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Methode zur Generierung selbstorganisierender Prozesse für autonome Mechanismen und Organismen

Österr. Patentanmeldung           Nr. A 767/2000      28 04 2000
US-Patent Nr.:  US6172941      Einreichungsdatum:  16 12 1999

Veröffentlichungs-Nr.  Europ. Patentamt:    EP01146406A

Die Erfindung beschreibt eine Methode zur Generierung von Auto-Adaption und Selbst-
organisation in autonomen Einheiten, z.B. Mechanismen und Organismen, bei denen eine 
Vielzahl von Sensoren angeordnet ist, die in verschiedene Wahrnehmungs-Bereichszonen
unterteilt sind. Die zeitlich/räumlichen Zustandsveränderungen zwischen den Einheiten 
und ihrer physikalischen Umgebung produzieren Signalamplituden, wobei die aktuellen 
Verstreichzeiten zwischen den Phasendurchgängen proportional zur jeweiligen Relativ- 
geschwindigkeit quantisiert, registriert, und fortgesetzt mit früheren Verstreich-
zeiten verglichen werden. Aus entdeckten kovarianten Zeitsequenzen und Zeitmustern 
erkennt der Mechanismus oder Organismus seinen eigenen Bewegungsverlauf und kann 
mittels kovarianz- geregelten Energieimpulsen dazu verhalten werden, stets jenen 
Zustandsveränderungen nachzueifern, für welche die entdeckten kovarianten Zeitsequenzen 
und Zeitmuster signifikant sind. 
 
    Die Erfindung beschreibt eine Methode zur Generierung selbstorganisierender Prozesse 
für Prozesse für autonome Systeme. Sie erstreckt sich sowohl auf den artifiziellen 
mechanistischen Bereich als auch auf Systeme molekular/biologischer und anderer Art. 
Mittels der beschriebenen Erfindung ist es möglich, externe Ereignisse mit variablem 
Bewegungsverlauf aus subjektiver Sicht des Systems in Echtzeit zu identifizieren, 
Zustandsveränderungen zu erkennen, Eigenbewegungen nachzuvollziehen und zu optimieren, 
sowie redundanzarme Prozesse zur Selbstorganisation herzuleiten.
    Robotik-Systeme der üblichen stationären Art stützen sich hauptsächlich auf 
deterministische weg-abhängige Regelungs- oder Steuerungsprozesse. Die Regelgrößen 
oder Stellwerte zu jeder Position sind zumeist im Programmspeicher eines Computers 
enthalten. Durch Anordnung mehrerer Wegbezugsebenen können verschiedene Freiheitsgrade
festgelegt werden. Als Wegaufnehmer dienen Tachogeber, Encoder oder Strichcode-Lineale, 
die von optischen Sensoren abgetastet werden und Wegstrecken-Zählimpulse liefern. Der 
Antrieb erfolgt zumeist mittels Schrittmotore. Es ist auch bekannt, in wegabhängigen 
Programmsteuerungen zusätzliche adaptive Regelungsprozesse vorzusehen, welche auf Daten
basieren, die nach der SHANNON- Quantisierungsmethode (auch "Sampling" genannt) aus 
den Amplituden von Sensor- bzw. Messfühler- Signalen gewonnen werden.
    Sie dienen zur Korrektur und Modifikation des Ist-Zustandes. Ein fortgesetzter Vergleich
von Soll- und Istwerten ist erforderlich zur Korrektur und Modifikation des Regelungs-
Prozesses. Die errechneten neuen Regel-Parameter werden dann in den Programmspeicher 
übernommen. Diese Art von adaptiven Regelungen ist beispielsweise notwendig, um bei 
einem Handhabungs-Roboter Abweichungen vom festgelegten Bewegungsverlauf 
auszugleichen, der durch unterschiedliche Lastzustände entsteht. Wenn ein Roboter 
oder ein roboter-gesteuertes Vehikel in dieser Weise in einen autonomen Status 
versetzt werden soll, so ist es aber in den meisten Fällen unmöglich, die genaue 
Position (oder Koordinaten) durch Tacho- oder Encoderimpulse zu bestimmen. 
Regelgrößen oder Steuerbefehle können daher nicht exakt vom Computer ausgegeben 
bzw. im Rechner vorprogrammiert werden. Dies betrifft nicht nur roboter-gesteuerte 
Autos, gleitende Vehikel, Hovercrafts oder Flugzeuge aller Art, sondern auch schienen- 
gebundene Fahrzeuge, wo die Ableitung von Wegstrecken-Zählimpulsen oftmals 
ungenau und nicht reproduzierfähig ist. Verursacht wird dies durch Unebenheiten, 
Radschlupf oder Radabnützung. Erkundungs- oder Handhabungsroboter, die etwa zur 
Ortung oder Bergung von Gegenständen an schwer zugänglichen oder gefährlichen Stellen 
eingesetzt werden, müssen daher manuell oder mit Computer-Unterstützung ferngesteuert 
werden. In solchen Fällen sind Daten- oder Bildübertragungssysteme erforderlich, um 
auf einem Monitor die Bewegungsvorgänge des Roboters überwachen zu können. Bei vielen 
Roboter-Anwendungen ist dies jedoch nicht sinnvoll. Ein roboter-gesteuertes Automobil 
sollte beispielsweise imstande sein, ohne menschliche Intervention Objekte in Echtzeit 
zu erkennen, Gefahrensituationen auszuweichen und seine Geschwindigkeit an die Umwelt-
Situation anzupassen. In solchen Fällen ist es notwendig, dass der Bordcomputer die 
Situation vor Ort erkennen und die auszuführenden Schritte errechnen kann. Somit sollte 
das roboter-gesteuerte Vehikel über ein gewisses Maß an Fähigkeit zur Selbstorganisation 
verfügen. Dieselben Erfordernisse gelten auch für andere Robotik-Systeme.
    Zwar ist es in bezug auf autonome mobile Robotersysteme auch bekannt, das ambiente 
Umfeld mittels Sensoren abzutasten und die durch zeitdiskrete Quantisierung (s. Fig. 1) 
erhaltenen digitalen Sampling- Daten im Bordcomputer zu analysieren; und es existieren 
auch statistische Rechenverfahren und Algorithmen, um die entsprechenden Regelparameter 
bereitzustellen. Statistische Methoden zur Abwicklung solcher Regelsysteme wurden
bereits 1949 von Norbert WIENER beschrieben. Nach dem bekannten SHANNON-Theorem hat 
hierbei die Abtastung des Umfeldes mit mindestens der zweifachen Frequenz der 
Signalamplituden-Bandbreite zu erfolgen. Damit bleibt ihr Informationsbetrag erhalten. 
Um die Eigenbewegung erfassen zu können, sind sehr hohe Abtastraten erforderlich. 
Diese weit verbreitete Amplituden-Quantisierungsmethode erfordert die Korrelation 
erfasster Messdaten zu jeweiligen vom Program Counter fix vorgegebenen Zeitpunkten (Ts). 
Demnach kann dies als deterministischer Prozess verstanden werden. Die Praxis hat 
jedoch gezeigt, dass selbst bei Verwendung sehr schneller Prozessoren und höchster 
Samplingraten keine ausreichende Effizienz erreicht werden kann. Die Zahl redundanter 
Daten und Rechenoperationen steigt drastisch an, wenn ein sensorgesteuertes Vehikel auf 
neue Hindernisse trifft oder sich mit variabler Geschwindigkeit auf neue Umwelt-
Gegebenheiten adaptieren soll. Tatsächlich lässt Claude Shannons Quantisierungsmethode
keine Erkennung eines analogen Signalamplituden-Verlaufes in Echtzeit zu; insbes. bei 
wechselnden physikalischen Zuständen oder variablen Bewegungsverläufen, welche die 
Erfassung zusätzlicher Information über die Momentan-Geschwindigkeit erforderlich macht. 
Dies gilt grundsätzlich auch bei Verwendung von Laser- oder Ultraschallsensoren, bei 
denen Entfernungsdaten digital erfasst und verarbeitet werden. Daher eignet sich diese 
Quantisierungsmethode zwar dazu, den Spurverlauf einer Eigenbewegung zu rekonstruieren, 
wie dies in Pat. AT 397 869 beschrieben ist, jedoch kaum zur Erkennung der Eigenbewegung 
des Roboters oder zu deren auto-adaptiven Reproduzierung.
    Manche autonome mobile Robotersysteme arbeiten mit CCD- Kameras und OCR-Software 
(Bildanalyse-Verfahren). Sie schließen aus Farbkontrasten und Helligkeitsunterschieden 
auf Konturen oder Objekte, die vom Computer als anzusteuernde Ziele oder als Orientierungs- 
Merkmale interpretiert werden. Beispiele dafür sind rechnergestützte Leit- und Lenksysteme, 
welche die automatische Nachführung von Fahrzeugen durch Mittellinien, Seitenplanken oder 
Straßenränder ermöglichen. CCD- Sensoren sind - wenn man ihre Arbeitsweise betrachtet - 
Analogspeicher, die nach dem bekannten Eimerkettenprinzip funktionieren. Auf einem MOS- 
Siliziumchip befinden sich dichtgepackte Kondensatoren, die durch den fotoelektrischen 
Effekt auf ein bestimmtes Potential aufgeladen werden. Jedes Ladungspaket entspricht einem 
bestimmten Bildpunkt, genannt "Pixel", wobei die Ladung jedes Pixels Aufschluss über
die Helligkeit an der jeweiligen Stelle des Bildes gibt. Durch Anlegen von Steuerspannungs-
Frequenz werden die Ladungspakete Pixel für Pixel über das CCD verschoben, wo sie am 
Output als serielle Videosignale erscheinen. Um sie im Computer zu verarbeiten, müssen sie 
in digitale Größen umgewandelt werden. Ihre Verarbeitung erfordert eine hohe Anzahl von 
redundanten Daten und Rechenprozessen, weshalb die digitale Erfassung von längeren 
Sequenzen elektronische Speicher mit extrem großer Kapazität erfordert. Eine Erkennung 
isomorpher Sequenzen in Bewegungsverläufen ist nur mit großem Aufwand und in zeitlicher 
Versetzung möglich, weshalb derartige auf CCD- Sensoren basierende Robotiksysteme nur 
in sehr beschränkter Weise zur auto-adaptiven Nachvollziehung von Eigenbewegungen 
geeignet sind. Bei jeder Wiederholung desselben Bewegungsvorganges an gleicher Strecke 
müssen alle Regelparameter mittels Bildanalyse neu berechnet werden. Verändern sich 
Umweltbedingungen durch Nebel, Dunkelheit oder Schneefall, sind solche Systeme zumeist 
überfordert und nicht einsetzbar. 
Pat. AT 400 028 beschreibt ein System zur adaptiven Regelung eines motorgetriebenen 
Vehikels, wobei Markierungen oder Signalquellen entlang der Strecke angeordnet sind, um 
als Wegweiser zur Einhaltung eines Fahrplanes zu dienen. Auch Positionen, die durch GPS-
Signale ermittelt werden, können dazu dienen. Beim Passieren dieser Quellen misst 
das bordseitige sensor-gekoppelte Computersystem die benötigten Zeiten für jeden 
zurückgelegten Streckenabschnitt mittels der in Pat. U.S. 4,245.334 beschriebenen Weise 
der Zeitquantisierung durch erste und zweite Sensorsignale. Die auf diese Art erworbenen 
Daten dienen als Referenzbasis für die Errechnung jener Regelparameter, welche die
Antriebs- und Bremszyklen des Vehikels steuern. Das System arbeitet mit einer geringen 
Zahl redundanter Daten, korrigiert sich in auto-adaptiver Weise selbst, und ist imstande, 
eine elektronische "Marschtabelle" nachzuvollziehen. Es eignet sich insbes. zur Einhaltung 
von Streckenfahrplänen im Schienenverkehr. Allerdings ist es mit diesem System nicht
möglich, ambiente Objekte Umgebungen festzustellen.
      Es ist Aufgabe dieser Erfindung, eine umfassende Methode zur Generierung autonomer 
selbst-organisierender Robotik-Systeme bereitzustellen, die es ermöglicht, externe Signale, 
Objekte, Ereignisse,  physikalische Zustände oder Umgebungen aus subjektiver Sicht in 
Echtzeit zu identifizieren. Dadurch wird es ermöglicht, die Muster von Eigenbewegungen zu 
erkennen und die eigene Verhaltensweise in autoadaptiver Weise zu reproduzieren und zu 
optimieren. 
      Es ist eine weitere Aufgabe der Erfindung, mittels dieser Methode einen autonomen 
Trainingsroboter für den Einsatz im Sport bereitzustellen, der imstande ist, einen vom 
Benutzer vorgegebenen Bewegungsverlauf zu identifizieren, zu reproduzieren und zu  
optimieren; außerdem die ideale Spur und Tempoverteilung selbsttätig zu suchen, 
bestimmte Abstände und Zeittabellen einzuhalten, Eigenbewegungs-Verläufe, 
Geschwindigkeiten, Rundenzeiten, Teilzeiten und Gesamtzeiten auf einem Monitor 
darzustellen; sowie die erfassten Daten optisch oder akustisch auszugeben.
 
