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2024 | Buch

Rhythmische Vorteile in Big Data und Machine Learning

herausgegeben von: Anirban Bandyopadhyay, Kanad Ray

Verlag: Springer Nature Singapore

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Über dieses Buch

Das Buch behandelt verschiedene Aspekte der Biophysik, beginnend mit einem populären Artikel über Neurobiologie und erstreckt sich bis zur Quantenbiologie, um letztendlich das Bewusstsein sowohl von Menschen als auch des Universums zu erforschen. Die Autoren haben neun verschiedene Facetten der natürlichen Intelligenz behandelt, angefangen bei der Entdeckung von Zeitkristallen in der chemischen Biologie bis hin zu den Schwingungen und Resonanzen von Proteinen. Sie haben ein breites Spektrum hierarchischer Kommunikation unter verschiedenen biologischen Systemen abgedeckt.

Besonderes Augenmerk wurde darauf gelegt, sicherzustellen, dass der Inhalt selbst für Schülerinnen und Schüler zugänglich ist, wodurch die Biophysik wie ein Lehrbuch erscheint, das die Leser in die Bereiche der Biologie und Physik wie nie zuvor entführt. Die Autoren, die größtenteils erfahrene Akademiker sind, haben klare und einfache Sprache verwendet, um sicherzustellen, dass der Inhalt für alle Leser ansprechend und verständlich ist.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter
Kapitel 1. Daten: Periodizität und Wege zur Entfaltung ihres vollen Potenzials
Zusammenfassung
In der heutigen datengetriebenen Welt ist es äußerst wichtig, die Schlüsselaspekte von Daten zu verstehen. Nicht nur das, sondern auch die Mittel zur Analyse von Daten, zur Extraktion von Datenmerkmalen und zur Generierung von Erkenntnissen sind einige der wichtigen Punkte, die besondere Aufmerksamkeit erfordern. Was sind große Datenmengen? Wo werden sie verwendet? Wie können wir Daten nutzen, um intelligente Entscheidungen zu treffen? Dieses Kapitel versucht, einen Überblick über die aktuellen und aufkommenden Methoden der Datenanalyse zu geben, um ihre grundlegenden Merkmale zu erfassen. Wir diskutieren über Big Data und einige Schlüsselsektoren, die es nutzen. Dann wenden wir uns dem grundlegenden Verständnis von künstlicher Intelligenz und maschinellem sowie tiefem Lernen zu. Wir werfen auch etwas Licht auf ein Schlüsselmerkmal von Daten – „die Periodizität“ zusammen mit Zeitreihen, wobei wir auch statistische und moderne Techniken zur Analyse von Zeitreihendaten einschließen. Im Anschluss daran skizzieren wir die Probleme mit statistischen und maschinellen/tiefen Lernmethoden und präsentieren schließlich eine aufkommende Methode, die sich wie menschenähnliche Intelligenz verhält und die Einschränkungen der derzeit verwendeten Werkzeuge überwindet.
Rajdeep Banerjee, Somesh Kr. Bhattacharya
Kapitel 2. Modulation neuronaler Oszillationen mit transkraniellem fokussiertem Ultraschall
Zusammenfassung
Neuronen erzeugen oszillatorische Aktivität, die mehrere Frequenzen, anatomische Standorte und Skalen umfasst. Seit ihrer Entdeckung vor fast 100 Jahren haben Gehirnrhythmen Wissenschaftler fasziniert, aber es existiert kein klarer Konsens über ihre Rolle in Gehirnfunktion und Verhalten. Es gibt zunehmende Hinweise darauf, dass Gehirnoszillationen den Mechanismus bieten, mit dem Neuronen ihre Aktivität in der Zeit und über die Netzwerke des Gehirns koordinieren können. Es wird argumentiert, dass diese Oszillationen als Dirigenten oder Zeitgeber fungieren, damit funktionale neuronale Einheiten ihre Aktivität orchestrieren und Informationen austauschen können. Es bleiben jedoch viele Fragen offen über neuronale Rhythmen und ob sie eine kausale Rolle in Gehirnfunktion und Verhalten spielen. Dieses Kapitel wird untersuchen, wie Entwicklungen in der nicht invasiven Gehirnstimulation, insbesondere der ultraschallbasierten Neuromodulation, unser Verständnis von Gehirnoszillationen und ihrer kausalen Rolle in Gehirnfunktion und Verhalten voranbringen können.
