VDI 6225 Blatt 1-2012 Biomimetics - Biomimetic information processing.pdf

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资源描述

1、VEREIN DEUTSCHERINGENIEUREBionikBionische InformationsverarbeitungBiomimeticsBiomimetic information processingVDI 6225Blatt 1 / Part 1Ausg. deutsch/englischIssue German/EnglishVDI-Handbuch BionikVDI-RICHTLINIENDie deutsche Version dieser Richtlinie ist verbindlich.ICS 07.080, 35.240.01 September 201

2、2The German version of this guideline shall be taken as authorita-tive. No guarantee can be given with respect to the English trans-lation.Inhalt SeiteVorbemerkung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2Einleitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 Anwendungsbereich . . . . . . . . . . .

3、 . . . 22 Begriffe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 Was ist biologische Informationsverarbeitung? 54 Was ist bionische Informationsverarbeitung? 75 Vorteile und Leistungsgrenzen bionischer Informationsverarbeitung . . . . . . . . . . . 76 Beispiele biologischer Vorbilder und ihre Realisi

4、erung. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86.1 Korrelation und Koinzidenz . . . . . . . . . 96.2 Mustererkennung . . . . . . . . . . . . . . 116.3 Sensomotorik. . . . . . . . . . . . . . . . . 196.4 Lernfhigkeit und Gedchtnisleistung . . . 26 Schrifttum. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

5、Contents SeitePreliminary note . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 Scope . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 Terms and definitions . . . . . . . . . . . . . 33 What is biological information processing? . 54 What is biomimetic infor

6、mation processing? 75 Advantages and performance limits of biomimetic information processing. . . . . . 76 Examples of biological models and their realisation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86.1 Correlation and coincidence . . . . . . . . . 96.2 Pattern recognition . . . . . . . . . . . . .

7、116.3 Sensomotorics . . . . . . . . . . . . . . . . . 196.4 The ability to learn and memory performance . . . . . . . . . . . . 26Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27Zubeziehen durch /Available at BeuthVerlag GmbH,10772 Berlin AlleRechtevorbehalten /All rights reserved Verein Deut

8、scher Ingenieuree.V.,Dsseldorf 2012Vervielfltigung auchfr innerbetrieblicheZwecke nichtgestattet / Reproduction evenfor internal use not permittedVDI-Gesellschaft Technologies of Life Sciences (TLS)Fachbereich BionikFrhere Ausgabe: VDI6225:2010-11Entwurf Formeredition: VDI 6225:2010-11, DraftB55EB1B

9、3E14C22109E918E8EA43EDB30F09DCCB7EE8ED9NormCD - Stand 2012-10Alle Rechte vorbehalten Verein Deutscher Ingenieure e. V., Dsseldorf 2012 2 VDI 6225 Blatt 1 / Part 1VorbemerkungDer Inhalt dieser Richtlinie ist entstanden unter Be-achtung der Vorgaben und Empfehlungen der Richt-linie VDI 1000.Alle Recht

10、e, insbesondere die des Nachdrucks, der Fotokopie, der elektronischen Verwendung und der bersetzung, jeweils auszugsweise oder vollstndig, sind vorbehalten.Die Nutzung dieser VDI-Richtlinie ist unter Wahrung des Urheberrechts und unter Beachtung der Lizenz-bedingungen (www.vdi-richtlinien.de), die i

11、n den VDI-Merkblttern geregelt sind, mglich.Allen, die ehrenamtlich an der Erarbeitung dieser VDI-Richtlinie mitgewirkt haben, sei gedankt.Eine Liste der aktuell verfgbaren Bltter dieser Richtlinienreihe ist im Internet abrufbar unter www.vdi.de/6225.EinleitungDiese Richtlinie ist Teil der bergeordn

12、eten Rahmen-richtlinie Bionik (VDI 6220). Sie steht in engem Zu-sammenhang zu den Richtlinien Bionische Robo-ter“ (VDI 6222) und Neuronale Netze“ (VDI/VDE 3550 Blatt 1).Diese Richtlinie stellt heraus, wo die Strken aber auch die Beschrnkungen der bionischen Informationsver-arbeitung liegen. Neben ei