    Die gestellten Aufgaben werden bei der erfindungsgemäßen Methode im Allgemeinen 
durch Anordnung von Sensoren oder Rezeptoren an dem sich bewegenden System (z.B.  
einem autonomen Robotik-System) gelöst, welche die ambienten Signalquellen, deren 
Amplituden durch Festlegen einer Anzahl von Schwellwerten unterteilt werden, abtasten.  
Dadurch werden Wahrnehmungsbereichszonen geschaffen. Die Verstreichzeiten aller 
Phasendurchgänge in allen Zonen werden mittels analoger oder digitaler STQ-Quantisierung 
fortgesetzt erfasst, und die Zeitzähltakte in Abhängigkeit von der relativen Momentan-
Geschwindigkeit, die durch die Phasenverschiebung der Signalverläufe benachbarter 
gleichartiger Sensoren bestimmt ist, automatisch moduliert. Die gezählten Impulse 
korrelieren annähernd mit den zurückgelegten Distanzwerten (dnnn). Bei dieser Methode 
ist die Abtastung von Signalamplituden kein deterministischer Prozess; sie erfolgt nicht 
zu vorgegebenen Zeitpunkten in bestimmten Zeittakten. Die Erfassung, Verarbeitung und 
Analyse der Verstreichzeiten erfolgt weitgehend nach probabilistischen Prinzipien. 
Daraus resultiert die physikalisch bedeutsame Tatsache, dass die Parameter zur 
Beschreibung der externen Umgebung vom System eigentlich nicht "objektiv gemessen", 
sondern als zeitliche Abfolgen quasi "subjektiv empfunden" werden. Das System selbst
fungiert hierbei als "Beobachter" des Prozesses. In der technischen Fachliteratur werden 
Verstreichzeiten (im Zusammenhang mit deterministischem Timing) auch als "Signal-
Laufzeiten" oder "Zeitintervalle" bezeichnet. Bei der beschriebenen Erfindung erfolgt 
die Quantisierung der sogenannten "STQ-Verstreichzeiten" im Verlauf des Signalerkennungs-
Prozesses durch Starten und Stoppen einer Vielzahl von Zeitmessern an allen Phasen-
Übergängen. Sie ergeben zusammen einen Strom von Zeitdaten. Jede Verstreichzeit zwischen 
Phasendurchgängen in der gleichen Wahrnehmungsbereichszone kann ebenso erfasst werden 
wie die Verstreichzeiten zwischen den Phasendurchgängen von einem niedrigen zu einem 
höheren Schwellwert und umgekehrt. 
Man unterscheidet grundsätzlich drei verschiedene Arten von STQ-Quantisierung (bzw. 
Verstreichzeitmessung):
  
STQ(v) = sensitive time quantum - velocity = Tv1,2,3..
         ist die Verstreichzeit, festgelegt durch die beim Vorbeibewegen eines ersten 
         Sensors bzw. Rezeptors S2 und eines gleichgearteten zweiten Sensors bzw. Rezeptors
         S entlang einer korrespondierenden externen Signalquelle Q hervorgerufene Signal-
         amplitude. Sie wird von der steigenden Flanke beim Phasendurchgang iTv1.1 des 
         ersten Sensorsignals zur steigenden Flanke beim Phasendurchgang iTw1.1 des zweiten 
         Sensorsignals, desgl. von iTv2.1 zu iTw2.1, von iTv3.1 zu iTw3.1 usw. gemessen., 
         wobei sich die Phasendurchgänge auf die gleichen Schwellwertpotentiale P1,2,3... 
         beziehen. STQ(v)- Zeiten können auch von fallenden Flanken gemessen werden. Sie 
         dienen als Parameter für die momentane Relativgeschwindigkeit (vm) des sich 
         bewegenden Systems. 
STQ(i) = sensitive time quantum - interarrival = Tw1,2,3.. 
         ist die Verstreichzeit, festgelegt durch die von einem Sensor (bzw. Rezeptor) S1 
         im Feld einer korrespondierenden externen Signalquelle Q und/oder durch die beim 
         Vorbeibewegen eines Sensors bzw. Rezeptors S entlang mehrerer gleichartiger 
         externer Signalquellen Q1,2,3...hervorgerufene Signalamplitude. Die Verstreichzeit
         wird gemessen von der steigenden Flanke beim Phasendurchgang iTw1.1 des steigenden 
         Sensorsignals zur fallenden Flanke beim Phasendurchgang iTw1.2 des fallenden 
         Sensorsignals, desgl. von iTw2.1 zu iTw2.2, von iTw3.1 zu iTw3.2 usw., sowie von 
         der fallenden Flanke beim Phasendurchgang iTw1.2 weiter zur nächsten steigenden 
         Flanke beim Phasendurchgang iTw1.3, desgl. von iTw2.2 zu iTw2.3, von iTw3.2 zu 
         iTw3.3 usw., wobei sich die Phasendurchgänge auf die gleichen Schwellwert-
         potentiale P1,2,3....beziehen. 
         Wird die Zeitzählfrequenz für die Messung der STQ(i)- Verstreichzeiten Tw(1,2,3...) 
         proportional zur momentanen Relativgeschwindigkeit vm (welche mittels STQ(v)-
         Parameter erfasst ist) erhöht oder verringert, so haben die gezählten Impulse 
         korrelativen Bezug zur Strecke, die das sensor-gekoppelte System zurückgelegt. 
         Es ist klar ersichtlich, dass die solchermaßen adaptierten Verstreichzeiten nicht 
         ident mit realen physischen Zeiten sind, die von üblichen Zeitmessern für jene 
         relative Strecke gemessen würden. 
         Besteht jedoch absolute physikalische Invarianz zwischen dem sich bewegenden 
         System und seiner Umgebung (z. B. Synchronität), so kann kein STQ-Parameter 
         erfasst werden.
 STQ(d) = sensitive time quantities - differential = Td1,2,3..   
         ist die Verstreichzeit, festgelegt durch die von einem Sensor (bzw. Rezeptor) S1 
         im Bereich einer korrespondierenden externen Signalquelle Q1,2,3.. hervorgerufene 
         Signalamplitude, gemessen von der steigenden Flanke beim Phasendurchgang iTw1 des
         steigenden Sensor-Signalverlaufes zur steigenden Flanke beim nächsthöheren Phasen-
         Durchgang iTw2, von iTw2 zu iTw3, von iTw3 zu iTw4 usw., sowie in umgekehrter 
         Folge beim fallenden Signalverlauf, wobei sich die Phasendurchgänge auf die 
         gleichen Schwellwertpotentiale P1,2,3..beziehen. STQ(d)-Daten stellen Differential-
         Parameter für die Flankensteilheit von Signalamplituden dar und somit für deren 
         Frequenz, außerdem dienen sie der Plausibilitätsprüfung und Verifizierung von 
         anderen korrespondierenden STQ- Verstreichzeitdaten. Die Relativbewegung zwischen 
         Sensor und Signalquelle wird bei dieser Messung nicht berücksichtigt. 
         Besteht keine Relativbewegung zwischen Sensoren und Quellen (jedoch Varianz von 
         Feldern) so werden Zustandsveränderungen eines Feldes aus STQ(i)- und STQ(d)- 
         Verstreichzeiten erfaßt und identifiziert. Wenn aber absolute physikalische 
         Invarianz gegeben ist, können keine STQ- Quanten erfasst werden, und Erkennung 
         ist ausgeschlossen. STQ(v)- Daten werden vorwiegend dazu benötigt, um die 
         räumliche Umgebung unter relativer Bewegung erkennen und/oder aus identifizierten 
         Bewegungsprozessen die eigene Bewegung (oder Teile dieser Bewegung) erkennen  
         sowie in auto-adaptiver Weise nachvollziehen zu können. 
Bei einer im mechanistischen Bereich angewandten Ausführungsform der erfindungsgemäßen 
Methode werden die genannten Wahrnehmungsbereichszonen üblicherweise durch eine Anzahl 
elektronischer Schwellwertdetektoren mit unterschiedlich eingestellten Empfindlichkeitspegel 
gebildet, und die STQ(i)- und STQ(d)- Verstreichzeitdaten werden mittels programmierbarer 
digitaler Timer erfasst. Der Verstreichzeit- Registrierungsprozess wird an einem iT-
Phasendurchgang sowohl gestartet als auch gestoppt. Dann wird die Zeitdate in einem 
Memory gespeichert. Ferner können besagte STQ(v)- Verstreichzeiten mittels elektronischer 
Integratoren erfasst werden, wobei die Aufladezeiten der Kondensatoren jene Spannungs-
Potentiale bestimmen, welche als analoge STQ(v)-Werte an Spannungs/ Frequenz- Konverter 
anzulegen sind, um an deren Outputs die digitalen Zeittaktfrequenzen zur adaptiven Messung 
der STQ(i)- und STQ(d)- Verstreichzeiten so zu modulieren, dass sie eine Funktion der 
Relativgeschwindigkeit vm bilden.
     In einer weiteren, nicht-mechanistischen Ausführungsform der Erfindung ist vorgesehen, 
dass sowohl die genannten Wahrnehmungsbereichszonen bzw. Schwellwertdetektoren sowie  
die beschriebenen STQ-Zeitquantisierungsprozesse nicht auf dieselbe Weise wie analog/ 
digitale Schaltkreise, sondern auf ähnliche Art wie molekular/biologisch/chemische Strukturen 
gebildet sind. 
    In einer weiteren, allgemeinen Ausführungsform der Erfindung ist vorgesehen, dass die 
aktuell erfassten und gespeicherten STQ- Verstreichzeitdaten fortgesetzt mittels Echtzeit- 
Analyse mit früher erfassten und gespeicherten Zeitstrommustern verglichen werden, um 
dadurch externe Ereignisse oder physikalische Zustandsveränderungen mit einem Minimum  
an Redundanz identifizieren bzw. in Echtzeit erkennen zu können. 
   In einer weiteren allgemeinen Ausführungsform der Erfindung ist vorgesehen, daß mit 
Sensoren und Einrichtungen zur o.g. Zeitstrommuster-Erkennung versehene, sich autonom 
bewegende Systeme, über Antriebs-, Lenkungs- und Bremsmechanismen verfügen, wobei die 
Regelung dieser Mechanismen derart erfolgt, daß das autonom bewegte System (insbes. 
ein Robotersystem) zuvor erkannte STQ- Zeitstrommuster in auto-adaptiver Weise zu 
reproduzieren vermag. Bei Wiederholung der Bewegung löscht eine Prozessoreinheit instabile 
oder ungenügend koordinierte Tempoverteilungsmuster aus dem Speicher und weist nur jene 
Zeitstrommuster als Instruktion zu, welche die Reproduzierung der Bewegung entlang 
gleicher Strecke in optimaler koordinierter Weise gewährleistet. 
   Außerdem ist vorgesehen, die Zeitmessfrequenz für die genannte STQ(v)-Verstreichzeit-
Messung in zeitlichem Maßstab proportional zu erhöhen oder zu vermindern, wodurch die 
Tempoverteilung in allen Bewegungen in selbem Maßstab proportioniert wird. 
   Um die Messungen der besagten STQ-Verstreichzeitdaten gegebenenfalls zu korrigieren, 
und um die Erkennung identer Zeitstrommuster oder die Reproduzierung von Bewegungs-
vorgängen zu verbessern, ist außerdem vorgesehen, die durch Schwellwertdetektoren 
gebildeten Wahrnehmungsbereichszonen automatisch nachzustellen bzw. zu fokussieren, 
falls es häufige Abweichungen erfordern. (Dies ist Gegenstand einer weiteren Patent-
anmeldung).

