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一个对仿生学的评论

Batchala Bharghava*

建邦者贾瓦哈拉尔·尼赫鲁技术大学海德拉巴,纳,印度

*通讯作者:
Batchala Bharghava
生物技术部门
Joginpally B R工程学院
海德拉巴Affliated贾瓦哈拉尔·尼赫鲁技术大学
建邦者Yenkapally, Ranga Reddy区,纳,印度。
电子邮件:bharghavabatchala@gmail.com

收到:07/01/2015接受:20/02/2015发表:28/02/2015

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简短的评论

工程学和生物学的结合提高了仿生学的路线。我们知道工程材料通常是用来构成设计、特性、生产和应用的材料和范围现在已经扩大到包括系统和设备而不是材料。仿生学是这样定义为设计和制造的材料,设备和控制系统(1- - - - - -4]。各种single-cell-based模型已经发展到最小化实现在生物和医学问题。仿生学是经常说革命,因为它可以通过电气控制信号的脉冲响应。

然而一个革命性的新概念的结合目标特定的响应系统与神经系统等多功能生物组件(5]。我们的目标是创建目标具体而且响应系统,可以达到所需的细胞或亚细胞的目标目标一半的帮助下一个定义,表现出一种控制,引发诊断和治疗效果在激活响应信号。结合传感器和效应器功能可能产生一个明确的反应取决于生物因素在目标站点。

生物传感器的发展优势利用生物分子的特异性整合作为一种物理化学传感器的方向弱信号转换为可理解的电信号。有许多类型的生物电势开发,能传感电极离子传导的电子传导便于查看和/或存储生物电子信号(6- - - - - -9]。但这些生物信号非常弱振幅和他们进一步的减毒提供的高阻抗的皮肤。生物信号电流由电势之和差异生成跨专业组织、器官或细胞系统。这电活动主要是阐述了不同浓度的钠、钾和氯导致动作电位。很短的持久事件中细胞的电膜电位波定型轨迹。合成的几个动作电位产生的组合产生不同的细胞生物信号响应(10- - - - - -14]。

人类大脑的信号通常是由突触,生成可耦合和沟通的太赫兹(太赫兹)回音廊模式(WGM)信号,在信号形成的耦合信号反映在合适的太赫兹脉冲注入和突触信号,可以检测到外部电子仪器和突触信号可以通过使用信号过滤装置(15- - - - - -19]。大脑信号可以连接并获得通过使用熊猫戒指数组,其中每个大脑信号可以链接不同的WGM波长,最后可以监控不同的人类大脑的命令和承认的认识模式,为响应是非常有用的。

突触耦合输出和太赫兹WGM信号在这项研究突触信号建模为一个电脉冲耦合和调制到熊猫环路的太赫兹WGMs反映WGM信号获得通过WGM信号直接检测或下降端口输出信号(20.- - - - - -23]。区分不同的突触和WGMs信号通过过滤设备,等变量的波长(频率),信号振幅和信号形式计算和解释参数。

我们已经描述了使用太赫兹WGM熊猫环路内的类人机器人模式认识,太赫兹之间的耦合信号WGMs和大脑信号可以探索和形成了人类思维编码信号(模式识别)。WGM熊猫环路生成的,这是在太赫兹频率政权。耦合后,反映WGM信号放缓信号,内的突触信号合并WGM载波信号。所需的突触信号可以探测和过滤形成人类思维和建立编码指令(24]。

熊猫环路数组也可以探索通过使用大脑信号,在不同的频率输出信号可以获得大量脑细胞,即命令。应用程序,这种方法可以用来形成仿生系统,人类大脑功能可以操作所需的目的地即器官比典型的操作通过直接联系,这是需要人类大脑计算机命令转移到仿生系统[25- - - - - -27]。除了计算机通信,提出这样的技术也可以用于其他大脑信号监测和检测应用程序,例如,医疗诊断和治疗,梦和睡眠调查,盲人和残疾人交流,精神和犯罪嫌疑人的调查(28- - - - - -30.]。而模拟大量粒子在很多情况下仍然是一个婴儿的步骤。

除了bioinspired工件实现更好的性能的发展,利益的另一个维度是认识论。认识论的方法试图验证基于假设通过构思和实施具体bioinspired机器(31日]。目标是非常明确的是实现这些系统的充分合理性为了呈现他们在现实表达。人工智能计算技术和盟军正在他们的影响通过其巨大的应用在不同领域的科学分析和应用程序(32- - - - - -34]。认识论维度也可以添加“人造生命”或“life-in-silico”[35- - - - - -39]。通过模拟生成物质的生物人工生命努力获取和理解复杂的信息处理,区分生命系统与无生命的世界。人工生命驻留在调查的额外贡献不仅“我们眼中的生活”,但也“life-as-it-might-be”[40]。人工生命的一大挑战在于从建模和模拟实现具体的系统。

这inter-science的研究领域的进展通过增加互动只会发生在科学家和工程师操作在不同的社区通过一个真正的多学科方法和支持的。《华尔街日报》旨在提供一个论坛来交换的科学技术成果以促进解决尚未解决的问题。所确定的重大挑战应该鼓励关注雄心勃勃的目标,不是为了限制不同维度的仿生学中的其他重要问题(41,42),实际上,频繁的重新评估的重大挑战将旨在保持这些激励措施根据未来科学发现和研究社区的刺激。

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