13、nem berblick eindrucks-voller biologischer Leistungen liegt der Fokus auf den formal gut beschriebenen Systemen, bei denen eine Implementierung in greifbarer Nhe erscheint. 1 AnwendungsbereichZiel dieser Richtline ist es, interessierten Naturwis-senschaftlern und Ingenieuren die bionische Informa-ti

14、onsverarbeitung als einen alternativen Lsungsan-satz fr Aufgaben der Informationsverarbeitung in technischen Systemen vorzustellen. Vorbild der bio-nischen Informationsverarbeitung ist die biologische Informationsverarbeitung im Nervensystem von Menschen und Tieren, die in Abschnitt 3 kurz defi-nier

15、t wird. Diese Richtlinie konzentriert sich auf die anwendungsrelevanten Aspekte der bionischen Infor-mationsverarbeitung. Aufbau und Leistung von Sen-soren werden nicht behandelt.2 BegriffeFr die Anwendung dieser Richtlinie gelten die Be-griffe nach VDI 6220 und die folgenden Begriffe: Preliminary n

16、oteThe content of this guideline has been developed in strict accordance with the requirements and recom-mendations of the guideline VDI 1000.All rights are reserved, including those of reprinting, reproduction (photocopying, micro copying), storage in data processing systems and translation, either

17、 of the full text or of extracts.The use of this guideline without infringement of copyright is permitted subject to the licensing condi-tions specified in the VDI Notices (www.vdi-richtlin-ien.de).We wish to express our gratitude to all honorary con-tributors to this guideline.A catalogue of all av

18、ailable parts of this series of guidelines can be accessed on the internet at www.vdi.de/6225.IntroductionThis guideline is part of the biomimetics framework guideline (VDI 6220). It is closely related to the guidelines “Bionic robots” (VDI 6222) and “Neural networks” (VDI/VDE 3550 Part 1). This gui

19、deline points out where the strengths, but also where the limitations, of biomimetic information processing lie. In addition to an overview of impres-sive biological feats, this guideline focuses on well-described formal systems whose implementations ap-pear to be within grasp. 1 ScopeThe goal of th

20、is guideline is to present biomimetic in-formation processing to interested scientists and en-gineers as an alternative approach for solving infor-mation processing problems in technical systems. Biomimetic information processing is modeled on biological information processing in the nervous sys-tem

21、 of humans and animals, which is defined briefly in Section 3. This guideline concentrates on the as-pects of biomimetic information processing that are relevant to applications. The design and performance of sensors are not dealt with. 2 Terms and definitionsFor the purposes of this guideline, the

22、terms and def-initions as per VDI 6220 and the following terms and definitions apply:B55EB1B3E14C22109E918E8EA43EDB30F09DCCB7EE8ED9NormCD - Stand 2012-10All rights reserved Verein Deutscher Ingenieure e. V., Dsseldorf 2012 VDI 6225 Blatt 1 / Part 1 3 AdaptivittFhigkeit, sich an eine (Reiz-)Situation

23、 dynamisch anzupassen.AktionspotenzialKurze, nach einem festen Muster ablaufende biphasi-sche Vernderung eines Membranpotenzials.AktuatorikBewegungsproduzierende Systeme.BasalganglienIm Grohirn liegende Kerngebiete mit groer Bedeu-tung fr motorische, kognitive und emotionale Funk-tionen.Bottom-up-Pr

24、ozessEine ausschlielich aus den Reizparametern abgelei-tete Verarbeitung im Gehirn.ChemisorptionAdsorption an ein Substrat durch chemische Effekte.DiskriminanzanalyseVerfahren der Statistik, mit dem komplexe Daten-stze mit vielfachen Variablen vereinfacht dargestellt werden knnen, entsprechend ihrer

25、 Unhnlichkeit.Efferenzkopie (corollary discharge, CD)Information ber eine Aktuatoransteuerung an die durch die Aktuation beeinflussten sensorischen Strukturen, um Stimulation durch Eigenmotorik von Fremdstimulation zu unterscheiden.Eigenface-ModellReprsentation von Gesichtern durch eine Gruppe von E