Kurzbeschreibungen der Zeichnungen:

Fig. 1 zeigt ein Diagramm von SHANNON's deterministischer Methode der zeitdiskreten
Quantisierung von Signalamplitudenverläufen.
Fig. 2a - c zeigen graphische Diagramme der Quantisierung von Signalamplituden-Verläufen 
mittels Erfassung von STQ(v)-, STQ(i)- und STQ(d)- Verstreichzeiten nach der 
erfindungsgemäßen nicht-deterministischen Methode. 
Fig. 3a - c veranschaulichen diese nicht-deterministische Methode in Verbindung mit 
serieller Übertragung erfasster STQ(d)-Verstreichzeiten sowie mit Zeitzählfrequenz- 
Modulation der gleichfalls erfassten Parameter der momentanen Relativgeschwindigkeit (vm).
Fig. 3d - g zeigen im Zusammenhang mit der beschriebenen Erfindung eine Methode des 
Vergleiches gegenwärtig erfasster STQ-Verstreichzeitsequenzen mit früheren erfassten und 
gespeicherten STQ- Verstreichzeitsequenzen, um Isomorphismus bestimmter Zeitstrommuster 
festzustellen. 
Fig. 4a zeigt eine molekular/biologische Methode der Quantisierung von STQ-Verstreichzeiten
mittels sogenannter "Aktionspotentiale", die an Membranen von Rezeptor-Zellen produziert 
werden. 
Fig. 4b zeigt von einem Neuron (Rezeptorzelle) ausgehende, in vm-abhängiger Weise 
entlang der neuronalen Membran zur Synapse fortgeleitete Aktionspotentiale, wo die 
Kovarianz von STQ- Sequenzen analysiert wird.
Fig. 4c zeigt eine Anzahl vm- abhängiger Aktionspotentiale, die von einer Gruppe 
entsprechender Rezeptorzellen entlang kollateraler Nervenfasern zu Synapsen fortgeleitet 
werden, wobei die zeitliche und räumliche Bahnung der AP's zusammen mit der Kovarianz
dieser STQ- Sequenzen analysiert wird, um eine komplexe Wahrnehmung zu erkennen. 
Fig. 4d zeigt ein postsynaptisches Neuron, das Potentiale mit hemmenden Eigenschaften 
produziert. 
Fig. 4e und Fig. 4f zeigen die prinzipielle Funktionsweise der synaptischen Übertragung 
von molekular/biologisch erfasster STQ- Information an andere Neuronen oder neuronale 
Verzweigungen. 
Fig. 5 zeigt eine Konfiguration, bei der die beschriebene erfindungsgemäßen Methode zur 
Generierung autonomer selbstorganisierender Mechanismen dient, und wobei die STQ-
Verstreichzeiten auf elektronische Weise erfasst werden. 
Fig. 6a zeigt die Konfiguration einer einfachen Anwendungsform der erfindungsgemäßen 
Methode, in der die in Fig. 2a, 2b, 2c beschriebenen STQ(v), STQ(i), STQ(d)- Zeitdaten 
zur Erkennung bestimmter räumlicher Profile, Gebilde oder Strukturen angewandt werden, 
wobei sich das System mit beliebiger Geschwindigkeit fortbewegt.
Fig. 6b - e zeigen verschiedene Diagramme und Tabellen im Zusammenhang mit der  
Anwendungsform in Fig. 6a, wobei die sensitive Abtastung und Erkennung eines bestimmten 
Profils wahlweise mit konstanter oder variabler Bewegungsgeschwindigkeit erfolgen kann. 
Fig. 7a - d zeigen verschiedene Sensor-Anordnungsformen und Sensor-Strukturen zur 
sensitiven Quantisierung von STQ(v)-Verstreichzeiten, welche zur Erfassung der Relativ-
Geschwindigkeitsparameter dienen.
Fig. 8a - f zeigt die Konfiguration sowie die Funktionsprinzipien einer weiteren 
Anwendungsform der erfindungsgemäßen Methode, bei der die Quantisierung von STQ- 
Zeitdaten (siehe Fig. 2a - 2c) zur Schaffung eines autonomen auto-adaptiven und  
selbstorganisierendenTrainingsroboters für den Einsatz im Sport dient. Dieser Roboter ist 
imstande, einen vom Benutzer vorgegebenen Bewegungsvorgang zu reproduzieren und 
optimieren. Er ist ebenso imstande, die ideale Spur und Tempoverteilung selbsttätig zu 
bestimmen, Abstände und Zeiten einzuhalten, Gefahrenszenarien zu erkennen und davor 
zu warnen, die Eigenbewegung sowie Geschwindigkeiten, Rundenzeiten, Teilzeiten,
Gesamtzeiten und andere relevante Daten auf einem Monitor dazustellen. Zusätzlich ist 
der Trainingsroboter imstande, solche erfasste Daten in optischer oder akustischer Weise 
auszugeben.
Fig. 9 zeigt in einer schematischen Darstellung die Produzierung von Zeitdatenströmen 
durch Signalamplitudenquerung bestimmter sensorischer Wahrnehmungsbereiche oder 
Empfindlichkeits-Zonen (bzw. Schwellwertpegel) in autonomen auto-adaptiven und 
selbstorganisierenden Strukturen, Organismen oder mechanistischen Robotiksystemen, 
wobei eine Vielzahl verschiedener Arten von Sensoren oder Rezeptoren vorhanden sein kann.

Detaillierte Beschreibung:

Fig. 1 zeigt ein Diagramm von SHANNON's deterministischer Methode der zeitdiskreten 
von Signalamplituden-Verläufen, welche mittels Analog/Digital-Wandler digitalisiert werden. 
Im allgemeinen technischen Sprachgebrauch wird diese Methode auch "Sampling" genannt. 
Diese deterministische Methode ist dadurch gekennzeichnet, dass erfasste Daten (a1, a2...an) 
mit bestimmten Zeitpunkten (T1, T2, T3,...Tn) korrelieren, die vom Program Counter eines 
Prozessors vorgegeben werden. 
In der gegenwärtigen Robotik-Praxis verlangt diese Methode sehr schnelle Prozessoren, hohe 
Samplingraten und eine hohe Anzahl redundanter Daten und Rechenoperationen bei deren 
Auswertung. Will man auf diese Weise Daten von Signalamplituden externer Quellen zum  
Zweck der Information über die räumliche Umgebung eines Systems, auf welchem ein sensor-
gekoppelter Prozessor installiert ist, erwerben, so lässt SHANNON's Methode keine 
ausreichende Gewinnung von Daten über die momentane Relativgeschwindigkeit und die 
zeitlich/räumliche Zuordnung zu, die zum Zweck der Optimierung der  Koordinierung der 
relativen Eigenbewegung notwendig wären. Eine Erkennung der eigenen Bewegung in  
Echtzeit ist daher nicht möglich. Aus diesem Grund ist diese Methode zur Generierung 
hocheffizienter autonomer Robotiksysteme zu schwach.

FIG. 1- 2a
   
Fig. 2a, Fig. 2b und  Fig. 2c zeigen in drei verschiedene Graphen die sensorische Quantisie-
rung von Signalamplitudenverläufen mittels der hierin beschriebenen erfindungsgemäßen 
Methode. Im Gegensatz zur in Fig. 1 gezeigten Quantisierungsmethode werden hierbei keiner-
lei "vertikalen Segmente" von Amplitudenverläufen abgetastet; sondern ausschließlich Ver-
streichzeiten gemessen, und zwar auf drei verschiedene, sich ergänzende Arten. Wie ersichtlich, 
müssen dazu eine gewisse Anzahl von Schwellwerten 1  (P1, P2...Pn)  festgelegt werden,
um sensorische Wahrnehmungsbereichzonen zu bilden. Jede Verweildauer und jedes Zeitintervall
innerhalb der genannten Zonen wird ebenso erfasst wie die Verstreichzeit zwischen den Durch-
gängen von einem niederen zu einem höheren Schwellwert und umgekehrt.
Fig. 2a  zeigt die erste dieser drei verschiedenen Arten sensorischer Zeitquantisierung. 
Sie wird als STQ(v)- Verstreichzeitmessung (sensitive time quantum - velocity) bezeichnet 
und liefert ein Maß für die momentane Relativgeschwindigkeit vm. Man kann sie auch als
Pausendauer zwischen zwei Phasendurchgängen zweier paralleler Signalverläufe an gleichen
Schwellwertpotentialen verstehen. Nicht ganz korrekt ist dafür die übliche Bezeichnung 
"Phasenverschiebung". Im Graph sind die gemessenen STQ(v)-Verstreichzeiten 
mit Tv(n) bezeichnet. Die Phasendurchgänge an dem vom Sensor (bzw. vom Receptor) beim 
Vorbeibewegen an der entsprechenden externen Signalquelle 4 produzierten Amplituden-
Verlauf V sind mit iTv(n.m), die Phasendurchgänge an dem vom Sensor (bzw. Rezeptor beim 
Vorbeibewegen an der gleichen Signalquelle erhaltenen Amplitudenverlauf W mit iTw(n.m) 
zeichnet. Unter der idealen Voraussetzung, dass der räumliche Abstand (b) zwischen den 
beiden Sensoren 3, 4 im Vergleich zum Abstand c zwischen Signalquelle und Sensoren 
minimal ist, dass c beim Vorbeibewegen konstant bleibt, und dass beide Sensoren (bzw. 
Rezeptoren) identische Eigenschaften aufweisen und ein Analogsignal liefern, so werden an 
den Outputs der erwähnten Sensoren (bzw. der Sensor-Operationsverstärker) zwei Signal-
Amplitudenverläufe V und W produziert, die annähernd konruent sind. (Abweichungen von
der Ideal-Konstellation können durch autonome Adaption des Sensorsystems in fortschreitend 
verbesserter Weise kompensiert werden; dies wird später beschrieben). Bewegt sich Sensor 2 
in der bezeichneten Richtung entlang der Signalquelle so durchbricht die Signalamplitude V 
zunächst das definierte Schwellwertpotential P1 bei Phasendurchgang iTv(1.1). Die 
ansteigende Signalflanke startet einen ersten Zeitmesser zur Erfassung der ersten STQ(v)-
Verstreichzeit Tv(1). Die weiter ansteigende Signalamplitude V durchbricht sodann die
Schwellwertpotentiale P2, P3 und P4, wobei bei jedem Phasendurchgang weitere Zeitmesser 
zur Erfassung weiterer Verstreichzeiten Tv(2), Tv(3) und Tv(4) gestartet werden. 
Inzwischen hat sich Sensor 3 der Signalquelle 4 genähert und liefert den Signalamplituden-
verlauf W. Durchbricht W bei Phasendurchgang iTw(1.1) das Schwellwertpotential P1, so 
stoppt die steigende Flanke den Zeitmesser zur Erfassung der ersten STQ(v)-Verstreichzeit 
Tv(1) und speichert sie. Derselbe Vorgang wiederholt sich für die Verstreichzeiten Tv(2), 
Tv(3) und Tv(4) beim Durchbrechen der nächsthöheren Schwellwertpotentiale P2, P3 und P4. 
Beginnt die Signalamplitude V zu fallen, so durchbricht sie zunächst den Schwellwert P4 
an der oberen Schulter des Amplitudenverlaufes nach unten. Nun startet die fallende Flanke 
einen Zeitmesser zur Erfassung der nächsten Verstreichzeit Tv(5). Bei den weiteren Phasen-
durchgängen iTv(3.2) und iTv(2.2), bei dem die Schwellwerte P3 und P2 nach unten durch-
brochen werden, werden ebenfalls wieder Zeitmesser durch die fallende Flanke gestartet, 
um die Verstreichzeiten Tv(6) und Tv(7) zu messen. Steigt der Verlauf der Signalamplitude
V wieder an, so erfolgt die Erfassung der STQ(v)-Parameter wieder durch die steigende 
Flanke. Dasselbe gilt für das Stoppen der besagten Verstreichzeitmesser bei den Phasen-
Durchgängen der parallel zu V verlaufenden Signalamplitude W.
Fig. 2b zeigt eine weitere Art sensorischer STQ- Zeitquantisierung. Sie wird als STQ(i)- 
Verstreichzeitmessung (sensitive time quantum - interarrival) bezeichnet. Vereinfacht, 
bedeutet sie die benötigte Zeit Tw für die Zurücklegung einer relativen Strecke. Man kann 
sie auch als Verweildauer eines Signalverlaufes zwischen den Phasendurchgängen an gleichen 
Schwellwertpotentialen verstehen. Wird die Zeitzählfrequenz für ihre Messung proportional 
zu Relativgeschwindigkeits-Parameter Tv (bzw. zu STQ(v)- Verstreichzeiten) beschleunigt 
oder vermindert, so korrelieren die gezählten und gespeicherten modulierten Impulse mit der 
relativen Strecke. Besteht absolute Invarianz zwischen dem Sensor und den Signalquellen 
(auch "Synchronität" genannt), so kann kein STQ(i)-Parameter erfasst werden; ändert sich 
jedoch die Signalintensität, so können STQ(i)-Verstreichzeiten auch dann erhalten werden, 
wenn keine Relativbewegung stattfindet. Während einer Bewegung sind sie also nicht nur zur 
Erfassung von variablen Signalen erforderlich, sondern auch zum Abtasten der räumlichen 
Umgebungen. Im Graph (Fig. 2b) sind die gemessenen STQ(i)-Verstreichzeiten mit Tw(n) 
bezeichnet. Die Phasendurchgänge, welche vom Amplitudenverlauf W produziert werden, 
wenn sich Sensor (bzw. Rezeptor) 5 entlang den entsprechenden benachbarten Signalquel-
len 6 und 7 vorbeibewegt, sind mit iTw(n.n) bezeichnet. Sobald sich Sensor (bzw. Rezeptor) 
5 in der bezeichneten Richtung entlang der Signalquelle 6 bewegt, durchbricht die Signal-
Amplitude W zunächst das Schwellwertpotential P1 bei Phasendurchgang iTw(1.1). Die 
steigende Signalflanke startet einen ersten Zeitmesser zur Erfassung der ersten STQ(i)-
Verstreichzeit Tw(1). Danach durchbricht die weiter ansteigende Signalamplitude W die 
vorgegebenen Schwellwertpotentiale P2, P3 und P4, wobei bei jedem Phasendurchgang 
Zeitmesser gestartet werden, um weitere Verstreichzeiten Tw(2), Tw(3), Tw(4).... zu 
erfassen. Inzwischen beginnt sich Sensor 5 aus dem Bereich der Signalquelle 6 zu entfernen.
Die fallende Signalamplitude W durchbricht zunächst das Schwellwertpotential P4, worauf
beim Phasendurchgang iTw(4.2) nun die fallende Flanke jenen Zeitmesser stoppt, der zur
Erfassung der STQ(i)-Verstreichzeit Tw(4) gestartet worden war. Gleichzeitig startet dieselbe
fallende Flanke einen weiteren Zeitmesser, der die Verstreichzeit Tw(5) bis zum Eintreffen
der nächsten ansteigenden Flanke misst. Jedoch erscheint diese steigende Flanke erst beim
Vorbeibewegen des Sensors 5 an der entsprechenden Signalquelle 7. Vorher fällt die Signal-
Amplitude W aber bis unter die Schwellwerte P3 und P2, bei deren Phasendurchgang iTw(3.2) 
und iTw(2.2) die Zeitmesser zur Erfassung der STQ(i)- Verstreichzeiten Tw(3.2) und Tw(2.2) 
gestoppt werden. Gleichzeitig werden weitere Zeitmesser zur Erfassung der Verstreichzeiten 
Tw(6) und Tw(7) gestartet. Sie stoppen wiederum zu den Phasendurchgängen iT(2.3),  
iTw(3.3), iTw(4.3) und iTw(5.1), wenn die Signalamplitude wieder fällt (jedoch nicht vor
dem Vorbeibewegen des Sensors an Signalquelle 7). Nach diesen Phasendurchgängen starten
neue Zeitmesser zur Erfassung der nächsten Verstreichzeiten Tw(8), Tw(9), Tw(10), Tw(11),
usw. 

