Введение в нейробионику и направления в нейробионике кратко

Привет, Вы узнаете о том , что такое нейробионика, Разберем основные их виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое нейробионика, направления в нейробионике , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Нейробионика.

нейробионика - это научная дисциплина, которая объединяет методы нейронауки, биологии и технологии для создания искусственных устройств и систем, имитирующих нервную систему живых организмов то есть биологически инспирированных роботов и устройств. Она использует знания о том, как работает нервная система, для создания роботов и других устройств, которые могут имитировать и даже улучшать способности живых организмов.

Одним из основных направлений нейробионики является создание бионических систем, которые имитируют функциональность нервной системы и могут использоваться в медицине, робототехнике, авиации, аэрокосмической отрасли, энергетике и других областях. Примерами бионических систем могут быть бионические протезы, бионические конечности, бионические глаза и уши.

Еще одним важным направлением в нейробионике является разработка нейроморфных компьютерных систем, которые имеют архитектуру, сходную с нейронной сетью живого организма. Такие компьютеры могут использоваться для решения сложных задач, таких как распознавание образов, управление роботами и автономных транспортных средств, и могут быть более эффективными и энергоэффективными по сравнению с традиционными компьютерными системами.

Также нейробионика включает в себя исследования по созданию механических животных, которые имитируют движения и поведение животных, и разработку систем искусственного интеллекта, использующих нейронные сети и алгоритмы машинного обучения.

Нейробионика является перспективной научной областью, которая может привести к развитию новых технологий и устройств, улучшающих качество жизни людей и расширяющих наши возможности в различных областях.

«Нейробионика» — наука об организации технических систем из нейроподобных элементов. Вот некоторые направления в нейробионике :

1. Развитие бионических конечностей: создание роботизированных протезов, которые имеют сходство со структурой и функцией человеческих конечностей. Это включает в себя разработку электромеханических систем для управления протезами и электронных схем для обработки сигналов от нервной системы.

2. Разработка бионических глаз и ушей: создание устройств, которые имитируют структуру и функцию человеческих органов зрения и слуха. Эти устройства могут использоваться для замены поврежденных органов или для расширения способностей существующих органов.

3. Искусственный интеллект и нейронные сети: использование нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения для разработки роботов, которые способны учиться и принимать решения на основе полученной информации.

4. Разработка роботов, оснащенных искусственной кожей или перьями: создание сенсорных устройств, которые могут имитировать кожу и реагировать на различные виды стимулов, такие как давление, температура и вибрация, перья могут использоваться для специальных дронов с имитацей взмаха крыла.

5. Нейроморфные компьютеры: создание компьютеров, которые имеют архитектуру, более близкую к нейронной системе человека. Это может позволить создавать более эффективные и энергоэффективные компьютеры для обработки информации.

6. Разработка механических животных: создание роботов, которые имитируют движения и поведение животных. Эти роботы могут использоваться для исследования поведения животных и для разработки более эффективных методов взаимодействия с ними.

Процессы в нейронных структурах мозга давно привлекают к себе внимание специалистов, разрабатывающих новые принципы построения эффективных
информационных систем. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Выявление принципов нейронной организации мозга становится теперь особенно актуальным в связи

с возникновением идей по созданию многоканальных вычислительных систем с параллельной обработкой информации, разработкой автономных управляющих систем типа роботов, развитием идей искусственного интеллекта [18, 24, 28, 46, 47].

Основным этапом нейробионических исследований является моделирование нейроподобных систем при помощи компьютера или на базе уже
имеющихся функциональных элементов. Под нейроподобными системами понимаются физические системы или математические модели, воспроизводящие наиболее существенные информационные свойства нейронных структур.

Можно выделить два класса нейроподобных структур: сети их нейроподобных элементов и локальные цепи, в которых элементами выступают отдельные компоненты нейронов. Частным случаем локальных цепей является взаимодействие дендритов.
После выяснения организации тех или иных нейронных механизмов оказывается возможным из нейроподобных элементов строить системы, не имеющие прямых
биологических прототипов, но отвечающие общим принципам их построения.

Важным условием развития нейробионики как науки об общих принципах нейронной организации с последующим использованием этих принципов в технике является создание соответствующей элементной базы. Такой базой являются, в частности, нейроподобные суммирующие аналоговые элементы со многими входами, коэффициенты связей (веса) которых могут временно или длительно изменяться. Эти изменения достигаются либо воздействием на связи сигналов от других элементов, выполняющих функции управления связями, либо в процессе прохождения по ним сигналов.
Нейробионические структуры могут явиться эффективной элементной базой для создания роботов, обладающих в той или иной степени искусственным интеллектом.
Константность восприятия и управления движением в константно воспринимаемой среде — вот главное их достоинство.
Прикладные задачи нейробионики определяются требованиями техники, промышленности и направлены в основном на разработку многоэлементных информационных систем, в которых используются принципы организации нейронных структур мозга, на разработку практических
рекомендаций по их созданию.
Структурная схема задач нейробионики. Основной задачей нейробионики является исследование нейронной организации мозга, направленное на разработку новых принципов построения искусственных информационных систем из нейроподобных элементов. Эта задача разветвляется на следующие три: структурно-функциональное моделирование нейронов, моделирование нейронных механизмов обучения и памяти, структурно-функциональное моделирование нейронных сетей.
Моделирование нейрона требует решения таких задач, как:
1. Исследование и моделирование информационных свойств возбудимой мембраны сомы нейрона, дендритов, аксонов.
2. Исследование информационных свойств отдельных, элементарных, звеньев нейрона (дендритных и аксонных структурно- или функционально-неоднородных участков: локальных расширений, узлов ветвления, участков мембраны с измененными свойствами).
3. Исследование и моделирование пластических свойств нейрона — различного рода структурных и функциональных перестроек в нервной клетке (изменения эффективности синапсов, возбудимости отдельных участков мембраны, образования новых или распада старых связей нервной
клетки, изменения молекулярных соотношений внутри клетки).

