Методологічні та біологічні проблеми біоніки
ПланВступ1. Нейробіоніка2. Біоархітектура3. Біопрогнозування4. Джерела використанняВисновокЛітератураВступБіоніка – це новий напрямок досліджень, який виник в середині ХХ століття і викликаний ходом розвитку науки, техніки, виробництва. Задачі нової науки пов`язані з відтворенням в штучних умовах особливо технічних системах окремих властивостей і закономірностей самої складної в природі – біологічної форми руху матерії. Виходячи з цього, для біонічних досліджень і розробок необхідні спеціалісти широкого профілю, які знайомі з принципами будови, функціонування і розвитку живих організмів, які мають інженерні навички, і можуть втілити всі свої званння в науковії творчості при створенні нової техніки і технологій, в питаннях сучасного виробництва.Біоніка в наш час одержала значне поширення. За останні роки біоніка стала окремим предметом в циклі дисциплін для біологічних факультетів. Значний інтерес до біоніки зумовлений значною практичною спрямованістю цієї науки, яка вивчає принципи будови і функціонування біологічних систем перш за все з метою створення нових машин, пристроїв, механізмів, будівельних конструкцій і технологічних процесів, характеристики для яких дули б настільки досконалі і високоефективні, як і для живих систем.1. НейробіонікаУ мозку, поряд з послідовним виконанням окремих етапів рішення, відбувається рівнобіжна обробка інформації. При цьому кожний з мільйонів нейронів є автономним обчислювальним пристроєм, і усі вони можуть працювати одночасно. Якщо нейрони зв'язані між собою в складну багаторівневу мережу, як це має місце в живих організмах, процес вироблення кінцевого стану мережі у відповідь на вхідний сигнал відбувається одночасно у всіх елементах мережі і тому завершується швидко незважаючи на те, що швидкість поширення сигналу (визначальна швидкодію) у мозку виміряється сантиметрами в секунду, а в електронній обчислювальній машині наближається до швидкості світла.Створення електронних машин з паралельно-послідовною обробкою інформації дозволить істотно поліпшити швидкість рішення задач, пов'язаних з керуванням складними системами і з розпізнаванням. У машинах з паралельно-послідовною обробкою інформації кожний елемент машини повинен бути обчислювальним пристроєм. Для розробки таких машин доцільно звернутися до принципів роботи їхнього біологічного прототипу — мозку.Фізіологічне дослідження нейронних мереж основано на встановленні природи зв'язків між нейронами Для цього використовуються різноманітні методики.Важливі дані дають морфологічні методи. Анатомічні і мікроскопічні дослідження дозволяють установити загальну картину зв'язків відділів мозку і зв'язків окремих нейронів. Електронно-мікроскопічне і гістохімічне вивчення синаптичних зон дає можливість судити про напрямок проведення збудження і про природу медіаторів.Дослідження роботи нейронів у процесі обробки сигналу на різних рівнях нервової системи дозволяє створювати моделі можливих нервових зв'язків у мережах. Важливу інформацію про зв'язки нейронів дає внутрішньоклітинна реєстрація постсинаптичних потенціалів, що виникають у відповідь на подразнення певних нейронів і провідних шляхів. Вона доповнює інформацію про зв'язки нейронів, отриману при статистичній обробці записів імпульсної активності декількох одночасно працюючих нейронів.Фізіологічні і морфологічні дані свідчать про надзвичайну множинність прямих і непрямих зв'язків нейронів у центральній нервовій системі. Досліджувана фізіологом нейронна мережа представляє в дійсності тільки штучно ізольовану функціональну частину величезного цілісного апарата центральної нервової системи. Треба відзначити, що одночасна реєстрація електричних процесів у багатьох нейронах сполучена із серйозними технічними труднощями. Установлення картини роботи сотень або тисяч нейронів у реальних нейронних мережах мозку технічно навряд чи можна здійснити. Для вироблення гіпотез про роботу складних нервових мереж важливого значення набуває метод моделювання.