python (FastAPI) für das Backend und Next.js 15 für die Benutzeroberfläche. Langfristig ist eine Erweiterung mit Rust oder C++ für Hochleistungs-Simulationen geplant.
Ziele des Projekts 1. Untersuchung, ob neuronale Pulse emergentes Verhalten in künstlichen Systemen erzeugen können. 2. Vergleich der Effizienz neuronaler Pulse mit klassischen Deep-Learning-Methoden. 3. Entwicklung einer flexiblen Simulationsplattform für adaptive Netzwerke.
Technologische Grundlagen
Backend • Programmiersprache: Python 3.13 • Framework: FastAPI für API-Entwicklung • Mathematische Kernbibliotheken: NumPy • Kommunikation: REST API
Künstliche Intelligenz & Netzwerkanalyse • Neuronale Pulse Engine: Simuliert zeitabhängige Aktivitätsmuster • Graph Neural Networks (zukünftig): Modellierung komplexer Interaktionen • Spiking Neural Networks (zukünftig): Biologisch inspirierte Netzwerkarchitektur
Frontend • Framework: Next.js 15 • Datenvisualisierung: React-basierte interaktive Darstellung der Netzwerkinformationen
Projektstruktur
/neural_pulse_ai │── /backend (Python + FastAPI) │ ├── pulse_engine.py # Neuronale Pulse Simulation │ ├── gnn_model.py # Graph Neural Network (zukünftig) │ ├── api.py # REST API für das Frontend │── /frontend (Next.js 15) │ ├── components/ # UI-Komponenten für Visualisierung │ ├── pages/ # Hauptseiten der Anwendung │── requirements.txt # Python-Abhängigkeiten │── package.json # Next.js-Abhängigkeiten │── setup.sh # Automatisiertes Setup-Skript │── README.md # Dokumentation
Installation und Einrichtung
- Repository klonen
git clone https://github.com/dein-user/neural_pulse_ai.git cd neural_pulse_ai
- Backend einrichten
cd backend python3.13 -m venv venv source venv/bin/activate pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt
- Frontend einrichten
cd frontend npm install npm run dev
- Backend starten
cd backend source venv/bin/activate uvicorn api:app --reload
Nach dem Start ist die API unter http://localhost:8000 erreichbar.
API-Dokumentation
Abruf eines neuronalen Pulses
GET /pulse Antwortformat (JSON):
{ "status": "idle", "potential": 0.85 }
Falls das Neuron feuert, wird "status": "fire" zurückgegeben.
Manueller API-Test
curl -X GET http://localhost:8000/pulse
Frontend-Benutzung
Nach dem Start des Frontends ist die Benutzeroberfläche unter http://localhost:3000 verfügbar. Hier können Simulationen gestartet und Netzwerkmuster analysiert werden.
Fehlerbehebung
Falls beim Start Fehler auftreten, können folgende Befehle helfen:
Fehlendes NumPy-Modul oder Kompatibilitätsprobleme
pip uninstall numpy pip install numpy==1.26.4
Probleme mit Next.js-Abhängigkeiten
cd frontend rm -rf node_modules package-lock.json npm install npm run dev
Falls das Backend weiterhin 500 Internal Server Error zurückgibt, kann eine detaillierte Fehleranalyse mit aktiviertem Debug-Log erfolgen:
uvicorn api:app --reload --log-level debug
Weiterentwicklung
Kurzfristige Ziele • Stabilisierung der neuronalen Pulse Engine • Verbesserung der API-Performance • Erweiterung der Benutzeroberfläche mit Echtzeit-Datenvisualisierung
Langfristige Ziele • Integration von Spiking Neural Networks • Implementierung von Graph Neural Networks für komplexe Interaktionen • Erweiterung um WebSocket-Unterstützung für Echtzeitkommunikation • Skalierung durch Hochleistungssimulationen in Rust oder C++
Fazit
Neural Pulse AI verfolgt einen innovativen Ansatz zur KI-Modellierung, indem es zeitabhängige Pulse als zentrales Element verwendet. Die Plattform bietet eine Grundlage für die Erforschung adaptiver und selbstorganisierender Netzwerke.
Das Projekt befindet sich in der frühen Entwicklungsphase, liefert jedoch bereits erste experimentelle Ergebnisse zur Nutzung neuronaler Pulse in KI-Systemen.