Das Vehikel QuintAs
Künstliche neuronale Netze eignen sich zur fehlerrobusten Datenspeicherung, Mustererkennung, Musterergänzung und für zahlreiche daraus abgeleitete Aufgaben. Im Modell QuintAs sind einige künstliche neuronale Netze in innovativer Weise zu einer Assoziativmaschine zusammengeschlossen, so dass sich ein frei programmierbares und robust agierendes Vehikel ergibt. Robust bedeutet hier, dass sowohl das Speichern als auch das Abarbeiten von Programmen störunanfällig geschieht. Selbst wenn Teile der neuronalen Netze oder Teile des Programmes oder Teile der Sensorik oder der Sensordaten ausfallen, kann das Vehikel noch korrekt weiterarbeiten.
Die Assoziativmaschine als Steuerungsgerät
Bei herkömmlichen Computern steht ein Rechenwerk im Mittelpunkt der Maschinerie. Eine Assoziativmaschine besitzt kein Rechenwerk, sondern ist um ein Assoziierwerk herum aufgebaut. Zur Programmierung von Abläufen werden Assoziationsketten gebildet, die die Assoziativmaschine abarbeitet. Die Assoziativmaschine von QuintAs legt die Sensordaten, die von Licht-, Temperatur-, Berührungs- und Navigationssensoren bezogen werden, kodiert in einem Datenspeicher ab, der durch eines der künstlichen neuronalen Netze gebildet wird.
Weitere Stärken der Assoziativmaschine liegen in der Fähigkeit zum schnellen Lernen und Abfragen von Mustern, womit sie als Grundbaustein für den Aufbau von Systemen zur Mustererkennung dienen kann. Als Anwendungsfelder dieser völlig neuen Technik kommen solche in Betracht, in denen Störungen oder Ungenauigkeiten zu Fehlverhalten oder Ausfällen führen (zum Beispiel in der Robotik, Fahrzeugtechnik oder bei Maschinensteuerungen). Zum Test der Störunanfälligkeit wurde das Modell QuintAs in der Simulation mit mehreren Arten von Störungen überprüft.
Was wird gezeigt?
QuintAs wurde mit Hilfe von Roboterbauteilen der Firma Lego nachgebildet und zeigt auf diese Weise seine Eigenschaften in anschaulicher und anfassbarer Weise.
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