FIG. 2b- 2c 
  
 
Fig. 2c zeigt eine dritte Art der sensorischen Zeitquantisierung, die sich von den in Fig. 2
und Fig. 2b gezeigten Methoden total unterscheidet. Sie wird als STQ(d)- Verstreichzeit-
Messung (sensitive time-quantum - differential) bezeichnet. Man kann sie auch als Verweil-
Dauer Td, gemessen zwischen einem ersten Phasendurchgang bei einem ersten bestimmten 
Schwellwertpotential und einem zweiten Phasendurchgang bei einem zweiten bestimmten 
Schwellwertpotential verstehen, das um eine Stufe höher oder niedriger als das Erstere ist. 
STQ(d)- Verstreichzeiten sind Parameter für die Flankensteilheit von Signalamplituden, und 
somit auch für deren Frequenz. Mittels schnellem Vergleich von STQ(d)-Verstreichzeiten 
können Signalverläufe in Echtzeit erkannt werden. Sie sind daher zur Schaffung intelligenter 
Verhaltensweisen ebenso unerläßlich wie STQ(v) oder STQ(i)-Quanten. Die Quantisierung von 
STQ(d)- Zeitdaten ist unter allen physikalischen Zuständen und beliebigen Relativ-
Bewegungen zwischen Sensor und externen Quellen möglich, in welchen STQ(v)- und STQ(i)-
Verstreichzeiten ebenfalls quantisierbar sind. Werden die STQ(d)-Verstreichzeiten kumulativ 
und in Serie erfaßt, so können sie zur Verifizierung und Plausibilitätsprüfung von (gleichfalls
erfassten) STQ(i)-Verstreichzeiten dienen. Im Graph (Fig. 2c) sind die gemessenen STQ(d)-
Verstreichzeiten mit Td(n) bezeichnet. Die Phasendurchgänge, welche vom Amplitudenverlauf 
W produziert werden, wenn sich Sensor (bzw. Rezeptor) 8 im Bereich der Signalquelle 9 
befindet, mit iTw(n.n) bezeichnet. Bewegt sich Sensor 8 in der gezeigten Richtung entlang 
der Signalquelle 9, so durchbricht die Signalamplitude W zunächst das definierte Schwellwert-
Potential P1 bei Phasendurchgang iTw(1.1). (Dies geschieht bei aktivem bzw. variablem
Signalquellenfeld selbstverständlich auch dann, wenn Sensor und korrespondierende Signal-
quelle in invarianter Position zueinander sind). Die steigende Signalflanke startet einen ersten
Zeitmesser zur Erfassung der ersten STQ(d)- Zeitdate. Wenn der weiter ansteigende 
Amplitudenverlauf W das nächsthöhere Schwellwertpotential P2 beim Phasendurchgang  
iTw(2.1) durchbricht, so wird dieser Zeitmesser gestoppt und die gemessene STQ(d)- 
Verstreichzeit Td(1) gespeichert. Gleichzeitig startet der nächste Zeitmesser zur Erfassung
und Speicherung der Verstreichzeit bis zum nächsten Phasendurchgang bei iTw(3.1), wo er
gestoppt wird; dann wird der nächste Timer aktiviert bis zu iTw(4.1), wo er ebenfalls 
gestoppt wird usw. Beim Phasendurchgang iTw(4.1) durch Schwellwertpotential P4 wird der
nächste Zeitmesser gestartet. Da aber das Signal kein nächsthöheres Schwellwertpotential 
mehr erreicht bevor es wieder gegen P4 absinkt, kann mit letzterem Zeitmesser keine  
STQ(d)- Verstreichzeit erfasst werden. Nur die Quantisierung von STQ(i)-Verstreichzeiten, 
wie in Fig. 2b beschrieben, kann in dieser Situation stattfinden. Die nächste STQ(d)- 
Verstreichzeit Td(4) wird erst dann erfasst, wenn die Signalamplitude bei iTw(4.2) unter 
den Schwellwert P4 geht, wonach ein weiterer Timer startet, der beim Phasendurchgang 
durch den um eine Stufe niedrigeren Schwellwert P3 gestoppt wird. Gleichzeitig wird der 
nächste Zeitmesser gestartet usw.  
In mechanistischen Anwendungen, wo die Analyse von Signalamplituden die Quantisierung 
von STQ(d)-Verstreichzeiten erfordert, werden STQ(d)- Daten oftmals in Kombination mit 
STQ(i)-Daten aquiriert. Besteht die Intention der Anwendung dieser Quantisierungsmethode 
darin, einem Roboter die Erkennung seiner Eigenbewegung aus subjektiver Sicht zu  ermög-
lichen (durch Aufspüren und Abtasten der räumlichen Umgebung beim Bewegen entlang
externer Signalquellen), so werden überwiegend STQ(v)- und STQ(i)-Daten erfasst. Geht 
jedoch der Schwerpunkt in Richtung Erkennung instabiler optischer oder akustischer Quellen,
wie etwa Bilder, Musik oder Gespräche usw., so nimmt der Anteil von STQ(d)-Verstreichzeiten 
zu, während der Anteil von STQ(v)-Parameter abnimmt. Findet keinerlei relative Bewegung 
statt, so können auch keinerlei Geschwindigkeitsparameter von irgendwelchen Sensoren 
abgeleitet werden; nur die Quantisierung von STQ(d)- und STQ(i)-Verstreichzeiten ist 
möglich.
Fig. 3a - c zeigen einen wichtigen Aspekt der Gestaltung der beschriebenen Methode 
im Zusammenhang mit serieller Übertragung von erfaßten STQ(d)-Verstreichzeiten sowie in 
Verbindung mit Zeitzählfrequenzmodulation in Relation zu simultan erfassten STQ(v)-
Parametern, die für die momentane Relativgeschwindigkeit (vm) stehen. Diese Gestaltungs-
form der Methode eignet sich allerdings nur dort, wo überwiegend STQ(d)-Verstreichzeiten 
gemessen werden; zusammen mit solchen STQ(i)-Verstreichzeiten (siehe auch Beschreibung 
zu Fig. 2c), welche bei den Phasendurchgängen des erreichten maximalen Schwellwerts nahe 
des Maximums der Amplitude, oder des erreichten minimalen Schwellwerts nahe des 
Minimums der Amplitude, produziert werden. In diesem Fall können alle gemessenen 
Verstreichzeiten als serielle Sequenzen dargeboten werden. Werden hingegen zu jedem  
Schwellwertpotential STQ(d)- und bzw. nur STQ(i)-Verstreichzeiten erfasst (siehe 
Beschreibung zu Fig. 5), so fallen diese Daten parallel an und müssen auch parallel
verarbeitet werden.

 FIG. 3a- 3g 
  

Fig. 3a zeigt, wie eine einfache serielle Impulsfolge zum schnellen Datentransfer der
erfassten STQ(d)- Verstreichzeiten ausreicht, wenn die Schwellwertpotentiale P1, P2, P3...,
welche jene Phasendurchgänge 1.1, 2.1, 3.1...bestimmen, von denen die STQ-Verstreich-
zeiten abgeleitet werden, entweder durch Codes oder durch bestimmte charakteristischen 
Frequenzen "markiert" sind. Im gezeigten Fall sind diese "Marker" Impulsfolgen mit Perioden
t(P1), t(P2), t(P3) ...und Frequenzen f(P1), f(P2), f(P3).... Ihre Modulation erfolgt in 
Abhängigkeit von den entsprechenden Schwellwertpotentialen. Diese Identifikations-
Impulsfolgen (IP) dienen der Identifizierung der bestimmten Schwellwerte P1, P2, P3...(bzw. 
der Wahrnehmungsbereichszonen 1, 2, 3...). Erst die zusammen mit diesen Identifikations-
Impulsen (IP) operierenden invarianten Zeitzählimpulsen (ITPC) mit der Periode tscan (Fig.3b) 
oder variablen Zeitzählimpulsen (VTPC) mit der Periode t.vscan (s. Fig. 3b, 3c) bewirken die 
eigentliche Erfassung von STQ(d)-Verstreichzeiten Td(1), Td(2), Td(3), Td(4)... (oder bzw. 
der STQ(i)- Verstreichzeiten Tw(1), Tw(2), Tw(3), Tw(4)..., welche nahe der Amplituden-
Maxima und -Minima auftreten) nach dem bereits beschriebenen Beispiel. Variable VTCP-
Impulsfolgen mit der Periode t.vscan, welche automatisch in Relation zu den erfassten 
STQ(v)-Verstreichzeiten (d.h. zur augenblicklichen Momentangeschwindigkeit vm) moduliert 
sind, werden dazu verwendet, um von externen Quellen erhaltene Signalamplituden in 
geschwindigkeits-proportionaler Weise abzutasten. Dies reduziert die Redundanz der Rechen-
prozesse erheblich (s. auch Fig. 3c). Die solchermaßen durch VTCP-Impulse vm-adaptiv 
erfassten STQ(d)-Verstreichzeiten werden mit Td(1,2,3,....), die in derselben Weise erfassten 
STQ(i)-Verstreichzeiten mit Tw(1,2,3...) bezeichnet. 
Fig. 3b zeigt die Messung von STQ(d)-Verstreichzeiten mit invarianten ITPC-Impulse mit der 
Periode tscan und mit einer konstanten Frequenz fscan. Dies ist der Fall, solange keine 
STQ(v)- Parameter erhalten werden, d. h. wenn keine Relativbewegung zwischen Sensor und 
Signalquelle auftritt und daher auch keine Relativgeschwindigkeit (vm) gemessen werden 
kann. 
Fig. 3c zeigt die Messung der Verstreichzeiten mit modulierten VTCP-Impulsen. Diese 
Zeitzählimpulse sind abhängig von der momentanen Relativgeschwindigkeit vm (bzw. vom 
erfassten STQ(v)- Parameter), und zwar in einer Weise, dass ihre Periode (t.v)scan und 
Frequenz ƒscan proportional zu vm ist. Wenn vm sehr klein ist oder gegen Null geht, so 
sinkt die Zählfrequenz ƒscan gleichfalls ab bis zur Minimalfrequenz fscan (wie in Fig. 3b). 
Wie in Fig. 2a gezeigt, wird jeder STQ(v)- Geschwindigkeitsparameter mittels eines zweiten 
adäquaten "vorauseilenden" Sensors (bzw. Rezeptors)erfasst. Somit ist vm schon vor 
der eigentlichen STQ(d)- und/oder STQ(i)- Verstreichzeitmessung festgehalten. Es ist daher 
möglich, ƒscan zur Messung der Td(1,2...n)-Zeitdaten entsprechend den erfassten STQ(v)- 
Parametern zu modulieren, um so die Zahl von t.v- Kalkulationen zu reduzieren sowie 
erforderlichen Speicherplatz zu minimieren. Daraus resultiert ein weitgehend redundanzfreier 
Analyseprozeß. Obwohl die mit dieser Methode gezählten Zeitimpulse annähernd kovariant 
mit der relativ zurückgelegten Strecke (d) sind, stellen sie dennoch nachweislich modifizierte 
Zeitdaten dar und nicht Distanzmaße. Wie auch die Entstehung dieser Daten, so erfolgt auch 
die weitere Verarbeitung und Analyse solcher modifizierter STQ-Verstreichzeiten nach 
probabilistischen Prinzipien. Die besagten Zeitdaten werden quasi "subjektiv empfunden". 
In mechanistischen Systemen geschieht die annähernd weg-proportionale Modulation der Zeit-
zählfrequenzen überwiegend mittels programmierbare Oszillatoren und Timer, wie aus Fig. 5
ersichtlich ist. Hingegen wird dieser adaptive Prozess (ein Teil der sogenannten 
"autonomen Adaption") in komplex strukturierten biologisch/ chemischen Organismen oft 
durch proportionale Änderung der Fortleitungsgeschwindigkeit von Zeitmessimpulsen in 
neuronalen Fasern erzielt, wie dies in Fig. 4a, 4b, 4c und 4d gezeigt wird. Autonome 
Adaption und adaptive Zeitbasisänderungs-Prozesse der beschriebenen Art können aber auch 
anders gestaltet sein. Sie können auf molekularer, atomarer und subatomarer Ebene 
existieren. Der Patentanmelder bezeichnet dieses Prinzip als "zeitliche Auto-Adaption.
Fig. 3d - f zeigen die konzeptionelle Basis für den Vergleich von aktuell erfasster 
STQ-Zeitdatensequenzen mit früher registrierten STQ- Zeitdatensequenzen, sowie ihre 
Analyse auf statistischer Grundlage. Die vm-modulierten, in Fig. 3d gezeigten Zeitdaten  
Td(n...) mit der Reihe 32-30-22-23-20 (cs= Zählzyklen) werden Date für Date mit früher 
registrierten, gleichfalls in vm-modulierter Weise erfassten Td'-Zeitdaten der Reihe 30-29-
22-24-19 verglichen. Der Vergleichsprozeß ist genau genommen eine Kovarianzanalyse. 
Wenn die Regressionskurven beider Zeitdatenreihen konvergieren, so besteht Kovarianz. In 
mechanistischen Systemen kommen zu diesem Zweck Koinzidenz-Meßsysteme, Komparator-
Schaltkreise, Software für statistische Analysen oder auch "Fuzzy-Logic" zum Einsatz. Die
Wahrscheinlichkeitsdichte-Parameter werden summiert, und sobald der Gesamtwert 
innerhalb einer bestimmten Periode eine vorgegebene Schwelle 10 übersteigt, wird ein
Signal 11 produziert, welches anzeigt, dass die Sequenz "erkannt" worden ist. Dieses
Signal dient vorwiegend zur adaptiven Regelung der Aktuatoren in mechanistischen Systemen 
(bzw. zur Motorik in Organismen). Weiters zeigt das Signal an, dass "autonome Adaption" an 
die registrierten Zeitdatenmuster stattgefunden hat. Was das motorische Verhalten  
irgendeines mechanistischen oder biologischen Mechanismus betrifft, so ist es klar, dass die 
Erkennung von Signalfolgen Hand in Hand mit automatischer Anpassung bzw. autonomer  
Adaption geht. Dieses Prinzip sei hiermit als "motorische Auto-Adaption" oder "Auto- 
Emulation" bezeichnet. 
Fig. 3g zeigt diesen Autoadaptions-Prozess in schematischer und leicht verständlicher Weise. 
Eine aktuell erfasste Td- Zeitdatensequenz wird fortgesetzt mit einer früher erfassten Td'- 
Zeitdatensequenz verglichen, und besteht annähernde Übereinstimmung, so passen die 
Sequenzen zueinander wie Schlüssel und Schloss. Wie aus den folgenden Beschreibungen 
ersichtlich, schafft dieser Vorgang eine Art "Bootstrapping-Prozess" bzw. ein  "motorisches
Nacheiferungsbestreben", das eine grundlegende Eigenschaft aller redundanzfreien 
autonomen selbstorganisierenden Systeme bzw. eines Organismus darstellt. Zwar ist die 
Konvarianzanalyse zweier Zeitdatenmuster in mechanistisch/elektronischen Systemen relativ 
aufwendig (s. dazu Fig. 5); dies gilt jedoch nicht für molekular/biologische Organismen 
und andere Einheiten. In solchen Systemen tritt dieses "Bootstrapping" als "synergetischer
Effekt"auf - annähernd vergleichbar mit dem Rollen einer Anzahl von Billardkugeln in 
eine Reihe von Löchern, die ein Muster bilden. (Die Bezeichnung "Synergetik" wurde 
übrigens erstmals von H. HAKEN im Jahre 1970 eingeführt). Das erfolgreiche Einlochen wird 
von Geschwindigkeit und Richtung bestimmt. Ändern sich diese Parameter, so erfolgt kein 
Einlochen. Ein Versuch kann ebenfalls scheitern, wenn sich die Position der Löcher irgendwie 
verändern würde, während die Abstoß-Positionen der Kugeln konstant blieben; selbst dann, 
wenn ihre Geschwindigkeit und Richtung kovariant mit den urprünglichen Parametern wäre 
(und wobei die Kovarianz die Änderung der Muster nicht entsprechend berücksichtigt). 
In ähnlicher Weise prägt eine aktuelle STQ- Zeitdatensequenz, die von einem autonomen 
selbstorganisierenden System erfasst wurde, ein bestimmtes charakteristisches Finger-
abdruckmuster, und sooft ein früher registriertes Referenz-Muster gefunden wird, das  
isomorph mit einem aktuell registrierten Muster ist, so resultiert daraus Auto-Adaption und 
Auto-Emulation (Nacheiferungsbestreben). Dieses Phänomen wohnt als teleologisches 
Ordnungsprinzip allen Lebensformen, Organismen und elementaren Strukturen inne. Findet 
sich kein kovariantes referentes Muster, so kollabiert die auto-adaptive Regulation und das 
System verhält sich chaotisch. Der Zustand geht erst dann wieder vom Chaos zur Ordnung 
über, wenn aktuell erfasste STQ-Zeitmuster wieder mit früher erfassten STQ- Zeitmuster 
zu konvergieren beginnen, die vom Analysator als "kovariant" befunden werden. 
 
