autarke Systeme

Aktuell wird in KI-System-Datenvorbereitungen vor allem auf die Verarbeitung von mehr und mehr Eingangsdaten gesetzt, die in der Regel alle möglichen Optionen für ein technisches System empirisch zu finden versuchen. Auf diese Weise ist es auch für einfache Systeme, die derzeit dem Stand der Technik folgen, nötig, mit einem großen Aufwand an Hardware und Technik zu arbeiten.

Kleine Systeme kommunizieren deshalb bereits zur Auswertung ihrer Daten auf dem Funkweg mit Rechenzentren. Reißt die Verbindung ab, ist das System hilflos. Ziel ist vereinfacht gesagt, der Fliege das Fliegen mit dem eigenen Hirn zu ermöglichen. Aus diesem Grund dürfen, und das ist unser neuer Ansatz, nur absolut neuralgische Daten zur Verarbeitung zugelassen werden.

Seit vielen Jahrzehnten entwickeln Neurologen und Techniker gemeinsam Roboter und erste Ansätze künstlicher Intelligenz. Die Softwares sollen pseudo eigenständige Handlung der Systeme hervorrufen, um Systeme immer dann eigenständig handeln zu lassen, wenn der steuernde Mensch nicht eingreifen kann oder sollte. Einsatzgebiete waren von je her Themen aus der Mess- und Regeltechnik, die für die menschliche Sensorik zu schnell ablaufen oder einen zu hohen Komplexitätsgrad aufweisen oder die schlichtweg in zu vielen System gleichzeitig ablaufen müssen. Dabei kommt oft außer der Steuerung noch das Problem der Kommunikation und des Datenaustausches zwischen den einzelnen handelnden Systemen hinzu. 

Versucht wurde auch oft die Mensch-Maschine Kommunikation, die durch die starke Unterschiedlichkeit der sensorischen Matrix und der Handlungsoptionen sowie der Erfahrungswerte der bedienenden Menschen und der handelnden Systeme hervorgerufen wird. Im Prinzip ist es nicht möglich, solche Systeme zu entwickeln. Zudem wurden in allen Systemen am Markt die Cpu Taktungen und Datenmengen zum strikt empirischen Verarbeiten von Daten immer weiter hochgefahren, so dass kleine Systeme nicht mehr in der Lage sind mit ihrer embedded Prozessortechnik die Daten in Adäquater Zeit zu verarbeiten. 

Alle Routinen, die neurologischen Einheiten des menschlichen Gehirns entsprechen, wurden versucht nachzubauen und mit viel Leistung auszustatten. Dabei geht auch das Gehirn selber den umgekehrten Weg. Daten werden parallel mit artfremden sensorischen Reizen gespeichert, um Innovationskraft und vereinfachte Erinnerung zu erlauben. Die Amygdala löscht Daten bereits bei deren erster Bereitstellung an das Gehirn, wenn ihre Relevanz nicht hoch genug ist. Gespeicherte Datensätze hoher Ähnlichkeit werden nur einmal gespeichert, um Datenspeicherplatz zu sparen. 

Vor allem aber arbeitet das Gehirn in einer speziellen Art der Datenparalllverarbeitung, die zum Beispiel einen sensorischen Reiz mit einem Geruch verbindet. 

In der LRC liegt der Fokus auf dem eigenständigen Lernen technischer Systeme mit eigener Sensorik und der Option auf eigenständige Handlung.

LRC geht einen Weg, der die Taktung von Systemen in der LRC-parallel computing-cpu weit senkt, die Datenvorverarbeitung extrem beschleunigt und dabei bereits in der Vorauswahl zu speichernder Daten berücksichtigt, zu filtern und zusammenzuführen.