Joseph L. Sanguinetti
Kapitel 3. Ergontropische Dynamik: Beitrag zu einer erweiterten Partikeldynamik
Zusammenfassung
Ein großer Zusammenhang von Ereignissen und Phänomenen tritt in der Natur auf, die durch eine Entropie-Maximierungstechnik miteinander in Beziehung gesetzt werden können. Diese liefert eine verständliche Erklärung für eine Reihe von physikalischen Problemen, indem sie die universelle Tendenz der Energie zu einem Minimum und der Entropie zu einem Maximum in einen neuen Rahmen integriert. Das Ergebnis ist eine Modifikation von Newtons dynamischer Bewegungsgleichung, die die Prinzipien der Mechanik auf die Konzepte von Energie und Entropie gründet, anstatt auf die übliche Definition von Kraft, und die Beschreibung von Translations- und Wirbelbewegung in einen konsistenten Rahmen integriert. Die neue Methode bietet einen frischen Ansatz zu traditionellen Problemen und kann vorteilhaft bei der Lösung von Variationsproblemen angewendet werden.
Mario J. Pinheiro
Kapitel 4. Minimierung der Wärmeleitfähigkeit in Nanostrukturen und geometrisch selbstähnlichen Strukturen für thermoelektrische Anwendungen
Zusammenfassung
Nanostrukturierte Systeme sind vielversprechende Quantenmaterialien von erheblichem Interesse für thermoelektrische Anwendungen. Das Verständnis und die Modellierung von thermo-physischen Eigenschaften und thermischem Management auf der Nanoskala sind entscheidend für die Entwicklung neuer thermoelektrischer Materialien und den Aufbau von Prototypgeräten. Zu diesem Zweck behandeln wir zunächst den Wärmetransport in Massenmaterialien, in nanopartikel-eingebetteten Massenmaterialien und in einzelnen Nanostrukturen, wie Nanodrähten. Die mittlere freie Weglänge der Phononen ändert sich mit der Materiallängenskala und folglich die Art des Wärmetransports und der Gitterwärmeleitfähigkeit. Diffusiver, fraktional superdiffusiver (quasiballistischer) und quantenbeschränkter Phononwärmetransport wurden für eine Reihe von Systemen von Massen- bis zu nanostrukturierten Materialien berichtet. Wir diskutieren diese Wärmetransportprozesse, die das gesamte Phononenstreuung und die Gitterwärmeleitfähigkeit beeinflussen. Im zweiten Teil werden wir selbstähnliche fraktale Strukturierung in Materialien zur Kontrolle der Wärmeleitfähigkeit diskutieren. Mit dem großen Fortschritt, der kürzlich in den Nanofertigungstechniken erzielt wurde, wurden selbstähnliche (fraktale) Strukturen, die durch Nanokristall-Selbstassemblagen gebildet wurden, realisiert. Das Verständnis des thermischen Managements mit fraktalen Strukturen könnte nützlich sein bei der Gestaltung von Thermoelektrikmaterialien und -geräten der nächsten Generation.
Shiva Kumar Singh, Marcos A. Avila
Kapitel 5. Hyperberechnung des Gehirns durch überlichtschnelle Partikel
Zusammenfassung
Ausgehend von einem Modell des Gehirns, das auf überlichtschnellen Tunnelphotonen basiert, hat der Autor theoretisch die Möglichkeit eines gehirnähnlichen Computers beschrieben, der leistungsfähiger wäre als Turing-Maschinen, eine Nicht-Turing-Berechnung ermöglichen würde und möglicherweise den Schlüssel zur Herkunft des menschlichen Bewusstseins selbst in sich birgt. Gemäß dem vorgeschlagenen Gehirnmodell wurde gezeigt, dass Mikrotubuli im biologischen Gehirn die Möglichkeit haben, eine umfangreiche Quantenbit-Berechnung bei Raumtemperatur zu erreichen, die leistungsfähiger ist als herkömmliche Prozessoren.