Fig. 4a - d illustrieren ein Modell der Erfassung und Verarbeitung von STQ(d)- und STQ(v)- 
Verstreichzeiten (s. auch Fig. 3a - g) - sowie zur zeitlichen und motorischen Auto-Adaption -
in molekular/biologischem Zusammenhang. Die grundlegenden Elemente des Modells sind in
der Neurophysiologie bereits von KATZ, GRAY, KELLY, REDMAN, J. ECCLES u. a. beschrieben 
worden. Die vorgestellte Erfindung ist aber deshalb von besonderer Neuheit, weil hier zum 
ersten Mal zeitliche und motorische Auto-Adaption auf Basis von STQ-Quanten beschrieben 
wird. Derartige Systeme bestehen zumeist aus einer Vielzahl von Neuronen (Nervenzellen). 
Diese Neuronen kommunizieren mit Rezeptoren (sensorischen Neuronen), welche die Erfas-
sung und Erkennung der ihrer physikalischen Umgebung ermöglichen. Zusätzlich kooperieren  
sie auch mit Effektoren (Muskeln etc.) die als ausführende Organe für die motorische Aktivi-
tät dienen. Der Ausdruck "Rezeptor" oder "sensorisches Neuron" entspricht dem mechanisti-
schen Begriff "Sensor". Ein "Effektor" ist dasselbe wie ein "Aktuator", wie man ihn aus der 
Kybernetik-Literatur kennt. Jedes Neuron besteht aus einer Zellmembran, die den Zellkern 
und den Zellinhalt umschließt. Eine unterschiedliche Anzahl von Fortsätze aus den Neuronen, 
(Axone, Dendriten) leitet Information zu Effektoren oder anderen Neuronen weiter. Die 
Verbindungsstelle einer dendritischen oder axionalen Endigung mit einer anderen Zelle wird 
"Synapse" genannt. Die Neuronen selbst können als komplexe biomolekulare Sensoren und
Zeittaktgeber aufgefasst werden; die besagten Synapsen als Zeitdatenanalysatoren, welche 
die aktuell registrierten Verstreichzeitsequenzen fortgesetzt mit früher registrierten 
Verstreich-Zeitmustern vergleichen, welche von den sensorischen Neuronen (Rezeptoren)   
produziert und entlang Nervenfasern zu den Synapsen weitergeleitetet werden. Dort erfolgt 
eine Art von "Kovarianz-Analyse", und es werden entsprechende Wahrscheinlichkeitsdichte-   
Signale generiert, die an benachbarte neuronale Systeme oder an Effektoren geleitet werden.

