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Weiche Bionik
   
 

Gemeinsam mit Softbionics erforschen wir im OntoLab den gesamten Bereich der weichen Bionik, der durch das Wechselspiel von Bionik, Biologie und Informatik aufgespannt wird. Im OntoLab wurden dazu bisher fünf Gruppen gebildet, die sich eingehend mit den wissen- schaftlichen Grundlagen beschäftigen. Die durch die einzelnen Gruppen entwickelten Methoden, Techniken und Systeme werden von Softbionics vermarktet.

Bioinformatik
Informationstechnologie ist eine unverzichtbare Sprache der Biologie geworden, im gleichen Mass, wie im letzten Jahrhundert die Mathe- matik die Sprache der Physik wurde. Eine unpräzisierte Menge an Daten wird durch Genomesequenzierungsprojekte und anderen experimentellen Anstrengungen generiert, um die Struktur und Funktion biologischer Moleküle zu bestimmen. Die Anforderungen und Vorteile durch die Interpretierung dieser Daten expandieren mehr denn jemals zuvor. Biotechnologie, Pharmalogie und Medizin werden durch die neuen Resultate und dem wachsenden Verständnis über das Leben auf molekularer Ebene betroffen sein.
Bioinformatik ist die Entwicklung und Anwendung von Rechner basierten Methoden für die Analyse, Interpretation und Vorhersage sowie das Entwerfen von Experimenten. Die Bioinformatik hat sich zu einer strategischen Grenzschicht zwischen Biologie und Informatik entwickelt.
Das OntoLab basiert auf ontonischen Prinzipien und sieht seine Themen als Systeme, im Gegensatz zu isolierten Mechanismen. Auf diese Weise sieht die Softbionics-Gruppe im OntoLab biologische Systeme als ein integriertes, informationstechnisches System. Dies ist die dritte wirkliche Revolution in der modernen Biologie, da zum ersten Mal die Einführung von mathematischen Methoden zum Verstehen der Biologie als ein integriertes System eingesetzt werden. Das OntoLab hat dies frühzeitig erkannt und deshalb von Anfang an als Pionier zu der Entwicklung beigetragen.
Um die wirkliche Arbeitsweise biologischer Systeme zu verstehen, bedarf es einer Kombination aus Informatik, Biologie und weiterer Wissenschaften sowie der Zusammenarbeit von Experten aus unter- schiedlichen Disziplinen, die die Grenzen der einzelnen Bereiche leicht überwinden. Das OntoLab ist ideal dafür ausgestattet.

Zur Erforschung der biologischen Prozesses hat die Bioinformatik- Gruppe Zugang zu Cutting-Edge-Technologien, die von anderen Gruppen aus dem gesamten OntoLab entwickelt werden. So wird die Gruppe unter anderem bei der Entwicklung von Techniken des Maschinellen Lernens und deren Anwendung in der molekularen Biologie von der Künstliche-Chemie-Gruppe, der Künstliche-Intel- ligenz-Gruppe und der Künstliches-Leben-Gruppe unterstützt. Ansätze des Maschinellen Lernens sind bestens geeignet für Bereiche in denen eine Menge an Daten aber wenig Theorie vorhanden ist. Und genau dies ist die exakte Situation in der sich die molekulare Biologie befindet. Wie bei der Technik der statistischen Modelle, ist das Ziel des Maschinellen Lernens das Extrahieren von nützlicher Information aus einer Datensammlung indem gute probabilistische Modelle aufgebaut werden. Der besondere Dreh, der hinter dem Maschinellen Lernen steckt, ist den gesamten Prozess so weit wie möglich zu automatisieren.

In Zusammenhang mit der vorhandenen dreidimensionalen Struktur von Zellen entwickelt die Gruppe Methoden zur Modellierung von physiologischen Prozessen in Zellen. Wie das genau synchronisierte und harmonisierte Zusammenspiel von molekularen Prozessen lebender Zellen, kann ein Rechenvorgang auf biomolekularer Ebene im Prinzip autonom auftreten, ohne die Pflicht während der Rechnung von externer Seite einzugreifen. In der Lage zu sein, solche Systeme entwerfen und verstehen zu können ist das ultimative Ziel der Gruppe. Die Gruppe erkundet dazu vier miteinander verknüpfte Paradigmen des biomolekularen Rechnens, die auf im gesamten Organismus vorhandenen Prozessen basieren:

  • Algorithmische Selbstassemblierung
  • In-Vitro-RNA-Transcriptional-Circuits
  • Phosphorielationskaskaden
  • RNA- und DNA-Hybridisation und -faltung

Evolutionäres Rechnen
Evolutionäres Rechnen ist ein Begriff für einen grossen Bereich von Programmiertechniken. Die gemeinsame Grundlage dieser Techniken ist das Prinzip der Evolution. Die Idee ist also, dass ein Programm geschrieben werden kann, das sich zu einem bestimmten Ziel weiter entwickeln wird. Dieses Ziel kann alles sein, von Lösungen komplexer physikalischer Probleme bis zu Strategien in Spielen. Zum Bereich des evolutionären Rechnens zählen:

  • Komplexe adaptive Systeme,
  • Evolutionäre Algorithmen,
  • Evolutionäres Programmieren,
  • Genetische Algorithmen,
  • Genetische Programmierung und
  • Strukturierte Genetische Programmierung.