26、igenvektoren.Elastic Bunch Graph MatchingReprsentation von Gesichtern durch Gittergraphen, die elastisch an die Gesichtskonturen angepasst werden.ElektrorezeptionWahrnehmung elektrischer Felder.Elementarer Bewegungsdetektor (Elementary Motion Detector, EMD)Einfache neuronale Verschaltung zur Auffind

27、ung und Berechnung von Bewegungen.EmbodimentEinbeziehung des physikalischen Krpers eines Sys-tems oder Roboters in die Betrachtung.Beispiel: die Beschrnkung der Freiheitsgrade einer Bewegung durch die Konstruktionsmerkmale eines Gelenks sowie die dadurch vereinfachte Regelung der BewegungEmergenzEin

28、e nicht aus den Teilen ableitbare Eigenschaft komplexer Systeme.AdaptivityAbility to adapt dynamically to a (stimulus) situation. Action potentialBrief biphasic change in the membrane potential made according to a fixed pattern.Actuator systemSystem for generating motion.Basal gangliaGroup of nuclei

29、 located in the cerebrum that is very important for motor, cognitive, and emotional func-tions.Bottom-up processProcessing in the brain which is driven solely by stimuli parameters.ChemisorptionAdsorption on a substrate due to chemical effects.Discriminant analysisStatistical method that enables com

30、plex sets of mul-tivariate data to be represented in a simpler form us-ing dissimilarities in the data.Efference copy (corollary discharge, CD)Information on the triggering of an actuator sent to the sensory structures affected by the actuation in or-der to differentiate between the stimuli induced

31、by self-motion and external stimuli.Eigenface modelingRepresentation of faces using groups of eigenvectors. Elastic bunch graph matchingRepresentation of faces using lattices that can be de-formed elastically to match the facial contour.ElectroreceptionAbility to perceive electric fields.Elementary

32、motion detector (EMD) Simple neural circuits used to detect and calculate motions.EmbodimentTaking the physical body of a system or a robot into account. Example: the restriction of the number of degrees of freedom of a motion through design features of a joint and the simplified control of the moti

33、on resulting from the restrictionsEmergent propertyProperty of a complex system that cannot be derived from its individual components.B55EB1B3E14C22109E918E8EA43EDB30F09DCCB7EE8ED9NormCD - Stand 2012-10Alle Rechte vorbehalten Verein Deutscher Ingenieure e. V., Dsseldorf 2012 4 VDI 6225 Blatt 1 / Par

34、t 1EnkodierungDie Umsetzung eines Signals in ein System bedeu-tungstragender Elemente.FPGA (Field Programmable Gate Array)Integrierter Schaltkreis, in den nachtrglich logische Schaltungen programmiert werden knnen. Anmerkung: FPGA erlauben es dem Anwender, seine program-mierte Software unmittelbar i

35、n Hardware abzubilden, um damit re-chenintensive Vorgnge in krzestmglicher Zeit durchzufhren.Frequenz-OrtstransformationUmsetzung einer Frequenz in eine rumliche Posi-tion im Innenohr.Gabor-Filter-WaveletBeschreibung von rezeptiven Feldstrukturen durch eine Gabor-Funktion (Multiplikation einer Sinus

36、- mit einer Gau-Funktion).HauptkomponentenanalyseVerfahren der Statistik, mit dem komplexe Daten-stze mit vielfachen Variablen vereinfacht dargestellt werden knnen, entsprechend ihrer hnlichkeit.KoinzidenzdetektorenVerschaltung zur Auffindung zweier in zeitlichem Zusammenhang stehender Ereignisse.Ko

37、rrelationsdetektionDie Auffindung zweier in Zusammenhang stehender Ereignisse.Laser-Doppler-AnemometrieBerhrungslose Bestimmung von Fliegeschwindig-keiten durch Ausnutzung des Doppler-Effekts.MagnetorezeptionWahrnehmung magnetischer Felder.MelEinheit fr die wahrgenommene Tonhhe.Mel-Frequenz-Skalieru