FIG. 4a- 4f 

 
Fig. 4a zeigt ein sogenanntes "Aktionspotential" AP, das durch eine abrupte Änderung der 
Verteilung von Natrium-Ionen und Kalium-Ionen zwischen dem intrazellulären und extra-
zellulären Lösungsgemisch entsteht, welches wie ein Kondensator arbeitet. Diese Ionen-
Konzentrationen behalten ein bestimmtes Gleichgewicht, solange kein Stimulus an der 
Rezeptor-Zelle auftritt. In diesem Gleichgewichts-Zustand ist ein konstantes negatives  
Potential 12 an der Zell-Membran vorhanden, das "Ruhe-Potential" genannt wird. Sobald
ein Rezeptor einen Stimulus aus einer externen Signalquelle wahrnimmt, fließen Na+ Ionen  
in die neuronale Zelle und bewirken, dass sich die Verteilung positiver und negativer Ionen 
plötzlich umkehrt, und die Zell-Membrane "depolarisiert" wird. Je nach Intensivität dieses 
Rezeptor-Reizes entstehen nun folgende Effekte:
     (a) Wird die Schwelle P1 nicht erreicht, so entsteht ein sogenanntes "elektrotonisches 
          Potential" EP, das sich entlang der Zell-Membran (bzw. der axonalen Faser) passiv 
          fortpflanzt, und in bezug auf zurückgelegte Zeit und Ort seines Auftretens 
          exponentiell abnimmt. Die Produzierung eines EP ist vergleichbar mit dem Anzünden 
          einer leeren Zündschnur. Das Feuer wird sich ein Stück weit ausbreiten, dann im 
          weiteren Verlauf schwächer werden und schließlich verlöschen. EP's entstehen bei 
          jeder Reizung eines Neurons. 
     (b) Wird die Schwelle P1 überschritten, so entsteht ein "Aktionspotential" AP (wie in 
          Fig. 4a), das sich entlang der Zell-Membran (bzw. der axonalen Faser) mit konstanter 
          Amplitude in selbstregenerierender Weise fortpflanzt. Die Produzierung eines AP ist 
          vergleichbar mit dem Auftreten eines Funkens an einer intakten Zündschnur; das 
          entflammte Zündpulver erhitzt benachbarte Abschnitte der Zündschnur soweit, dass 
          dort das Pulver ebenfalls entflammt usw., wodurch die sich Flamme entlang der 
          Zündschnur fortpflanzt. 
AP 's werden zur Quantisierung von STQ(d)- und STQ(v)-Verstreichzeiten verwendet. Sie  
sind praktisch äquivalent zu jenen Identifikations-Impulsen IP mit den Perioden t(P1), 
(t(P2), (t(Pn)..., welche in Fig. 3a gezeigt werden. AP's zeigen das Auftreten von Phasen-
Übergängen an, von denen STQ(d)-STQ(v)- Verstreichzeiten abgeleitet werden. Zusätzlich 
bewirken sie indirekt die Aktivierung molekular/biologischer "Zeitmesser" zur Aufnahme 
solcher Zeiten. AP's stellen jedoch weder deterministische Samplingraten für irgendeine 
Amplitudenabtastung dar, noch entsprechen sie elektronischen Spannungs/Frequenz- 
Wandlern. Außerdem ist ihre Amplitude unabhängig von der Reizintensivität am Rezeptor,  
und sie stellen auch keinerlei Zeittakt-Impulse für die Messung von Verstreichzeiten dar. 
Hingegen wird die Erfassung solcher STQ-Verstreichzeiten von den Geschwindigkeiten 
beeinflusst und moduliert, mit denen die Aktionspotentiale sich entlang den Nerven-Fasern 
(Axonen) und den Membran-Distrikten fortpflanzen. 
Die zeitmessenden Eigenschaften von AP's werden hier wie folgt detailliert beschrieben:
Wenn ein EP - in Antwort zu einem Rezeptor-Reiz - einen bestimmten Schwellwert (P1) 13 
überschreitet, dann löst es ein AP 16 aus. Der Amplitudenverlauf eines AP fängt mit dem
Aufstrich 14 an und endet mit der Repolarisation 15, beziehungsweise mit der sogenannten
"Refraktärphase". Nach dem Ende dieses Vorganges kehrt das Membran-Potential wieder zum 
Ruhepotential P0 zurück, und die Ionen-Verteilung gelangt wieder ins Gleichgewicht. Nicht 
jeder Rezeptor-Stimulus erzeugt genügende elektrische Leitfähigkeit, um ein AP zu produzie- 
ren. Solange er unter einer Minimalschwelle P1 bleibt, erzeugt er nur das zuvor erwähnte 
elektrotonische Potential EP. (Für ein besseres Verständnis von Verstreichzeitmessungen in 
biologisch/chemischen Modellen betrachte man nochmals Fig. 2c und Fig. 3a): Das erste AP, 
das nach Stimulieren eines Receptors ausgelöst wird, erzeugt zunächst (indirekt) jenen 
Impuls, der den ersten Zeitmesser zur Aufnahme der ersten STQ(d)- Verstreichzeit aktiviert, 
wenn die Signalamplitude W das Schwellwert-Potential P1 bei Phasenübergang iTw(1.1) 
durchbricht. Gleichzeitig stellt es auch einen Identifikations-Impuls IP dar. Das erste AP 
entspricht quasi dem ersten IP aus einer Reihenfolge von IP 's, die den jeweiligen Status 
des Schwellenwerts (oder Wahrnehmungbereichs) anzeigen, wo sich die Stimulations-
Intensitivität gerade befindet. So lange der Rezeptor-Reiz bestehen bleibt, wiederholt sich 
ein AP 16a, 16b... in zeitlichen Intervallen, deren Periode von der Höhe des jeweiligen 
Schwellwertes abhängt, in dem sich der Stimulus gerade befindet. 
Diese Intervalle entsprechen jenen IP- Perioden t(P1), t(P2)... welche für die serielle 
Zuordnung und Verarbeitung von STQ- Verstreichzeiten erforderlich sind (s. Fig. 3a). Die 
AP-Frequenz wird stabilisiert durch die sogenannte "relative Refraktärphase" (Ausfallzeit) 
nach jedem AP, während derer keine neue Depolarisation möglich ist. Weil sich die Refraktär-
Phase in adaptiver Weise proportional zu einer zunehmenden Reiz-Intensität beim Rezeptor 
verkürzt (z. B. wenn das EP einen höheren Schwellwert P2 bzw. Wahrnehmungs-Bereich 13a 
erreicht), besteht demnach eine Ähnlichkeit zu einem "programmierbaren bistabilen  
Multivibrator" wie er in der mechanistischen Elektronik zu finden ist. Der Verlauf dieser
Ausfallzeit ("Refraktorität") nach einem AP folgt der strichpunktierten Linie 19. Fig. 4a 
zeigt, daß es nach dem Ende einer Repolarisation eine "absolute Refraktoritäts-Periode" t(tot) 
gibt. Kein neues AP kann während dieser Zeit ausgelöst werden; egal, wie hoch die Reiz-
Intensität am Rezeptor steigt. Auf diese Weise ist das "maximale Ausmaß" einer gerade noch 
wahrnehmbaren Reizintensität programmiert. Wichtig ist die Tatsache, dass sowohl die Dauer 
der relativen Refraktärphase als auch die Charakteristik der absoluten Refraktoritätsphase 
auto-adaptiven Gesetzmäßigkeiten unterworfen sind, und sich daher kontinuierlich an neu 
auftretende Zustandsveränderungen im Organismus anpassen. Das bedeutet, dass auch jene
Schwellwerte P0, P1,...., aus denen STQ-Quanten abgeleitet werden, keine absoluten Größen 
sind, sondern adaptiven Veränderungen unterliegen, wie alle anderen Parameter, insbes. 
"Zeit", auch.
Nun wird erklärt, was nach der Registrierung einer erster STQ(d)-Verstreichzeit bei P1 durch
das erste "AP" weiter geschieht: 
Steigt die Reizintensität (mit einer theoretischen Amplitude W) von der niedrigeren Schwelle 
P1 zu einer nächsthöheren Schwelle P2 an, dann verursacht das nächste folgende AP indirekt 
die Registrierung der zweiten STQ(d)- Verstreichzeit, sobald der Phasenübergang durch die
nächsthöhere Schwelle P2 erfolgt. Derselbe Vorgang wiederholt sich in Hinsicht auf die 
Schwellwerte P3, P4 usw. In jedem Fall fungiert das AP gleichzeitig als Identifikations-
Impuls IP, wie zu Fig. 3a beschrieben. Es wiederholt sich deshalb in schwellwert-abhängigen 
Perioden solange, als eine Wahrnehmung auf den Rezeptor einwirkt (bzw. solange der 
Rezeptor etwas "wahrnimmt"). 
Als Beispiel sei Fig. 3a betrachtet: Solange die Reizintensität in Zone P2 verweilt, kehrt
das AP 17, 17a, 17b... in kurzen zeitlichen Perioden wieder. Diese Perioden (oder Intervalle)
entsprechen jenen der IP-Identifikations-Impulse mit der Periode t(P2), welche zur seriellen
Registrierung der STQ-Verstreichzeiten Td(2) und Tw(2) erforderlich sind. Erreicht die
ansteigende Reizintensität den Schwellwert P3 (bzw. die Wahrnehmungsbereichszone 3) 
13b, dann wiederholt sich das AP 18a, 18b, 18c... in noch kürzeren Zeitperioden. Dies
entspräche jenen IP-Identifikations-Impulsen mit der Periode t(P3) in Fig. 3a , welche indirekt 
für das serielle Timing der STQ-Verstreichzeiten Td(3) und Tw(3) erforderlich sind. Eine noch 
größere Reizintensität, zum Beispiel in P4 (oder in Zone 4), würde eine noch kürzere Periode 
von AP 's erzeugen. Dies entspräche etwa t(P4) in Fig. 3a. Die maximal mögliche AP-Impuls-
Frequenz wird jedoch von t(tot) bestimmt. Kürzere Refraktäritäts-Phasen nach der  
Depolarisation von APs produzieren auch kleinere AP-Amplituden. Diese Eigenschaft 
vereinfacht die Zuordnung von AP 's zusätzlich. 
Im folgenden Teil wird die Generierung der eigentlichen Zeitzählimpulse für die STQ-
Quantisierung beschrieben. Diese Zeitzählimpulse sind entweder invariable ITPC oder vm-
proportionale VTCP wie sie in Fig. 3a gezeigt wurden. Wie erwähnt, sind die Zeitzählimpulse 
für das Quantisieren von Verstreichzeiten durch jene Geschwindigkeit bestimmt, mit dem sich 
ein AP entlang eines Axons fortpflanzt. Diese Geschwindigkeit hängt weiters ab vom Ruhe-
potential und von der Menge des Na+ Ionen-Stroms in den intrazellulären Raum beim Beginn 
des Depolarisations-Prozesses, sobald die Wahrnehmung an der Rezeptor-Zelle einen 
elektrischen Strom verursacht, der das extra/intra-zellulare Ionen-Gleichgewicht
beeinflusst. Am Beginn der Stimulation eines Rezeptors (dem Ausgangspunkt der Wahr-
nehmung), fließt nur kapazitiver Strom vom extra-zellularen Raum zur intra-zellularen 
Flüssigkeit. Dies ruft das besagte "elektrotonische Potential " EP hervor, der sich passiv 
fortpflanzt. Erst dann, wenn dieses EP die Schwelle P1 überschreitet, wird ein AP produziert,
das sich in selbstgenerierender Weise entlang den Membran-Distrikten fortpflanzt. Je mehr
kapazitiver Strom noch nach der Depolarisation (bzw. Umladung) des Membran-Kondensators
während der Stimulus-Initialisierung verfügbar ist, desto größer ist die Na+-Strömung in den
intra-zellularen Raum, und desto mehr EP-Strom kann in noch nicht depolarisierte Gebiete 
fließen. Auf diese Weise wird das Tempo weiterer Depolarisations-Prozesse in den Nerven-
fasern, und somit auch die Fortpflanzungsgeschwindigkeit der weiteren AP's, proportional 
erhöht. 
Die Umladungszeit des Membran-Kondensators ist also jener Parameter, der die Größe des 
Ruhepotentials 12 bestimmt. Startet ein Reiz vom niedrigsten Ruhepotential P0 12 aus, 
so ist der Na+ Einstrom am größten, der Anstieg des EP ist am steilsten und seine elektro-
tonische Ausbreitung ist am schnellsten. Wird ein AP ausgelöst, dann ist in diesem Fall 
auch seine Fortleitungsgeschwindigkeit maximal. Aber wenn ein Rezeptor-Stimulus von einem 
höheren Potential 12a, 12b oder 12c... startet, dann ist der Na+ Einstrom teilweise in-
aktiviert, und es nimmt die Steilheit des EP-Anstiegs sowie die Ausbreitungsgeschwindigkeit 
des elektrotonischen Flusses ab. Deshalb nimmt auch die Fortpflanzungsgeschwindigkeit  
eines AP ab. Diese besonderen Eigenschaften werden in molekular/biologischen Modellen 
benutzt, um entweder invariante Zeitzählimpulse ITCP (mit Perioden tscan) oder variable 
Zeitzählimpulse VTCP (mit Perioden t.vscan) zu produzieren. In letzterem Fall werden die 
VTCP's entsprechend der relativen Geschwindigkeit vm (via STQ(v)- Parameter) moduliert, 
und weisen daher entsprechend kürzere Intervalle auf (siehe dazu Fig. 3b und 3c). Das 
STQ(v)- Quantum wird von der Abweichung des jeweiligen Start-Potentiales in bezug auf 
das niedrigste Ruhepotential bestimmt, das als "Referenzwert" dient, und wird durch die 
Dauer der kapazitiven Ladung einer Zell-Membran gemessen, sobald ein Reiz am Rezeptor 
auftritt.
Diese Ladedauer ist umgekehrt proportional zur Geschwindigkeit des Na+ Einstromes durch 
die Membran-Kanäle in den intra-zellularen Raum. Eine Zellmembran kann als elektrischer 
Kondensator betrachtet werden, in dem zwei leitende Medien (die intrazelluläre und die 
extrazelluläre Lösung) durch eine dünne Isolationsschicht, die Membran, voneinander 
getrennt sind. Beide Medien bestehen aus verschiedenen Arten von Na/K/Cl- Ionen-
verteilungen. Je höher die "Stimulus-Dynamik" (siehe unten) ist, welche zuerst das 
äußere molekulare Medium beeinflusst - das dem Sensor 2 in Abb. 2a entspricht -, und
dann das innere molekulare Medium - das dem Sensor 1 entspricht -, desto schneller ist 
der Na+Einstrom und desto kürzer ist die Ladedauer (welche die Parameter für die Relativ-
geschwindigkeit vm bestimmt) und desto höher die AP- Fortpflanzungsgeschwindigkeit v(ap) 
in den benachbarten Membran-Distrikten. Die Signalverläufe an der äußeren und der inneren 
