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Neues aus der Welt der Wissenschaft |
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Neuronale Supercomputer - Rechner der Zukunft |
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| | | Neuronale Computer werden nach Expertenansicht die heute üblichen Rechner vielerorts ersetzen. "Sie sind überall dort überlegen, wo es darum geht, komplexe Vorgänge möglichst schnell zu lösen", sagte der Frankfurter Physiker Ronald Tetzlaff. |
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Der Forscher der Frankfurter Universität ist Organisator des 7. Internationalen Workshops "Cellular Neural Networks and their Applications" (CNNA). Daran nehmen bis Mittwoch Wissenschafter aus 18 Ländern teil. Sie sprechen in Frankfurt über den Stand der Technik, aber vor allem über mögliche künftige Einsatzfelder.
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Zwei Vorteile: Geschwindigkeit und optische Sensoren |
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Nach Angaben Tetzlaffs haben die neuartigen Computer zwei wichtige Vorteile: "Sie sind bis zu tausend Mal schneller als heute übliche Rechner, und sie können ihre Umwelt über optische Sensoren beobachten und auf sie reagieren."
Anders als der Standardcomputer ermöglichten neuronale Rechner "eine völlig andere Art des Rechnens": Während ein herkömmlicher Computer nur eine Aufgabe nach der anderen lösen könne, arbeiteten die "Zellen" des neuronalen Netzwerks parallel. Die Beziehung zwischen diesen Zellen sei zudem nicht festgelegt, sondern verändere sich stetig.
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Unbemannte Flugzeuge oder Handschrift-Identifikation |
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Dank optischer Sensoren könnte es beispielsweise möglich werden, unbemannte Flugzeuge zu bauen, die ohne Piloten Gelände überfliegen, Aufnahmen machen und diese auswerten. Manche Anwendungen sind Tetzlaff zufolge schon im Einsatz oder stehen kurz davor:
Neuronale Rechner könnten in Autos erkennen, wo sich der Fahrer oder Beifahrer befindet und den Druck des Airbags entsprechend steuern. Sie könnten Handschriften oder Banknoten identifizieren.
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Anwendungen der Zukunft |
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"Die wichtigsten Einsatzgebiete werden die Medizin und die Hirnforschung sein", sagte Tetzlaff. Neuronale Rechner könnten in Zukunft Signale des Gehirns auffangen und zum Beispiel einen Epileptiker vor einem Anfall warnen. In der Hirnforschung könnten sie helfen, die Abläufe im Gehirn besser zu verstehen. Sie seien auch in der Lage, die genaue Kontur des Herzens zu ermitteln, auch wenn sich das schlagende Herz ständig bewege.
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Mehr zum Thema Computer in science.ORF.at
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sensortimecom | 25.07, 13:08
an globalscope, necrox etc.
Ein paar Zeilen für seriöse Forum-Teilnehmer wie den beiden Genannten...:
Nach C. Shannon hat die Abtastung einer Signalamplitude mit mindestens der zweifachen Frequenz der
Signalamplituden-Bandbreite zu erfolgen, damit ausreichender Informationsgehalt erhalten bleibt. Shannon setzt also eine "quasi-deterministische" Abtastung voraus, d.h. zu einem bestimmten Zeitpunkt t1 nehme ich eine Messung (Probe, Sampling) einer Signalamplitude vor, zu t2 eine weitere, zu t3 die nächste usw. Anno 1947, als Shannon seine Informationstheorie veröffentlichte, existierte noch keine digitalisierte
Messung, was aber seinem Prinzip keinen Abbruch tut. Es ist heute noch AKTUELLER STANDARD jeder MESSTECHNIK. Fast jede Art von SENSORDATENERFASSUNG
(mit einer Ausnahme: direkte V/f-Umwandlung; mit dem Nachteil, dass ich ausschließlich Frequenzdaten erhalte) basiert heute auf dem bekannten quasi-deterministischen Prinzip, bei dem physikalische Größen "gesampled" und dann ausgewertet werden.
Dabei tritt ein Hauptproblem auf: Extrem großer Anfall von Daten, die zwischengespeichert und verarbeitet werden müssen. Keine Synchronität von Zeitpunkten/Orten bei Erfassung von Bewegungsverläufen. Hohe Daten-Redundanz usw. usf.
weiter siehe:  |
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sensortimecom | 25.07, 13:09
weiter.....
