Unconventional programming : non-programmable systems

Die Forschung aus dem Bereich der unkonventionellen und natürlichen Informationsverarbeitungssysteme verspricht kontrollierbare Rechenprozesse in ungewöhnlichen Medien zu realisieren, zum Beispiel auf der molekularen Ebene oder in Bakterienkolonien. Vielversprechende Eigenschaften dieser Systeme sind das nichtlineare Verhalten und der hohe Verknüpfungsgrad der beteiligten Komponenten in Analogie zu Neuronen im Gehirn. Da aber Programmierung meist auf Prinzipien wie Modularisierung, Kapselung und Vorhersagbarkeit beruht sind diese Systeme oft schwer- bzw. unprogrammierbar. Im Gegensatz zu vielen Arbeiten über unkonventionelle Rechensysteme soll in dieser Arbeit aber nicht hauptsächlich nach neuen rechnenden Systemen und Anwendungen dieser gesucht werden. Stattdessen konzentriert sich diese Dissertation auf unkonventionelle Programmieransätze, die sowohl für unkonventionelle Computer als auch für herkommliche digitale Rechner neue Perspektiven eröffnen sollen. Hauptsächlich in Bezug auf ein Modell künstlicher chemischer Neuronen werden Ansätze für unkonventionelle Programmierverfahren, basierend auf Evolutionären Algorithmen, Informationstheorie und Selbstorganisation bis hin zur Selbstassemblierung untersucht. Ein spezielles Augenmerk liegt dabei auf dem Problem der Symbolkodierung: Oft gibt es mehrere oder sogar unendlich viele Möglichkeiten, Informationen in den Zuständen eines komplexen dynamischen Systems zu kodieren. In Neuronalen Netzen gibt es unter anderem die Spikefrequenz aber auch Populationskodes. In Abhängigkeit von den weiteren Eigenschaften des Systems, beispielsweise von der Informationsverarbeitungsaufgabe und dem gewünschten Eingabe-Ausgabeverhalten dürften sich verschiedene Kodierungen als unterschiedlich nützlich erweisen. Daher werden hier Methoden betrachtet um die verschiedene Symbolkodierungmethoden zu evaluieren, zu analysieren und um nach neuen, geeigneten Kodierungen zu suchen.