http://www.geowissenschaften.de/wissen-aktuell-6719-2007-06-27.html

Für die komplexe Echtzeit-Wahrnehmung ihrer Umgebung benötigt die Fliege gerade einmal 60 Neuronen. Die Anwendungsfelder für konnektionistische Neuronale Netze nach dem Vorbild der Fliegen sind zahlreich: Kollisionserkennung, Optischer Aufprallschutz, Hindernis-Detektoren….Um Hindernissen in Echtzeit vor einem Fahrzeug auszuweichen benötigt man eine sehr schnelle Bildverarbeitung. Eine digitale optische Schaltung, die die Leistungsfähigkeit der Fliege nachahmt, kann Leben retten. Je weniger Rechenkapazität man für diese Aufgabe benötigt, desto geringer ist auch die Fehleranfälligkeit des Systems. Jetzt haben Forscher ein weiteres Geheimnis der Leistungsfähigkeit von Fliegen-Neuronen entschlüsselt, die stark an der der Flugkontrolle beteiligt sind. Im Labor wurde festgestellt, dass Neuronenverbände, die für bestimmte optische Bereiche spezialisiert sind, auf Reize reagieren, die von Neuronen stammen, mit denen Sie überhaupt keine direkte dendritische Verbindung eingehen. Die Antwort: die Zellen kommunizieren teilweise rein elektrisch und erreichen dadurch für biologische Verhältnisse beachtliche Reaktionszeiten….das Neuronen-Zellen elektrisch kommunizieren können ist zwar bekannt, jedoch bei diesem speziellen Zelltyp eine Überraschung.

http://www.scinexx.de/wissen-aktuell-8299-2008-05-30.html

http://www.optonet-jena.de/news/scharf-sehende-kuenstliche-facettenaugen/

Andreas Brückner hat sich im Rahmen seiner Diplomarbeit mit “Hochgenauer Positionsbestimmung mit künstlichen Facettenaugen” beschaeftigt. Mit einer Anzahl von 50×50 physikalischen Pixeln erreichte er eine effektive Bildauflösung von 625×625 Pixeln (Hyperacuty).

Sobald (und falls) verfügbar werde ich folgende Informationen nachtragen: Fotos der phys. Installation, Beispielgrafiken vom System, Echtzeitvideo.

Anwendungsgebiete: Personenerkennung im Strassenverkehr, Sonnenstandsmessung, MMI