Das Gehirn vermeidet diese Probleme, indem es AUSSCHLIESSLICH VERSTREICHZEITDATEN AQUIRIERT und VERARBEITET. So wie ich es auf meiner Page beschrieben habe...
Nur weiß das Hr. Roland Tetzlaff offensichtlich nicht...
Jetzt noch die Hauptfrage: Wie kann ich quasi-deterministisch aquirierte Messdaten mit nicht-deterministischen Signalen im Gehirn "verknüpfen"?
Mit herkömmlicher Technologie geht es nur sehr schwer. Man benötigte dazu einen Prozessor, der in selber Weise Verstreichzeitdaten erfasst und verarbeitet.
Ein Beweis dafür, dass das Gehirn anders arbeitet, ist hier in science-online zu finden:
science.orf.at/science/news/55345
Man lese:
DIE CODIERUNG VON INFORMATIONEN
darunter heißt es:
...>Hier gilt die Regel: Je intensiver ein Reiz, desto höher die Entladungsfrequenz der betroffenen Nervenzellen.<
Na also. Das Gehirn tastet "lineare Zeitströme" aus unterschiedlichen Reizintensivitäten ab, um es grob vereinfacht auszudrücken...
Völlig im Gegensatz zu Shannons Informationstheorie...
mfg Erich B. www.sensortime.com
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gegenschwimmer | 24.07, 21:31
Banknoten erkennen
Kann so ein neuronaler Computer auch Centmünzen erkennen?
Dann brauche ich so was.
Bis der zur Verfügung steht, werde ich mir halt mit einer Brille behelfen. |
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sensortimecom | 24.07, 09:06
Sehr schwacher Artikel
Ich hätte zumindest erwartet, dass uns Ronald Tetzlaff ansatzmäßig erklärt, wie das Programm eines solchen neuronalen Computers (so wie er es versteht, denn die Rede davon ist schon seit 15 Jahren!) gestaltet ist und wie die Signalverarbeitung funktioniert...
Ich warte gespannt darauf. Wie werden die Signale der optischen Sensoren gesampled? Shannon oder Nicht-Shannon, das ist die Frage...
Ich fürchte, der Mann hat im Grunde keine Ahnung von der Materie...
mfg Erich B. www.sensortime.com |
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necrox | 24.07, 09:20
?
Ist hier die Rede von jenem Shannon Claude, der 2001 verstarb? Was haette der mit Neuronalen Netzen zu tun?
Kurz zum text: Waehrend Mustererkennung kein Problem darstellt (fuer NN), ist Erkennung von Bildern ein IMHO viel groeßeres System. Die Anzahl der Inputneuronen potenziert sich (man moechte ja eine genaue Auswertung?), ebenfalls wird es viel aufwendiger, die Gewichte zwischen den Neuronen neu zu bestimmen.. koennte momentan an fehlender Rechenleistung scheitern. Hat jemand btw. Referenzen zu selbstlernalgorithmen? Ich hab' mich noch nie damit beschaeftigt, von daher.. |
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sensortimecom | 24.07, 11:17
an nexrox
Bitte mal ausführlich meine Page studieren:
http://www.sensortime.com/time-de.html
("Die ultimative Technologie" /
US-Pat. US6172941 )
sowie:
http://www.sensortime.com/brain-de.html
mfg Erich B. |
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ipv6 | 24.07, 14:24
sehr schwacher sensortime
deine eigenwerbung laest du bitte bleiben. IIRC hast du die page doch schon mal vor einem jahr oder so gepostet. ich habs mir damals angesehen und dein US-patent fuer laecherlich befunden. ad "programm eines neuronalen computers": bitte informiere dich doch ueber die funktionsweise von neuronalen netzen. dann wirst du schon sehen, wieso niemand vom "programm eines neuronalen computers" spricht.
ich denke schon, dass der mann sehr wohl eine menge ahnung von der materie hat, ganz im gegensatz zu einem gewissen US-patentinhaber, dass das papier nicht wert ist, auf dem es gedrucht ist. |
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sensortimecom | 25.07, 09:22
an ipv6
Jemanden hierzulande herunterzumachen ohne Begründung warum ist doch Standard.
Das bin ich gewöhnt.
Also, bitte, Obergescheitmann:
Begründen Sie, warum meine Patentschrift nicht mal das Papier wert ist.
Ein paar Brocken Informatik-Wissen hinwerfen, das man in der Schule gelernt hast, und dann auf jemanden, der mit einer neuen - beweisbaren - Theorie (die Sie nicht verstehen, weil Ihr IQ zu gering ist..) kommt, DAS KANN JEDER.
