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Bioinspirierte Datenverarbeitung

Mitarbeiter: Matthew Haughn

Bioinspirierte Datenverarbeitung (Bio-inspired Computing) ist eine Forschungsmethode, die darauf abzielt, Probleme mit Unterstützung von Computermodellen zu lösen, die auf den Prinzipien der Biologie und der natürlichen Welt basieren. Im Allgemeinen als philosophischer Ansatz angesehen, wird bioinspirierte Datenverarbeitung in einer Reihe verwandter Studienbereiche innerhalb der Datenverarbeitung und nicht in einem Studienbereich selbst eingesetzt. Bioinspirierte Datenverarbeitung ist eine Erweiterung des verwandten Bereichs der Biomimikry.

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Bei der bioinspirierten Datenverarbeitung liegt der Schwerpunkt weniger auf optimierten Hochgeschwindigkeitsalgorithmen und mehr auf der Nachvollziehbarkeit und Zuverlässigkeit. Im Allgemeinen handelt es sich um einen grundlegenden Ansatz, anstatt eine große Wissensbasis zu nehmen und ihr künstliche Intelligenz (KI) hinzuzufügen. Bei der bioinspirierten Datenverarbeitung wird oft ein kleines Fundament aus festgelegten Regeln genommen. Auf diesen baut man mit unüberwachten Deep Learning ein Trainingsmodell auf.

In Fällen, in denen es für ein Problem keine klare Lösung gibt, kann ein nützlicher Perspektivenwechsel eine neue Chance auf Lösungen schaffen. Eine nützliche Frage, die man sich stellen sollte, könnte lauten: Hat dieses Problem irgendwelche Parallelen in der Natur? Wenn die Antwort ja lautet, kann diese Parallele untersucht werden, um auf ähnliche Weise Parallelen in den Lösungen zu finden. Die Menschheit hat diese Philosophie bei der Lösung zahlreicher Probleme als nützlich empfunden.

Anwendungsbeispiele für bioinspiriertes Computing

Beispiele für bioinspirierte Datenverarbeitung finden sich häufig in der KI, insbesondere beim Machine Learning, wo die Lernprozesse biologischer Organismen nachgebildet werden. Zu den Anwendungen der bioinspirierten Datenverarbeitung gehören:

  • Genetische Algorithmen
  • Neuronale Netzwerke
  • Vorhersage der biologischen Abbaubarkeit
  • Zelluläre Automaten
  • Aufkommende Systeme
  • Künstliches Leben
  • Künstliche Immunsysteme
  • Grafik-Rendering
  • Lindenmayer-Systeme
  • Netzwerkkommunikation und Protokolle
  • Membrane Computing
  • Erregbare Medien
  • Sensorische Netzwerke
  • Lernende Klassifikatorsysteme
  • Roboterkonstruktionen
Diese Definition wurde zuletzt im Juni 2020 aktualisiert

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