Der Forschungs- und Entwicklungsfokus

Einzelne Wissenschaftler der semantic system ag forschen seit über 20 Jahren in verschiedenen Gebieten der neuronalen wie auch mathematischen Disziplinen. Dieser breite Fokus ist unerlässlich für das Erlangen bahnbrechender Erkenntnisse. Seit 4 Jahren fokussieren sich die Experten und Wissenschaftler gemeinsam in der semantic system ag auf das grosse Ziel, den neuronalen Code zu knacken und zu verstehen, wie das biologische Hirn Information verarbeitet und speichert. Nachfolgend findet sich eine nicht abgeschlossene Übersicht über die verschiedenen Gebiete in welchen die Wissenschaftler der semantic system ag Forschung betreiben.

Erforschen der Hirnfunktionen

Ziel der Forschung war es, das Denkvermögen des Gehirns so wirklichkeitsnah wie möglich nachzubilden, um dadurch die gleichen Denkprozesse analog eines menschlichen Gehirns in einem Computer Chip nachbilden zu können. Das Verstehen der Funktionen der verschiedenen Elementen und Bahnen im Neokortex ermöglichte jetzt, dem Chip genau so komplexe Analyse und Denkaufgaben zu geben, wie einem Menschen. Natürlich ist es absolut notwendig, dass der Chip auch auf eine breite Wissensbasis zugreifen kann, um die richtigen Resultate aus seinen Denkprozessen zu produzieren. Das Interessante dabei ist verstehen zu lernen, wie viel Wissen es benötigt um einzelne Entscheidungen zu finden oder neue Erkenntnisse zu erlangen.

Das Geheimnis des neuronalen Code (genetischer Algorithmus)

Der neuronale Code bezieht sich auf den Denkprozess im Gehirn. Die Wissenschaft strebt bis heute an diesen Prozess zu verstehen. Dabei analysiert sie die Gehirnreaktionen und die gegebene neuronale Struktur und zeichnet dann die stimulierte Kommunikation auf. Wir glauben, dass diese Methode nicht zum kompletten Verständnis der Gehirnfunktionen führen wird. In der Praxis stellt die Gehirnstruktur kein örtlich festgelegtes Informationsregister dar. Ähnliche und gleiche Informationsinhalte in verschiedenen Gehirnen können in total verschiedenen neuronalen Strukturen dargestellt werden. Diese Strukturen können mit beinahe jeder Aufnahme von Daten ändern und selbst mit vorher bekannten Daten reorganisiert werden.

Um die zu Grunde liegende Mathematik des Denkprozesses zu verstehen, haben die Ingenieure der semantic system ag, einen anderen Weg eingeschlagen. Das Geheimnis besteht darin, den genetischen Algorithmus zu finden und zu verstehen. Dieser Algorithmus beschreibt nicht nur wie und warum die Zellen (Neuronen) reagieren und sogenannte Stimuli-Histogramme abfeuern, sondern interpretiert auch deren Bedeutung.

Das Aufbauen eines biologisch kompatiblen neuronalen Netzwerks

Das holosemantische Geflecht ist der Schlüssel zu einem kompatiblem neuronalen Netz. Jedoch gibt es mehr zu berücksichtigen als die Konstruktion der Neuronen (Zellen), die dem biologischen Ideal ähnlich sind. Die angeborene Fähigkeit selbstorganisierend und selbstlernend zu sein, ist kritisch. Das holosemantische Geflecht selbst birgt in sich nicht die eigentliche Intelligenz, es repräsentiert lediglich das Speichern und Verarbeiten der Informationen. Die wirkliche Intelligenz entsteht in der Interaktion zwischen dem Algorithmus und der Stimulation durch die Daten (Anfrage, Input durch den Benutzer etc.) über die Kommunikation (den Dialog) mit dem holosemantischen Geflecht.

Der Denkprozess ermöglicht Intelligenz in der Datenverarbeitung

Die Kombination des holosemantischen Geflechts mit dem genetischen Algorithmus (GA) erlaubt die Simulation des biologischen Denkprozesses. Darüber hinaus können auch Fantasie, erwartete-/erhoffte oder unerwartete Zukunft, erzeugt werden. Über die Extrapolation des Denkprozesses ist es möglich, zukünftige Schlussfolgerungen und Entwicklungen zu simulieren. Wissenschaft und Handel können jetzt mit unserem neuen Prozessor die Aktionen von Milliarden von biologischen Zellen nachbilden und ein Model von einem biologischen Gehirn schaffen. Intelligenz kann nur ermöglicht werden; es ist keine gegebene statische Struktur oder Fähigkeit. Intelligenz ist also das Produkt der Interaktion zwischen dem Gehirn (neuronalem Netz und Algorithmus) und dem Umfeld (Anregungen oder Dateneingaben). Das heisst: Echte Intelligenz ist die Fähigkeit, die Bedeutung der Daten, die eingegeben, gespeichert und verarbeitet wurden, richtig zu interpretieren.

Das Verstehen des Neocortex und seiner Informationsverarbeitung

Neuronen (Zellen) folgen einer spezifischen Reihe von Regeln Warum und Wie sie feuern. Der genetische Algorithmus in Kombination mit dem holosemantischen Geflecht ist der Schlüssel zur Bildung von Intelligenz in der Computertechnologie. Der Chip der semantic system ag mit der Simulation des biologischen Denkprozesses ist heute schon Realität.

Anwendungsgebiete für den Prozessor

Kombiniert mit einer Wissensbasis ist der Prozessor in der Lage, selbständig autonome Tätigkeiten auszuführen. Mit dem positiven oder negativen Feedback, welches der Prozessor durch seine Aktionen erhält, kann er lernen, sich anzupassen.

Erweiterung der bestehenden Computer und Anwendungen

Der ai-one™ Chip wird als Ergänzung zur aktuellen Computertechnologie und nicht als ein konkurrierender Ersatz für bestehende Prozessoren verstanden. Zusätzlich zu den oben beschriebenen Prozessoreigenschaften können sie mit Mathematik und Algorithmen programmiert werden. Der Chip erlaubt die Verarbeitung aller Booleschen oder semantischen Befehle des Entwicklers.

Eigenschaften u. Nutzen

Erkennen der intrinsischen Information (Musterkonzepte)
Erkennen von semiotischen Beziehungen und Bedeutungen in allen Datenformen
Faksimile Informationsspeicherung
Automatische Wissens- u. Informationsgewinnung

Anwendbare Branchen:

Biometrie (Muster- und Konzepterkennung, Bilder, Video, Ton, Bewegung etc.)
Forensik (Profiler)
Archivierung (semantische und assoziative Datenbanken)
DMS/Workflow (automatische Klassifikation)
Informationsmatcher (Vergleichen von Inhalt)
Data-Mining/Suche (semantisches Suchen, assoziatives Brainstorming, semiotische Schlussfolgerungen)
Wissensmanagement und autonome Wissensbildung
Intelligent Computing (Robotik, Dialog Systeme, Chat-Roboter, intelligente Aktionen)
Und viele andere Branchen

Technische Eigenschaften und Leistungen:

Geringer Energieverbrauch
Praktisch keine Hitzeentwicklung (ai-one™ Chip benötigt keine Kühleinheiten)
PIM (process in memory): Der ganze Prozess ist dynamisch und selbststeuernd und findet direkt im ai-one™ Chip Prozessor statt, wo die Informationen gleich „gespeichert“ sind.