Membrane computing: traces, neural inspired models, controls

Abstract

Membrane Computing:<br/>Traces, Neural Inspired Models, Controls<br/>Autor: <br/>Armand-Mihai Ionescu<br/>Directores: <br/>Dr. Victor Mitrana <br/>(URV)<br/>Dr. Takashi Yokomori <br/>(Universidad Waseda, Japón)<br/>Resumen Castellano:<br/>El presente trabajo está dedicado a una área muy activa del cálculo natural (que intenta descubrir la odalidad en la cual la naturaleza calcula, especialmente al nivel biológico), es decir el cálculo con membranas, y más preciso, a los modelos de membranas inspirados de la funcionalidad biológica de la neurona.<br/>La disertación contribuye al área de cálculo con membranas en tres direcciones principales. Primero, introducimos una nueva manera de definir el resultado de una computación siguiendo los rastros de un objeto especificado dentro de una estructura celular o de una estructura neuronal. A continuación, nos acercamos al ámbito de la biología del cerebro, con el objetivo de obtener varias maneras de controlar la computación por medio de procesos que inhiben/de-inhiben. Tercero, introducimos e investigamos en detallo - aunque en una fase preliminar porque muchos aspectos tienen que ser clarificados - una clase de sistemas inspirados de la manera en la cual las neuronas cooperan por medio de spikes, pulsos eléctricos de formas idénticas.<br/>English summary:<br/>The present work is dedicated to a very active branch of natural computing (which tries to discover the way nature computes, especially at a biological level), namely membrane computing, more precisely, to those models of membrane systems mainly inspired from the functioning of the neural cell.<br/>The present dissertation contributes to membrane computing in three main directions. First, we introduce a new way of defining the result of a computation by means of following the traces of a specified object within a cell structure or a neural structure. Then, we get closer to the biology of the brain, considering various ways to control the computation by means of inhibiting/de-inhibiting processes. Third, we introduce and investigate in a great - though preliminary, as many issues remain to be clarified - detail a class of P systems inspired from the way neurons cooperate by means of spikes, electrical pulses of identical shapes.