Takaaki Musha
Kapitel 6. Replikation des Kortex eines lernenden Gehirns in einem humanoiden Bot: Pyramidale Neuronen bestimmen die Geometrie der hexagonal dichten Packung der kortikalen Säulen II
Zusammenfassung
Wenn das menschliche Gehirn lernt, verformt sich die hexagonale dichte Packung der kortikalen Säule, wir haben diesen Prozess mit künstlichen kortikalen Säulen aus Kapillarglasröhren nachgebildet und eine künstliche Rinde auf einen von uns gebauten humanoiden Roboter gelegt. Zunächst haben wir die Neuronen theoretisch mit dielektrischem Material konstruiert, um die biologische Rinde zu emulieren. Mit diesen Neuronen haben wir neunzehn kortikale Säulen gebaut, jede aus sechsundzwanzig verschiedenen Neuronenzusammensetzungen, und die elektrischen und magnetischen Feldverteilungen um sie herum untersucht. Wir haben die Neuronen theoretisch und experimentell in einem 1:100 größeren Maßstab neu ausgerichtet, um die elektrischen und magnetischen Felder in der Anordnung der kortikalen Säulen abzustimmen und die Veränderung in der Symmetrie der Anordnung der kortikalen Säulen nachzubilden, wie sie während der Entscheidungsfindung in der Rinde des biologischen Gehirns auftritt. Wir haben ein zusätzliches Blatt aus kortikalen Säulen, das mit organischem Nanodraht hergestellt wurde, auf den Kopf des humanoiden Roboters gelegt. Monochromatisches Laserlicht von 12 verschiedenen Farben wurde durch die in Thermoplast eingebetteten Kapillarröhren-basierten kortikalen Säulenversammlungen gesendet. Die Kapillarröhren waren mit helikalen Kohlenstoffnanoröhren mit verschiedenen Lösungsmitteln gefüllt. Der softwarefreie, rein analoge Roboter nahm visuelle und akustische Daten aus der Umgebung wahr und wir überwachten live mit Laserlicht, wie die kortikalen Säulen modifizierte optische und magnetische Wirbel durch die Rindenschicht des Roboters aussenden.
Pushpendra Singh, Pathik Sahoo, B. Aswathy, Kanad Ray, Subrata Ghosh, Daisuke Fujita, Anirban Bandyopadhyay
Kapitel 7. Wie das Biofeld durch DNA-Resonanz erzeugt wird
Zusammenfassung
Obwohl es viele Beweise für die Existenz des Biofeldes gibt, sind die Beweise, dass die DNA damit interagiert, sehr begrenzt. Daher bleibt die Idee, dass das Biofeld durch die Masse der DNA im Organismus erzeugt wird, eine Hypothese. Wir werden zunächst die vorhandenen Beweise kurz zusammenfassen und dann unsere Studien überprüfen, in denen wir die Computergenomik verwendet haben, um die Spuren von Resonanzsignalen im Genom aufzudecken und statistische Beweise für diese Resonanzsignale zu liefern.