Вивчення адаптивних властивостей біологічних об'єктів сприяло створенню теорії систем. Здатністю до навчання повинні володіти пристрою розпізнавання образів, пристрою визначення характеристик невідомих процесів, об'єктів і середовищ, пристрої керування цими процесами й об'єктами, а також цілий ряд інших систем. Вивчення нейронних мереж біологічних систем, які володіють цим комплексом властивостей і особливостей, безсумнівно істотно просунуло б вирішення проблеми адаптивності технічних пристроїв і систем, здатних накопичувати інформацію про нові властивості середовища і тим самим поліпшувати свої характеристики.У біологічних нейронних структурах важливими, з технічної точки зору, є принципи кодування інформації про зовнішнє середовище. Істотним принципом кодування сенсорної інформації є принцип новизни повідомлення, що полягає в тому, що сенсорні канали пропускають тільки нову інформацію (зміна положення тіла, зміна температури або тиску на шкіру, появу нового предмета в полі зору, зміна характеристик звукового подразника і т.д.). Кодування тільки змінюючоїся інформації, а також добре відомі реакції нейронів типу «оn» — «off» і їх комбінації свідчать про зв'язок принципів кодування з похідними сенсорних сигналів.При кодуванні інформації в сенсорних каналах можлива перебудова чутливості до різного типу подразників. Це означає, що максимальна чутливість каналу забезпечується тільки до тих подразників, що у даний момент є життєво важливими для тварини. Таке кодування зменшує надмірність інформації про зовнішнє середовище, збільшуючи тим самим пропускну здатність сенсорних каналів для важливих повідомлень.Ще одним важливим принципом кодування інформації є вироблення ознак, тобто обчислення за перевагою логічних функцій від вхідних величин: показань різних рецепторів або інтернейронів. Ці ознаки можуть виділятися окремими нейронами.У нейронній мережі спостерігається фонова і викликана активність. Під фоновою активністю прийнято розуміти таку імпульсацію нейронів мережі, що має місце під час відсутності подразників. Викликана активність прямо зв'язана з подразненням. Фонова активність часто носить випадковий характер, хоча можливі і реверберуючі фонові розряди. Важливе функціональне значення фонової активності полягає в стабілізації порогів нейронів у мережі на необхідному рівні. Розглянуті особливості біологічних нейронних мереж важливі для моделювання процесів обробки інформації в технічних системах керування, діагностики і розпізнавання образів. Сучасні системи керування складними об'єктами і процесами повинні бути тими, які навчають, і, що пристосовуються до різних умов роботи. Саме такими і є біологічні керуючі системи. Моделювання біологічних нейронних мереж викликано прагненням одержати в технічних системах швидку дію, ефективність і високу надійність функціонування. У цьому і полягає одна з найважливіших задач сучасної нейробіоніки.2. Біоархітектура
Другие файлы:
Основи проблеми безпеки життєдіяльності Фізичні хімічні біологічні та психофізіологічні факто
Теоретико-методологічні засади навчання обдарованих студентів у педагогічних університетах
Теоретико-методологічні засади вивчення проблеми обдарованості особистості та уточнити категоріальний апарат дослідження. Аналіз сучасного стану підго...
Теоретико-методологічні і прикладні проблеми визнання ймовірності банкрутства підприємства
Суть, види банкрутства і проблеми неплатоспроможності в економічній системі України, методи їх діагностики. Аналіз фінансової стійкості і оцінка ризик...
Антропогенні дії на біологічні співтовариства
Поняття антропогенної дії на природу. Транспорт та хімічна промисловість як джерела забруднення. Молекулярно-біологічні, мутагенні і канцерогенні дії...
Еколого-біологічні особливості облігатних та факультативних паразитів надцарства Protozoa
Біологічні основи паразитології. Класифікація паразитичних форм тврин. Вплив паразита на хазяїна. Шляхи розселення та пошук хазяїна. Еколого-біологічн...