38、ngIn der automatischen Spracherkennung verwendetes Verfahren zur kompakten Darstellung des Frequenz-spektrums.MerkmalsextraktionDie Zusammenfassung wichtiger Merkmale eines Bilds zu Merkmalsvektoren.Multimodale DatenDaten, die durch Integration verschiedener sensori-scher Modalitten (Sinnessysteme)

39、entstehen.EncodingConversion of a signal into a system of meaningful units.FPGA (field programmable gate array)Integrated circuit in which logical circuits can be pro-grammed subsequently. Note: FPGAs allow the user to implement the software program-med directly in hardware in order to perform compl

40、ex calculations in the shortest possible time.Frequency-spatial transformationConversion of a frequency to a spatial position in the inner ear.Gabor filter waveletDescription of receptive field structures using a Ga-bor function (multiplication of a harmonic function with a Gauss function).Principle

41、 component analysisStatistical method that enables complex sets of mul-tivariate data to be represented in a simpler form us-ing similarities in the data.Coincidence detectorCircuit for detecting if two events are temporally re-lated.Correlation detectionDetection of two related events. Laser Dopple

42、r anemometryContactless determination of the velocity of fluids us-ing the Doppler effect.MagnetoreceptionAbility to perceive magnetic fields.MelUnit of measure of perceived pitch.Mel-frequency scalingMethod used in automatic speech recognition to ob-tain a compact representation of the frequency sp

43、ec-trum.Feature extractionTransformation of important features in an image to feature vectors.Multimodal dataData generated through the integration of different sensory modes (sensory systems).B55EB1B3E14C22109E918E8EA43EDB30F09DCCB7EE8ED9NormCD - Stand 2012-10All rights reserved Verein Deutscher In

44、genieure e. V., Dsseldorf 2012 VDI 6225 Blatt 1 / Part 1 5 Multimodale ReprsentationIntegration von Daten verschiedener sensorischer Kanle.NeuromastMechanorezeptor, den Fische und aquatische Amphi-bien benutzen, um Flssigkeitsbewegungen zu regis-trieren.Neuronale KarteAbbildung von Stimulusparameter

45、n (Ort, Frequenz etc.) in Form einer geordneten Reprsentation im Ge-hirn, mit eindeutiger Zuordnung.OlfaktometrischDas Messen des Geruchssinns betreffend.Operante KonditionierungForm des Lernens, bei der ein Verhalten durch Beloh-nung oder Bestrafung verstrkt oder verringert wird. Particle Image Vel

46、ocimetryBestimmung der Flssigkeitsbewegung durch Verfol-gung von Partikelbewegungen. PhasenkopplungReaktion in einer bestimmten Phase eines periodi-schen Signals.PhysisorptionAdsorption an ein Substrat durch physikalische Effekte.PlastizittGebrauchsabhngige Vernderung von Eigenschaf-ten neuronaler S

47、ysteme wie Synapsen, Nervenzellen oder Hirnarealen.Prozedurales LernenLernen von (motorischen) Ablufen oder Prozessen.Rekurrente VerschaltungWechselseitig rckgekoppelte Verschaltung.Sensorische BahnAlle an der Verarbeitung eines sensorischen Stimulus einer bestimmten Modalitt (Sehen, Hren etc.) be-t

48、eiligten Strukturen im Gehirn.SituatednessEinpassung in Funktionszusammenhnge; insbeson-dere Bercksichtigung der Interaktion zwischen Kr-per und Umgebung an mechanischen Kontaktstellen sowie durch sensomotorische Rckkopplungsschlei-fen.Multimodal representationIntegration of data from different sens

49、ory channels. NeuromastMechanoreceptor used by fishes and aquatic amphib-ians to detect fluid movements. Neural mapUnique map of stimulus parameters (location, fre-quency, etc.) stored in the brain in the form of an or-dered representation.OlfactometricPertaining to the measurement of the sense of smell.Operant conditioningForm of learning in which a form of behavior or a re-sponse is strengthened or weakened through rein-forcement or punishment, respectively.Particle image velocimetry

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