Organic Computing

Das Buch beginnt mit einer für Leser aller Fachbereiche verständlichen Einführung in die methodologischen und begrifflichen Grundlagen des Organic Computing. Die interdisziplinäre Forschungsinitiative nimmt Bezug auf das biologische Paradigma selbstorganisierter Informationsverarbeitung in organischen Systemen. Schon die einfachsten biologischen Organismen zeigen spezifische phänomenale Merkmale, wie Zielgerichtetheit und Anpassungsfähigkeit, deren wissenschaftliche Erklärung innerhalb der Theorie dynamischer Systeme die Entwicklung einer organisch strukturierten Informationstechnologie ermöglichen soll. Doch zwischen der formalen Darstellung dynamischer Prozesse und den phänomenalen Merkmalen organischer Systeme besteht eine Erklärungslücke, die eine Reihe von bedeutungstheoretischen Fragestellungen aufwirft. Ist die semantische Bewertung phänomenaler Gegebenheiten in der Natur der Sache oder einzig in der menschlichen Anschauung begründet? Wie überhaupt können neuronale Prozesse die Bedeutungsinhalte menschlicher Wahrnehmung hervorbringen?

Eine Naturalisierung des Informationsbegriffs gestattet, semantische Aspekte organischer Informationsverarbeitung anhand von topologischen Strukturen zwischen den Zustandsvariablen eines komplexen Systems zu erklären. Während der pragmatische Aspekt von Information formal durch die Veränderung von Zustandsvariablen beschrieben wird, kann eine bedeutungskonstituierende topologische Struktur aus den Wechselwirkungen zwischen den Zustandsvariablen induziert werden. Diese erlaubt sowohl eine Erklärung jener phänomenalen Merkmale organischer Systeme als auch die Individuation von Zielen, welche in der topologischen Struktur als lokalisierbare Verdichtungen von Zustandsvariablen auftreten.

Darüber hinaus ermöglicht die strukturelle Replikation derartiger Verdichtungen einen Systementwurf, der sich im Wesentlichen auf die Vorgabe von Zielen beschränkt. Die Zielvorgabe wird zunächst am Beispiel des Sortierproblems erläutert. Daraufhin wird die Verfahrenshypothese auf das Problem der Steuerung in verteilten Systemen übertragen, sodass interagierende Prozesse selbstorganisiert und fehlertolerant stets in Bereichen höchster Rechenleistungsdichte zur Ausführung kommen. Das entworfene System gewährleistet eine unbegrenzte Skalierbarkeit und die effiziente Nutzung von Ressourcen beim Grid Computing als auch beim Cloud Computing. Eine mathematische Verallgemeinerung der dargelegten Bedeutungstheorie würde ein noch weitaus breiteres Anwendungsfeld in der synthetischen Biologie eröffnen.