Bionik. Aktuelle Forschungsergebnisse in Natur-, Ingenieur- by Torsten Rossmann, Cameron Tropea

By Torsten Rossmann, Cameron Tropea

In vielen Wissenschafts- und Technikzweigen ist der praktische Nutzen der Bionik anerkannt. Die L?sung technischer Probleme mit Hilfe biologisch motivierter Prinzipien wird erfolgreich praktiziert. Au?en vor blieb jedoch bisher die Verst?ndigung zwischen den beteiligten Wissenschaftszweigen. Dieses Buch gibt einen aktuellen ?berblick ?ber die unterschiedlichen Forschungsfelder, angefangen von Optimierungsstrategien in der Robotik ?ber Adaptive Beinprothesen, Informationsverarbeitung in nat?rlichen und k?nstlichen Systemen, Optimierungsstrategien in der Industrie bis hin zu Philosophischen Aspekten der Bionik. Somit unterst?tzt es erstmals einen Diskurs zwischen den Disziplinen und erm?glicht einen Austausch zwischen Forschern unterschiedlicher Fachgebiete. Die Beitr?ge sind allgemein verst?ndlich geschrieben und wagen einen Blick in die Zukunft spannender Forschungsaufgaben.

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Hier können alternative Aktor- und Sensorkonzepte eingeführt werden, die nicht nur den Decubitus verhindern, sondern auch eine optimale Liegeposition gewährleisten. Der Einsatz von Piezowanderwellenmotoren bietet sich bei der Orthopädietechnik vornehmlich für Handprothesen und angetriebenen Orthesen an. Für Patienten mit neuromuskulären Schäden werden extern angetriebene Orthesen zur Erweiterung der Bewegungsfähigkeit vorgeschlagen [9]. Herkömmliche Antriebe sind jedoch zu schwer und unhandlich, so dass derartige Orthesen über das Stadium des Prototypen wahrscheinlich nicht hinausgehen.

14. An artificial neuron (perception). Depending on the weights, the computation of the neuron will be different. By adjusting the weights of an artificial neuron we can obtain the output we want for specific inputs. But when we have an ANN of hundreds or thousands of neurons, it would be quite complicated to find by hand all the necessary weights. But we can find algorithms which can adjust the weights of the ANN in order to obtain the desired output from the network. This process of adjusting the weights is called learning or training.

These basically consist of inputs (like synapses), which are multiplied by weights (strength of the respective signals), and then computed by a mathematical function which determines the activation of the neuron. 48 Manfred Glesner, Hao Wang, Thomas Hollstein Fig. 13. Natural neurons [10] Another function (which may be the identity) computes the output of the artificial neuron (sometimes in dependence of a certain threshold), as shown in Figure 14. ANNs combine artificial neurons in order to process information.

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