Ivan Viktorovich Savelev, Richard Alan Miller, Max Myakishev-Rempel
Kapitel 8. Wie Schrödingers Mäuse Bewusstsein schaffen
Zusammenfassung
Dieses Papier setzt die Reihe von Arbeiten über DNA-Resonanzsignale fort. Die Autoren schlugen zuvor vor, dass DNA direkt und unmittelbar über das Netzwerk von optischen Fasern an der Arbeit des Geistes beteiligt ist. Die Autoren schlugen den Mechanismus der Signalübertragung in DNA über eine sequenzspezifische Resonanz zwischen den Wolken von delokalisierten Ladungen im Basenstapel vor. Es wurde rechnerisch nachgewiesen, dass bestimmte repetitive Muster von delokalisierten Ladungswolken in verschiedenen Genomen evolutionär angereichert waren. Hier stellen die Autoren die These auf, dass die natürliche Quantenberechnung in DNA in lebenden Zellen auf der Tautomerisierung von Basenpaaren basiert und koordinierte Schwingungen von Wasserstoffbindungsprotonen und aromatischen Elektronen beinhaltet. Die Autoren erweitern die ORCH-OR-Theorie, um den Kollaps der Wellenfunktion von aromatischen Elektronen in Purinen einzubeziehen, und nehmen an, dass solche Kollapsen und Expansionen das Erleben von Bewusstsein und die Wahrnehmung von Zeit erzeugen. Die oben genannten Mechanismen werden durch die Beobachtung unterstützt, dass die Mehrheit der psychoaktiven Medikamente aromatisch sind und dass sie die Aromatizität der DNA durch Bindung an sie verändern. Quantenmechanische Überlegungen zum Kollaps der Aromatizität durch doppelten Protonentransfer in Basenpaaren werden in Bezug auf den Kollaps der Wellenfunktion, den Verlust der Delokalisierung und das dynamische Gleichgewicht zwischen Kohärenz und Dekohärenz in der DNA diskutiert.
Max Myakishev-Rempel, Ivan Viktorovich Savelev
Kapitel 9. QED-Kohärenz und Superkohärenz von Wasser in Gehirnmikrotubuli und Quantenhyperberechnung
Zusammenfassung
Die Möglichkeit, höhere menschliche Gehirnfunktionen als Ergebnis von Quantenberechnungen zu erklären, ist eine sehr faszinierende Hypothese, die in einer bestimmten Anzahl von theoretischen Studien in Betracht gezogen wird. Dennoch hat bisher keine dieser Studien ein überzeugendes Modell vorgeschlagen, das in der Lage ist, den letztendlichen Ursprung und die Merkmale solcher Quantenberechnungsschemata zu erklären. Nach unserem Modell kann Wasser, das in Gehirnmikrotubuli eingeschlossen ist, einen spontanen Quantenphasenübergang zu einem makroskopischen kohärenten Quantenzustand durchlaufen, in dem Wassermoleküle in Phase mit einem elektromagnetischen Feld schwingen, das aus dem Quantenvakuum kondensiert ist und einer geeigneten elektronischen Übergang entspricht. Dies impliziert das Auftreten von makroskopischen kohärenten Quantendomänen, in denen das oszillierende elektromagnetische  Feld gefangen ist und die an ihren Grenzen ein Verhalten ähnlich einer evaneszenten Welle zeigen. Wir diskutieren auch, wie die spezielle Dynamik von Wasserquantendomänen und die Hypothese, dass die Wände von Mikrotubuli einige Merkmale aufweisen könnten, die denen von künstlichen Metamaterialien ähneln, eine blitzschnelle Interaktion zwischen Gehirnmikrotubuli durch ein virtuelles Photonentunneln ermöglichen, was auch eine Art von Superkohärenz zwischen Mikrotubuli bestimmt. Das resultierende Interaktionsnetzwerk, das eine sehr hohe Anzahl von Quantenobjekten einbezieht, könnte eine neue theoretische Grundlage für die Erklärung des tatsächlichen Ursprungs und der Merkmale von Quantenhyperberechnungsprozessen im menschlichen Gehirn liefern.
Luigi Maxmilian Caligiuri
Metadaten
Titel
Rhythmische Vorteile in Big Data und Machine Learning
herausgegeben von
Anirban Bandyopadhyay
Kanad Ray
Copyright-Jahr
2024
Verlag
Springer Nature Singapore
Electronic ISBN
978-981-9776-10-8
Print ISBN
978-981-9776-09-2
DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-97-7610-8