Künstliche Intelligenz
Lernen und (Nach-)Denken sind beides Aspekte von dem, was als Intelligenz verstanden wird. Das Studium innerhalb der Künstlichen Intelligenz (KI) wurde in der Vergangenheit unterteilt, dem Lernen wurden die Bereiche Maschinelles Lernen und Künstliche Neuronale Netzwerke zugeordnet, das (Nach-)Denken hingegen wurde im Be- reich der klassischen, symbolischen KI untersucht. Doch Lernen und (Nach-)Denken sind in vielen Beziehungen von einander abhängig. Die charakteristischen Eigenschaften einiger dieser Abhängigkeiten wurden von der Gruppe untersucht und offenbarten ein generelles Rahmenwerk. Die Weiterentwicklung dieser Erkenntnis führte letzt- endlich zu den weltweit einzigartigen Ergebnissen unseres OntoLabs, wie etwa der:

  • Kombination des induktiven Lernens unter Anwendung von vorhandenem Wissen mit dem (Nach-)Denken in einer vor- hersagenden beziehungsweise vorherbestimmenden Einstel- lung,
  • Entwicklung von reflektiven Ontologie orientierten Systemen,
  • Anwendung der Ontologie und deren Konzepte auf die künst- liche Intelligenz selbst,
  • Entwicklung einer Metaarchitektur von integrierenden Archi- tekturen der künstlichen Intelligenz auf geometrischer Grund- lage,
  • Weiterentwicklung der Metaarchitektur nach den Relativitäts- theorien von Albert Einstein und vielen Stilen der Epochen Mo- derne und Postmoderne der Bildenden Kunst folgend,
  • Übertragung der Metaarchitektur der künstlichen Intelligenz auf die natürliche Intelligenz,
  • Definition der Metaarchitektur als dynamische universelle, also allumfassende, Theorie der Physik,
  • Realisierung der Metarchitektur als Ontologisches System und Hochtechnologisches Betriebssystem OntoLinux sowie
  • Gründung der Business-Division Ontologics der Christian Stroetmann GmbH.

Die KI-Gruppe verfolgt gemeinsam mit Softbionics, Roboticle, der Kybernetik-Gruppe und der Logik-Gruppe besonders die drei folgen- den Ziele:
Das erste Ziel ist durch die Fortschritte in Sprach- und Handschrift- erkennung sowie Dialoghandhabung und Verarbeitung natürlicher Sprache gekennzeichnet, Fortschritte die zu intuitiveren und besseren Schnittstellen führen.
Das zweite Ziel resultiert aus Forschungen in den traditionellen Bereichen der KI, die ihren Weg in die verschiedensten Anwendungen gemacht haben, wie dem logischen Ableiten, der Wissensrepräsen- tation, dem Maschinellen Lernen und dem Suchen.
Das dritte Ziel umfasst das autonome Rechnen, dass durch die mögliche Automation auf der Basis von raffinierten und hochleist- ungsfähigen Rechnerplattformen und -infrastrukturen realisiert werden kann. Obwohl die Betonung des Aspektes Autonomie der KI relative neu ist, lässt sich das Ziel auf die frühen Tage der Kyber- netik zurückführen. Damals wurde Intelligenz mit der Fähigkeit eines Organismus verknüpft seine essentiellen Variablen gegen externe Einwirkungen konstant zu halten. Der Organismus ist in diesem Sinn das Computer-System und die essentiellen Variablen sind bestimmte Systemzustände, die in einem akzeptablen Bereich gegen Veränder- ungen in der Umgebung gehalten werden müssen.

Künstliches Leben
Künstliches Leben ist eine Disziplin, die die wissenschaftlichen, philosophischen und sozialen Einflüsse untersucht, die sich aus unserer rapide ansteigenden technologischen Fähigkeit der Synthe- tisierung lebensähnlicher Verhaltensweisen "aus dem Nichts" in Computern, Maschinen, Molekülen und anderen alternativen Medien ergeben. Durch die Erweiterung der Horizonte der empirischen Forschung in der Biologie, umschrieben als "Leben wie wir es kennen", geben die Untersuchungen im Bereich des Künstlichen Lebens und der Künstlichen Chemie uns Zugang zu dem "Leben wie es sein könnte". Relevante Forschungsthemen umfassen die Ord- nungsbildung in biologischen Organisationen und beinhalten Untersuchungen über:

  • den Ursprung des Lebens,
  • die Selbstassemblierung,
  • das Wachstum,
  • die Entwicklung,
  • die evolutionären Dynamiken,
  • die ökologischen Dynamiken,
  • das Tier- und Roboterverhalten,
  • die soziale Organisation und
  • die kulturelle Evolution.

Künstliche Chemie
Die Künstliche Chemie ist zur Erforschung der prebiotischen und biochemischen Evolution geeignet und gibt ein Rahmenwerk zur Untersuchung von Fragen vor, die den Ursprung und die Evolution von Organisationen im Allgemeinen betreffen. Die Entwicklung von abstrakten Modellen, die den Ursprung evolutionärer Systeme erklären können, ist einer der fundamentalen Ziele der Forschung in diesem Unterbereich des Künstlichen Lebens, da solche Modelle die Untersuchung der theoretischen Zustände für den Ursprung und die Evolution des Lebens erlauben würden.
Die Künstliche Chemie hat einen breiten Anwendungsbereich in praktischen Problemen, wie dem

  • Modellieren von (bio-)chemischen, ökologischen und sozialen Systemen,
  • Künstlichen chemischen Rechnen,
  • Realen chemischen Rechnen (DNA-Computing), genauso wie
  • Optimieren in technischen Gebieten.

Multiagentensysteme
in Arbeit

Generelle Künstliche Intelligenz
in Arbeit

   
 
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