Seite (bzw.der Membran) entsprechen quasi den Signalamplituden V und W. Die Geschwindig-
keit v(ap) generiert also indirekt die beschriebenen invarianten Zeitzählimpulse ITCP oder die 
variablen vm-proportionalen Zeitzählimpulse VTCP. 
Die besagten variablen VTCP-Impulse sind selbst-adaptiv modulierte Zeitimpulse mit Korre-
lation zur relativ zurückgelegten Distanz. Wie im folgenden Abschnitt erklärt wird, existiert 
(im Gegensatz zu traditionellem physikalischen Verständnis) keine invariante Zeit - nur "wahr-
genommene Zeit" ist tatsächlich existent. Von wesentlicher Wichtigkeit ist auch der Unter-
schied zwischen "Reiz-Intensität", deren Maß von der AP-Frequenz und somit durch die 
Refraktär-Phase bestimmt wird, und der "Reiz-Dynamik", deren Maß durch die Ladedauer der 
kapazitiven Zell-Membran - und deshalb von der Geschwindigkeit des Na+ Zustromes - 
definiert wird. "Reiz- Dynamik" ist nicht gleichzusetzen mit "Reiz-Intensitätszunahme". Es ist 
ein Maß für die räumlich/zeitliche Abweichung der relativen Position des Rezeptors in bezug 
auf die Position der Stimulus-Quelle, und deshalb für die relative Geschwindigkeit vm. " Reiz-
Intensität" steht für jene Signalamplituden, aus denen vm-adaptive STQ(d)-Verstreichzeiten  
Td(1,2,3..) abgeleitet werden, während "Reiz-Dynamik" durch die erfassten STQ(v)- 
Parametern definiert wird.
Fig. 4b und Fig. 4c zeigen die Analyse von STQ-Verstreichzeiten in einem molekular/
biologischen Modell in leicht verständlicher Weise. Die Ergebnisse der Analyse werden dazu 
benutzt, um redundanzfreie auto-adaptive Muster-Erkennung sowie autonome Regelungs-  
und Selbstorganisations-Prozesse zu generieren. Im gezeigten Beispiel sollte ein Organismus
in die Lage versetzt werden, bestimmte Arten von Fremdkörper, die auf eine Hautpartie  
drücken, voneinander zu unterscheiden. Er soll mit einem schnellen Muskel-Reflex antworten,
wenn er einen Nadelstich als solchen erkennt. Hingegen sollte er den Reiz ignorieren, wenn  
es sich um einen stumpfen Gegenstand handelt. Dazu ist eine fortgesetzte vm-adaptive 
Erfassung von STQ(d)-Verstreichzeiten mittels VTCP-Impulse notwendig. Die Frequenz dieser 
Zeitzählimpulse wird entsprechend den STQ(v)- Parametern aus der Reiz-Dynamik (vm) 
moduliert. Diese STQ(v)- Parameter werden zur Registrierung der STQ(d)-Verstreichzeiten 
Td(1,2,3...) aus der Signal-Amplitude der gegenwärtigen Reiz-Intensität benötigt. Der Unter-
schied zwischen "Reizintensität" und "Reizdynamik" ist in diesem Beispiel leicht zu verstehen.  
Ein Stimulus kann verschiedene Intensität auch dann aufweisen, wenn keine zeitlich/räum-
liche Änderung zwischen Signalquelle und Rezeptor stattfindet. Eine Nadel in der Haut kann 
auch bei unveränderter Position ein unterschiedliches Empfindungsmuster bewirken, beispiels-
weise wenn sie erwärmt wird. Dieses Empfindungsmuster wird von der Signalamplitude und 
somit von der AP-Frequenz und den STQ(d)-Quanten bestimmt. Befindet sich die Nadel in
einer invarianten Position, so ist die AP-Fortleitungsgeschwindigkeit konstant, da auch die 
Membranladezeit konstant ist. Während des Stiches in die Haut ereignet sich ein "dynami- 
scher Reiz", und die STQ(d)-Quantisierung der Signalamplitude geschieht in Abhängigkeit 
vom Verlauf der Einstichgeschwindigkeit vm. Man beachte, daß während dieses dynamischen 
Prozesses immer 2 zeitlich verschobene Signal-Amplituden (an der äußeren und der inneren  
Membranseite) existieren. Die beschriebenen STQ(v)-Parameter leiten von ihnen her. Dem-
entsprechend werden die Geschwindigkeiten der AP- Fortpflanzung und die erworbenen 
STQ(d)- Zeitmuster angepasst ("zeitliche Auto- Adaption"). 
Diese entsprechend zu vm adaptiv gemessenen STQ(d)-Zeitmuster Td(1,2,3...) werden 
ständig mit vorausgehend gemessenen und gespeicherten STQ(d)- Zeitmustern Td'(1,2,3...) 
verglichen und zusammen ausgewertet. Dieser Zeitvergleichs-Prozess geschieht fortgesetzt 
in den sogenannten "Synapsen", welche die Verbindungsstellen zu axionalen Endigungen 
anderer Neuronen bilden. Die Wahrscheinlichkeitdichte-Werte, die in den Synapsen ermittelt 
werden, und die für eine Konvergenz beider Regressions-Kurven stehen, werden zur weiteren 
Verarbeitung zu peripheren neuronalen Systemen, oder auch an Muskelfasern weitergeleitet, 
um motorischen Reflex hervorzurufen.
Fig. 4b zeigt die vm- abhängige Fortpflanzung eines AP von einem Sensor-Neuron (Rezeptor) 
20 entlang eines Neuronenfortsatzes (Axon) zu einer Synapse, wo ein Vergleich mit erworbe-
nen Zeit-Sequenzen mittels molekularer "Kovarianzanalyse" stattfindet. Dieser Rezeptor funk-
tioniert wie ein "Druck-Sensor". Wenn eine Nadel 21 mit einer bestimmten Dynamik auf die 
äußere Schicht der Zell-Membran trifft, dann verursacht diese Stimulation das Auslösen von 
AP's 23, wie in Abb. 4a beschrieben. Die AP's pflanzen sich im Axon 22 mit einer STQ(v)- 
abhängigen Geschwindigkeit vap fort. Ihre Reihenfolge (a'....v ') entspricht jenem Signal-
amplitudenverlauf, der vom Stich hervorgebracht wird. Die Reihenfolge fängt mit dem Phasen- 
durchgang beim ersten Schwellwert P1 an, geht weiter über P2, P3, P4 (an deren Stelle das 
Reizmaximum erreicht wird), und kommt schließlich zu den Phasendurchgängen P3 und P2. 
Die Intensitätsbereiche der Reizwahrnehmung sind mit Z1, Z2, Z3 und Z4 bezeichnet. Die 
Perioden t(P1), t(P2), t(P3), t(P4).... und die Magnituden der AP's dienen zur Identifikation 
der jeweiligen Schwelle, wo die Reizintensität sich gegenwärtig befindet. Ihre zeitliche Reihen-
folge ist deshalb eine Art von "Code". AP's sind keine Zeitzählimpulse. Neben ihrer Code-
Funktion sind sie aber auch (indirekt) Startimpulse und Stopimpulse für die Registrierung von 
STQ(d)- Verstreichzeiten. Die eigentliche vm-abhängige Messung der STQ-Verstreichzeiten 
Td(1), Td(2), Td(3), Tw(4) und Td(4)..(s. Abb. 2c), sowie ihr Vergleich mit vorausgehend 
erfassten Verstreichzeiten findet in der Synapse 24 statt. 
Am präsynaptischen Ende des Axons laufen die AP 's 23 mit variablen Geschwindigkeiten 
vm(n ...) ein, die in Relation zur Dynamik des Nadel-Stiches sowie zu den gemessenen STQ(v)-
Parametern stehen. Diese variablen Einstrom-Geschwindigkeiten an den Synapsen sind der
Schlüssel zum Produzieren jener adaptiven Zeitzählimpulse VTCP (s.Fig. 3c) mit der vm-
modulierten Frequenz ƒscan. Die Synapse ist durch den "synaptischen Spalt" von der post-
synaptischen Membran getrennt; diese wiederum ist mit anderen Neuronen verbunden, z. B. 
mit einem sogenannten "Motoneuron" 25. Ein solches Neuron produziert ein sogenanntes 
"exzitatorisches postsynaptisches Potential" (ESPS) 27, das etwa proportional zur Wahr-
scheinlichkeit g einer Konvergenz ist. Wenn dieses EPSP (bzw. die Wahrscheinlichkeitsdichte 
g) einen bestimmten Schwellwert übersteigt, dann wird erneut ein Aktionspotential AP 28 
ausgelöst.Dieses AP wird über Motoaxon 26 zu einer sogenannten "neuromuskulären 
Endplatte" weitergeleitet, die dort den Muskelreflex verursacht. Die einlaufenden AP-
Sequenzen 23 bewirken die Freisetzung bestimmter Quanten von molekularem Transmitter-
stoff aus ihren Depots - winzigen kugelförmigen Strukturen in der Synapse, "Vesikel" genannt. 
Im Prinzip stellt eine Synapse einen komplexen programmierbaren Zeitdatenprozessor und 
-Analysator dar, der immer dann den Inhalt jeweils eines Vesikels in den präsynaptischen 
Spalt entleert, wenn das Wiederauftreten irgendeiner früher registrierten synaptischen 
Struktur innerhalb einer neu registrierten Schlüssel-Struktur bestätigt wird. Die synaptischen 
Struktur innerhalb einer neu registrierten Schlüssel-Struktur Strukturen und Vesikel-
Bewegungen werden von der Dynamik v(ap) des AP-Ioneneinstroms sowie seiner Frequenz 
erzeugt. AP-Einstromgeschwindigkeiten v(ap) entsprechen den STQ(v)- Parametern, die
AP-Frequenzen den STQ(d)-Verstreichzeiten. Die Transmitter-Substanz wird durch die 
Synapse reabsorbiert und wiederverwertet, sodaß der Zyklus nicht unterbrochen wird. 
Hier eine ausführliche Beschreibung von Fig. 4b unter Bezugnahme auf Fig. 4e und Fig. 4f:
Der Ionen-Einstrom vom ersten einlaufenden AP 23 (a') aktiviert zunächst die Ansammlung 
von ACh-Transmittermolekülen in den kugelförmigen Strukturen (Vesikeln). Die Dauer dieser 
ACh-Ansammlung hängt ab von der Dynamik (= Geschwindigkeit vap) des AP-Ionen- 
Einstromes an der präsynaptischen Endigung und somit auch der Reiz-Dynamik (= vm) am 
Rezeptor 20. Die Freisetzung der Moleküle in den synaptischen Spalt erfolgt in Form von 
"Paketen". Jedes nacheinander einlaufende AP - bezeichnet mit  b', c'..- bewirkt eine erneute
Ansammlung von Neurotransmitterstoffen in Vesikeln, die sich nach erfolgter Auffüllung in 
Richtung des synaptischen Spalts be- wegen. Alles Folgende hat verstreichzeit-messende 
und -analysierende Eigenschaften: Die Dauer der Auffüllung mit Transmittersubstanz T(t), die 
Geschwindigkeiten v(t), mit dem sich die Vesikel in Richtung des synaptischen Spalts weiter-
bewegen, ihre Einwirkung auf das synaptische Gitter am Spalt und ihre Positionen, die 
Öffnungsdauer der Poren usw. Durch diese AP-Einwirkung auf die synaptischen Strukturen 
werden nicht nur die eigentlichen Zeitzählfrequenzen ƒscan generiert (zur vm-abhängigen 
Messung jener in Abb. 2c beschriebenen STQ(d)-Versteichzeiten), sondern es werden auch 
Zeitmuster gespeichert und analysiert. Wenn von der Synapse das Muster eines aktuellen 
zeitlichen Ablaufes erkannt wird, das mit einer bestehenden gespeicherten Struktur überein-
stimmt, dann öffnet sich eine Pore beim synaptischen Gitter, und der ganze molekulare Inhalt 
eines Vesikels wird in die subsynaptischen Spalt freigesetzt. Die freigesetzten Transmitter-
Moleküle (zumeist ACh) binden sich an der anderen Seite des Spalts an spezifische Rezeptor-
moleküle auf der subsynaptischen Membran des angekoppelten Neurons. Dadurch wird dort
ein postsynaptisches Potential (EPSP) hervorgerufen, das sich dann an andere Synapsen,
Dendriten oder an eine sogenannte "neuromuskuläre Endplatte" fortpflanzt. Überschreitet 
das EPSP eine bestimmte Amplitude, dann löst es ein Aktionspotential (AP) der bereits 
beschriebenen Art aus, das dann z.B. einen Muskel-Reflex hervorruft. Erreicht es diesen 
Schwellwert nicht, so wird es ähnlich weitergeleitet wie ein EP (also in elektrotonischer 
Weise); ein AP wird in diesem Fall nicht produziert. Von besonderer Bedeutung ist die 
addierende Eigenschaft der subsynaptischen Membran. Diese Eigenschaft - auch als "zeitliche 
Bahnung" bezeichnet - resultiert aus der Summierung der erzeugten EPSP's, wenn diese in 
kurzer Folge innerhalb bestimmter Zeitfenster eintreffen. Jede Freisetzung von Transmitter-
moleküle in den synaptischen Spalt zeigt das Auftreten einer erhöhten Wahrscheinlichkeits-
Dichte während des Vergleiches aktueller vm-proportional erfaßter STQ-Verstreichzeitmuster 
mit früheren vm-proportional erfaßten und gespeicherten Zeitmustern an. Erhöhte 
Wahrscheinlichkeits-Dichte verursacht eine höhere Häufigkeit von Transmittersubstanz-
Freisetzung und demnach höhere Summenwerte von EPSP's, was wiederum als Folge eine 
signifikant höhere Rate von postsynaptischen Aktionspotentialen (AP) produziert. Demnach 
ist ein postsynaptische AP ein Bestätigungssignal, das anzeigt, dass Isomorphismus zwischen 
einem früheren und einem aktuell registrierten Zeitdatenmuster erkannt worden ist. Auf der 
Basis dieses Zeitmuster-Vergleiches wird somit jener Gegenstand, der die Wahrnehmung bei
der Rezeptor-Zelle verursacht hatte, als "Nadel" identifiziert; und der Befehl: "Muskelreflex 
auslösen" wird an die korrespondierenden Muskelfasern weitergeleitet. 
Parallele komplexere Erkennungsprozesse laufen über das zentrale Nervensystem ZNS (dem 
Gehirn) ab. Vom beschriebenen druckempfindlichen Hautrezeptor-Neuron 20 gelangt eine 
weitere axonale Verzweigung 29 über eine Synapse 30 zu einem "ZNS-Neuron". Im Unter-
schied zum "Motoneuron", das direkt die motorische Aktivität des Organismus steuert, dient 
ein ZNS-Neuron der bewussten Erkennung eines rezeptorischen Reizverlaufes. Ein AP 31, das 
an der postsynaptischen Zellmembran 30 produziert wird, kann auch entlang Dendriten in ein 
Axon 30a münden, und sich zu mehreren anderen ZNS-Neuronen verzweigen; es kann aber 