Прикладным результатом исследований является разработка принципов организации элементной базы для более совершенных информационных систем: параллельных вычислений, искусственных органов чувств роботов и т. п.; разработка
однородных вычислительных сред, основанных на принципах организации возбудимой мембраны.

Моделирование нейронных механизмов обучения и памяти предполагает решение следующих задач:
1. Исследование принципов управления структурно-функциональной организацией нейронных сетей; разработка искусственных функциональных нейроподобных элементов и блоков с перестраиваемой структурой связей между элементами.
2. Разработка принципов взаимодействия автоматических устройств с окружающей средой, основанных на механизмах пластических перестроек в нейронных сетях мозга живых организмов, происходящих в процессе обучения и адаптации.
Моделирование структурно-функциональной организации нейронных сетей состоит из таких задач, как:
1. Исследование абстрактных (не учитывающих строение реального прототипа) нейроподобных сетей, направленное на выяснение возможностей сетей разного вида к переработке информации. Оценка устойчивости и точности выполнения тех или иных операций.
2. Моделирование нейроподобных сетей сенсорных систем анализаторов. Разработка новых принципов построения высокочувствительных и надежных датчиков, элементов и структур для приема, обработки и передачи информации для целей очувствления роботов.
3. Моделирование нейроподобных сетей, управляющих движением. Разработка новых принципов построения систем управления для роботов и других автономных технических средств.
4. Разработка бионических принципов организации функциональных блоков для вычислительных и управляющих информационных устройств на основе параллельной обработки информации по множеству каналов. Исследования в области нейробионики представляют собой перспективный путь познания механизмов работы мозга, с одной стороны, с другой — дают возможность разработки новых принципов создания сложных
технических устройств, в частности автономных систем роботов.

В работе систематизированы современные представления об информационных свойствах нервной клетки, организации нейронных сетей, сенсорных и управляющих систем мозга.При разработке моделей нейронных структур ряда отделов мозга проведено согласование морфологических, электрофизиологических и психофизиологических сведений, использованы современные представления о механизмах образования межнейронных связей, объединения нейронных структур в целостные системы. Предложены нейронные модели ряда конкретных анализаторных механизмов. Содержание книги составили результаты проведенных авторами экспериментальных и теоретических исследований, положенных в основу курса лекций.

В главе 1 изложены современные представления о нейроне как сложной системе переработки информации. Дано понятие редуцированного нейрона, рассмотрены
информационные свойства активных дендритов и локальных цепей.

Общие принципы переработки информации в нервной системе животных и человека описаны в главе 2. Выделены основные типы нейронов. Дано понятие принципа кодирования сигнала номером нейрона-детектора, кодирования реакции номером командного нейрона, представлена структура концептуальной рефлекторной дуги, дано представление об инвариантном детекторе и константном экране, а также информационные функции адаптации и латерального торможения.

В главе 3 представлены структуры, выполняющие функции анализа акустических сигналов: детектора направления и скорости движения звука, интенсивности и высоты, а также детекторы сложных звуковых комплексов,
описана нейронная организация отделов мозга, решающих задачу пассивной и активной звуколокации. Дана интерпретация функционального назначения отдельных нервных клеток, отличающихся по морфологии.

Модель нейроподобных структур виброрецепции, объясняющая механизмы различения вибрационных сигналов по частотным и интенсивностным составляющим, изложена в главе 4.

В главе 5 описаны структуры, воспроизводящие анализ оптических сигналов: детекторы интенсивности, цвета, глубины, элементов формы, скорости.

Модели саккадических, прослеживающих и компенсаторных движений глаз, результаты моделирования координации движений глаз и исполнительных движений руки при манипулировании с неподвижными и движущимися объектами представлены в главе 6.

Глава 7 посвящена рассмотрению организации нейроподобных систем как основы для построения параллельных вычислительных устройств на однородных средах. В главе приведены примеры построения нейробионического спектрального анализатора, сетей, позволяющих при помощи неточных детекторов точно измерять временные интервалы; описаны сети, выполняющие математические операции и решающие системы линейных уравнений.

Вау!! 😲 Ты еще не читал? Это зря!

• бионика и нейробионика ,

Анализ данных, представленных в статье про нейробионика, подтверждает эффективность применения современных технологий для обеспечения инновационного развития и улучшения качества жизни в различных сферах. Надеюсь, что теперь ты понял что такое нейробионика, направления в нейробионике и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Нейробионика