Diese Vorgangsweise ist auch der Hauptgrund, warum in diesem Land kaum ein wirklich kreativer Mensch (der nicht von anderen abschreibt, sondern durch DENKEN zu eigenen Schlüssen kommt) Erfolg hat.
Solche Leute mussten in der Vergangenheit auswandern. Außerdem hatten Sie Angst vor solchen Typen wie Sie. (siehe 1938 - 1945)
mfg Erich B. www.sensortime.com |
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globalscope | 23.07, 20:22
Computerzukunft
Das Ziel der Computerwissenschaft ist es, die Rechnerfunktionen möglichst nahe an das menschliche Gehirn anzugleichen. zB.: Die Spracherkennung und sinnvolle Computerreaktionen auf das gesprochene Wort; diese Aufgaben zu lösen übersteigt die Rechen- und Speicherkapazitäten herkömmlicher Silizium-Chips. Man darf doch noch träumen oder? |
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grips | 23.07, 18:55
könnten in Zukunft Signale des Gehirns auffangen und zum Beispiel einen Epileptiker vor einem Anfall warnen......
Oje, das große Wunschdenken ala SciFi setzt sich hier durch ! Das komplexe Zusammenspiel der Ereignisse im Körper eines Menschens, der einen epileptischen Anfall erleidet vorauszusehen, entspricht etwa der Prognose, daß an der Kreuzung xy in Wien um xy UHR ein Unfall mit den Fahrzeugen mit dem Kennzeichen xy passieren wird und dabei bestimmte Verletzungen der Insassen eintreten werden. Ich wünsche weiterhin viel Vergnügen bei Orf SCIFI! |
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ipv6 | 23.07, 19:32
dodl!
immer redta, nix wasta. einem epi-anfall gehen ganz bestimmte EEG-muster voraus, die sich ganz deutlich von dem eines normal arbeitenden gehirns unterscheiden. |
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grips | 23.07, 22:34
jaja, dodl !
...und wie lange vorher sind diese Muster sicher erkennbar, um den Epileptiker die Flucht (wohin) zu ermöglichen. Also, nit glei schimpfen sondern mehr überlegen ! |
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ipv6 | 23.07, 23:02
vorhersage *ist* moeglich
vielleicht informierst du vorher besser, bevor du sinnloses zeugs faselst. nix "komplexes zusammenspiel der ereignisse im koerper." epilepsie wird durch eine malfunktion des gehirnes ausgeloest *und sonst nichts*. veraenderte EEG-muster lassen sich schon minuten, manchmal auch stunden vor einem epi-anfall vorhersagen, sodass hier nicht von "schnell fluechten" die rede ist, sondern von rechtzeitiger einnahme von medikamenten.
wuesstest du, wie man eine suchmaschine bedient, haettest du das auch selber herausfinden koennen. das man mit anhand eines EEG einen epi-anfall vorhersagen kann, ist allerdings schon vor der dem grossen internet-hype bekannt gewesen. aber ich bin ja mal nicht so:
http://freenet.meome.de/app/fn/artcont_portal_news_article.jsp/84688.html
dort nachlesen. |
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ipv6 | 23.07, 23:09
"prediction of epileptic seizures"
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Crichton M. The terminal man, 1st edn. New York: Alfred Knopf, 1972.
Brian Littand Javier Echauz:
Prediction of epileptic seizures.
The Lancet Neurology.
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man achte auf die jahreszahl. gelle...
peinlicherweise hatte man damals einfach
nicht genuegend rechenleistung. aber musterklassifikation wuerde ich sowieso nicht mit einem NN vornehmen, unglcklicherweise erlitt damals die NN-forschung nach minsky/papert's "perceptron" einen ziemlichen rueckschlag.
auch dir, lieber pseudo-krupps, wuensche ich weiterhin viel vergnuegen bei Orf "SCIFI". erheitere uns weiterhin mit deinem unbedarften "ja gibts denn des, des kanns doch gar ned gebn."
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ipv6 | 23.07, 23:12
hoppala, fehler
"musterklassifikation ... nicht mit einem NN vornehmen" - soll heissen, "nicht mit einem herkoemmlichen computer (von Neumann maschine), sondern mit einem NN vornehmen." hab herumkorrigiert, und das "nicht" vergessen zu loeschen. |
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