Simulation komplexer Systeme unter Einbeziehung neuronaler Netze

Komplexe Systeme der Mikrosystemtechnik, aber auch Systeme der Meß- und Automatisierungstechnik, werden immer häufiger in Bereichen eingesetzt, bei denen die Einbeziehung von Systemeigenschaften wie Lernfähigkeit, Adaptivität und Abstraktionsvermögen die Lösung einzelner Aufgaben erleichtert bzw. unter Umständen erst ermöglicht. Neuronale Netze stellen einen Ansatz dar, diese Fähigkeiten in technische Systeme zu integrieren. Die Komplexität von Systemen mit intelligenten Komponenten (Neuronale Netze) stellt hohe Anforderungen an den Entwurfsprozeß, insbesondere an die Rechnerunterstützung. Es wird ein Ansatz vorgestellt, mit dem die Einbeziehung von Neuronalen Netzen in die Simulation komplexer Systeme erfolgen kann. Durch Kopplung eines Spezialsimulators für Neuronale Netze mit einem Schaltkreis- und Systemsimulator entsteht eine Simulationsumgebung, mit deren Hilfe das Zusammenspiel von Sensorik, Signalvorverarbeitung, Prozeß und Neuronalen Netzen untersucht und optimiert werden kann. An einem komplexen Beispiel aus der Meß- und Automatisierungstechnik wird der Einsatz der Entwurfsumgebung demonstriert.