auch indirekt über ZNS-Neuronen zu einem Motoneuron und dann zu einer "neuromusculären
Endplatte" gelangen.  
Die Parameter, welche die Registrierung von STQ-Zeitquanten in den Synapsen 25 und 30 
kontrollieren, können sich durch die Verschiedenheit der synaptischen Strukturen unter- 
scheiden. (Tatsächlich werden ja diese Strukturen von fortgesetzten "Lern"-Prozessen  
erzeugt). Dies erklärt, warum es möglich ist, dass ein Nadelstich zwar im Gehirn als solcher  
registriert wird, aber keinen Muskel-Reflex hervorruft; oder aber ein schneller Muskel-Reflex 
entstehen kann, dessen Ursache durch das Gehirn kaum wahrgenommen wird. Der eine Fall 
zeigt einen bewussten Reflex, der andere Fall einen instinktiver Reflex. Letzterer tritt auf, 
wenn die ZNS-Synapse 30 nicht genügend isomorphe Strukturen findet (im Gegensatz zur 
Synapse 25), daher keine ausreichend häufige Freisetzung von Transmittermolekülen erfolgt,
und infolgedessen auch kein postsynaptisches AP 31 und keine bewusste Erkennung des 
wahrgenommenen Reizes stattfinden kann.Viele Funktionen des zentralen Nervensystemes 
können so auf monistischer Grundlage erklärt werden; sogar Phänomene wie "Bewusstsein" 
und "Unterbewusstsein". Im allgemeinen sind auto-adaptive Prozesse in Organismen vielseitig 
vernetzt und deshalb äußerst komplex. Um fähig zu sein, auf der Haut einen Nadelstich vom 
Drücken mit einem stumpfen Radierstift zu unterscheiden, sind wesentlich mehr Zeitmuster 
notwendig; auch müssen mehr Rezeptoren und Synapsen in den Erkennungsprozess einbe-
zogen werden.
Fig. 4c zeigt einen Prozess, bei dem das leichte Drücken mit einem stumpfen Gegenstand 
(z.B. einem konischen Radiergummi auf einem Stift) erkannt wird - wo aber daraus kein 
Muskelreflex resultiert. Der stumpfe Gegenstand 32 presst mit einer bestimmten relativen  
Geschwindigkeit vm auf eine Reihe von Rezeptoren in den neuronalen Hautzellen 33, 34, 35, 
36 und 37. Aus der Stimulierung der einzelnen benachbarten Rezeptoren (s. auch Fig. 4b) 
resultieren verschiedene Sequenzen von AP's 39, 40, 41, 42 und 43. Diese Aktionspotentiale 
pflanzen sich entlang den kollateralen Axonen 38 mit variablen Perioden t(P1,2,3.....) und 
Geschwindigkeiten vap(1...5) fort, die einerseits von der gegenwärtigen Reizintensität, 
anderseits von der jeweiligen Reizdynamik abhängig sind. Da jeder Rezeptor-Reiz ein anderes 
Muster aus STQ(v) und STQ(d)- Quanten erzeugt, ergeben sich für jedes Axon verschiedene 
AP-Sequenzen a'....m'. Alle einzelnen Sequenzen zusammen stellen jenes Muster aus STQ- 
Verstreichzeiten dar, das für den Druck mit dem Radierer auf der Haut charakteristisch ist.
Diese variablen AP-Ionenströme gelangen zu den Synapsen 44, 45, 46, 47 und 48, welche 
über den synaptischen  Spalt mit dem Motoneuron 49 verbunden sind. Sobald das aktuell 
erfasste Zeitdatenmuster eine Ähnlichkeit zu einem früher erfassten Zeitdatenmuster auf-
weist, setzt jede einzelne Synapse den Inhalt eines Vesikels in den subsynaptischen Spalt 
frei. Gleichzeitig produziert diese Freisetzung ein ESPS an der subsynaptischen Membran 
des Neurons. Diese Potentiale sind zumeist unterschwellig. Der nötige Schwellwert für die 
Auslösung eines AP wird nur dann erreicht, wenn mehrere EPSP's summiert werden. Dies 
geschieht nur dann, wenn eine sogenannte "zeitliche Bahnung" solcher Potentiale stattfindet, 
wie im Abschnitt zuvor beschriebenen wurde. 
Im gezeigten Modell wirken sich diese addierenden Eigenschaften auf die einzelnen ESPS's 
50, 51, 52, 53 und 54 aus. Diese Potentiale entsprechen den rezeptor-spezifischen 
Wahrscheinlichkeitsdichte-Parametern g1, g2. g3, g4 und g5, die für den jeweilige Grad an 
Isomorphität von Zeitmustern stehen. Gleichzeitige Transmitterfreisetzung in mehreren 
Synapsen (z.B. in 45 und  47) bewirkt die Addierung der einzelnen EPSP's zu einem Gesamt-
Potential 56, das der Summe der einzelnen Wahrscheinlichkeitsdichten (G) = (g1+ g3) 
entspricht. Diese Eigenschaft der Neuronen, räumlich getrennte unterschwellige EPSP 's zu 
summieren, wenn gleichzeitige Transmitter-Freisetzung bei einer Anzahl paralleler Synapsen
auf der selben subsynaptischen Membran auftritt, bezeichnet man als "räumliche Bahnung". 
Im beschriebenen Modellfall erreicht das summierte EPSP 56 aber nicht die bezeichnete 
Schwelle (gt) und es wird daher kein AP ausgelöst. Statt dessen pflanzt es sich im subsynap-
tischen Membrandistrikt 49 des Neurons bzw. im nachfolgenden Motoaxon 55 als passives 
elektrotonisches Potential (EP) fort. Ein solches EP schwächt sich (zum Unterschied von 
einem selbst-regenerierenden aktiven AP) nach wenigen Millimetern im Axon soweit ab, dass 
es keinerlei aktivierenden Einfluss auf die neuromuskuläre Endplatte hat, und somit auch 
keinen aktivierenden Einfluss auf den Muskel. Die Reizung der Haut und das Anpressen mit 
dem Radierstift reicht also nicht aus, um einen Muskelreflex hervorzurufen. Anders wäre es 
der Fall, würde der Radiergummi abbrechen und der leere Stift mit voller Wucht auf die Haut-
Rezeptoren treffen. In diesem Fall würde eine Transmitterfreisetzung gleichzeitig in allen fünf  
Synapsen 50, 51, 52, 53 und 54 ausgelöst, weil die erfassten STQ-Zeitmuster Td(1,2,3....)  
mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit ähnlich mit jenen in den synaptischen Strukturen gespei-
cherten STQ-Zeitmustern Td'(1,2,3..) wären, die für das Ereignis "Nadelstich" signifikant sind. 
Die EPSP 's würden wegen der Eigenschaft ihrer zeitlichen und räumlichen "Bahnung" zu einem 
überschwelligen EPSP 56 addiert werden und ein postsynaptisches AP hervorrufen, das sich 
im Motoaxon 55 in einer selbst-regenerierenden Weise (ohne zeitliche und räumliche 
Abschwächung) bis zum Muskel fortpflanzen würde um einen Muskel-Reflex zu produzieren. 
Wie in Fig. 4b, so kommt es auch im vorliegenden Beispiel zu einem parallel verlaufenden 
Erkennungsprozess, der im zentralen Nervensystem (ZNS) stattfindet. Von den Hautrezeptor-
Zellen 33, 34, 35, 36 und 37 gelangen kollaterale axonale Verzweigungen 57 zu ZNS-
Synapsen, die an andere Neuronen 58 gekoppelt sind. Solche Verzweigungen werden als 
"Divergenzen" bezeichnet. Die Aufsplitterung der Axone in kollaterale Verzweigungen zu 
verschiedenen neuronalen ZNS-Distrikten, und die zeitliche und räumliche Kombination vieler 
postsynaptischer EPSP's ermöglicht die bewusste Erkennung komplexer Wahrnehmungen im 
Gehirn (z.B. die Tatsache, dass ein Radierstift auf die Haut drückt). Da diese Erkennung 
unabhängig von der Auslösung eines etwaigen Muskelreflexes stattzufinden hat, muss die 
Summe einzelner ESPS's im ZNS auf jeden Fall überschwellig sein. Ansonsten könnte kein
postsynaptisches AP - und somit auch kein Bestätigungssignal produziert werden. 
Als wesentliche Vorbedingung dazu ist notwendig, daß auto-adaptive Prozesse vorangingen,
wodurch bestimmte präsynaptische und subsynaptische STQ-Zeitstrukturen in den parallelen 
Synapsen 58 geprägt wurden. Diese Strukturen enthalten Information (Zeitsequenzen, Zeit-
muster..), die für ähnliche Sinnes-Erfahrungen stehen (z. B. in die Haut eindringende Gegen-
stände, darunter auch der besagte Radierstift). Offensichtlich hat die Schwelle für das 
Verursachen eines AP's in der postsynaptischen Membran-Struktur der ZNS-Neuronen 58, 
(und deshalb auch im Gehirn) niedriger zu sein als beim vorher beschriebenen Motoneuron 
49. Daher muss auch die Summe dieser ESPS's größer sein als diejenige der ESPS's g1, g2, 
g3, g4 und g5. Isomorphitäten von STQ-Zeitdatenreihen in den ZNS-Synapsen des Gehirns 
haben demnach ausgeprägter zu sein als jene in den Synapsen von Motoneuronen, die nur 
für Muskelreflexe zuständig sind. Die Strukturen von ZNS-Synapsen müssen Informationen 
besser unterscheiden können, und somit subtiler beschaffen sein. Das Auftreten eines sub-
synaptischen AP stellt eine Bestätigung für die Tatsache dar, dass ein aktuell erfasstes 
Td(1,2,3...)- Zeitmuster in virtueller Weise isomorph ist mit einem früher registrierten  
Td'(1,2,3...)- Referenzzeitmuster, das z.B. aus einer älteren Sinneserfahrung mit einem an 
irgendeine Hautstelle drückenden Radierstift stammt. Hat eine solche frühere Erfahrung nicht 
stattgefunden, so hat das Bewusstsein keine physikalische Grundlage zur Erkennung, da die 
Zeitmuster-Vergleichsbasis fehlt. In einem solchen Fall hätte also zunächst ein Lernprozess 
vorauszugehen. Meistens werden dazu auch andere, aus verschiedenen Rezeptorreiz-
Ereignissen hergeleitete Empfindungserfahrungen visueller oder akustischer Art usw. mit der 
erwähnten Druckempfindungs-Erfahrung koordiniert. 
Dies erklärt, warum ZNS-Strukturen äußerst umfangreich vernetzt sind. ZNS-Neurone, aber 
auch Motoneurone, besitzen bis zu 5000 angekoppelte Synapsen, die in verschiedenster 
Weise mit Rezeptor- Neuronen und axonalen Verzeigungen verknüpft sind. Es existieren 
komplexe Zeitdaten-Muster für niedrigere und höhere Aufgabengebiete, die in hierarchischer 
Weise strukturiert sind. Einfache Td(1,2,3...) und Td'(1,2,3...)- Analyse-Operationen wurden 
bereits beschrieben. Kreislauf, Atmung, Koordination von Muskelsystemen, Wachstum, Sehen, 
Hören, Sprechen, Riechen usw. erfordern eine enorme Anzahl synaptisch registrierter "Land-
schaften" von STQ-Zeitmustern im Organismus, die von vielen Rezeptoren produziert wurden; 
und welche fortgesetzt auf Isomorphität mit aktuell aufgenommenen STQ-Zeitmustern 
analysiert werden müssen. Dementsprechend ereignet sich zeitliche und motorische Auto-
Adaption in tieferen und höheren Hierarchien und auf verschiedenen Niveaus. 
Fig. 4d zeigt das Gegenstück zu einem EPSP (erregendes postsynaptisches Potential); das 
"inhibitorische postsynaptische Potential", oder IPSP. Wie aus der Zeichnung zu sehen ist, 
sind die IPSP- Potentiale 61, 62, 63, 64 und 65 an der subsynaptischen Membran 60 im 
Unterschied zu besagten EPSP's negativ. IPSP's werden von einem erheblichen Teil der 
Synapsen produziert, um präsynaptische Hemmung statt Aktivierung hervorzurufen. Das 
Beispiel zeigt hier ein sich vom Motoaxon 66 zu einer neuomuskulären Endplatte (beziehungs-
weise Muskelfaser) fortpflanzendes Summen-IPSP 67, welches verhindert, dass dieser Muskel 
aktiviert werden kann - selbst dann nicht, wenn ein überschwelliges EPSP zur gleichen Zeit 
über ein paralleles Motoaxon die gleiche Muskelfaser erreichen würde. 
Positive EPSP's-Ionenströme und negative IPSP's-Ionenströme heben sich gegenseitig auf. 
Die hauptsächliche Funktion von IPSP's besteht darin, koordinierte und homogene Zustands-
veränderungen im Organismus, z.B. exaktes Timing von Bewegungsvorgängen zu ermöglichen. 
Um beispielsweise einen gleichmäßigen Armschwung durchzuführen, ist es erforderlich, den
Musculus biceps, der den Ellenbogen beugt, mittels EPSP's zu aktivieren; gleichzeitig aber 
den antagonistischen Musculus triceps (der den Ellenbogen streckt), mittels IPSP's zu 
hemmen. Antagonistische Muskel müssen über sogenannte "antagonistische Motoneuronen" 
gehemmt werden, während der andere Muskel über "homonyme Motoneuronen" aktiviert wird. 
Der komplexe Synergismus von erregenden EPSP-Synapsen und hemmenden IPSP-Synapsen 
wirkt wie ein Feedback-System (Regelkreis) und ermöglicht optimales Timing und Effizienz im 
Organismus. Man kann diesen Prozess mit einem Servo- Antrieb oder einer Servo- Lenkung 
vergleichen, welche eine korrekte koordinierte Ausführung momentaner Bewegungsphasen 
durch datenunterstützte Operation und Regelung ermöglicht. Wenn Daten ausfallen, bricht
der Servo-Kreis zusammen. Störungen in einem molekular-biologischen Regelkreis, der durch 
STQ-Zeitdatenstrukturen gestützt wird, führen zu tetanischen Zuckungen, willkürlichen 
Kontraktionen, chaotischen Krämpfen usw. 
Vom kybernetischen Standpunkt betrachtet, erzeugt jede erregende Synapse einen "motori-
schen Impuls" (EPSP), jede hemmende Synapse einen "Bremsimpuls" (IPSP). Das stetige 
Abstimmen der komplizierten Regelkreise, und die Balance, die aus dem fortgesetzten 
Vergleich von früheren sensorischen Erfahrungen (den gespeicherten referenten Zeitmustern) 
mit aktuellen sensorischen Erfahrungen (den aktuell erfaßten Zeitdatenmustern) resultiert, 
erzeugt ein "perfektes Timing" im Organismus.
Fig. 4e zeigt die prinzipielle Gestaltung einer Synapse. Das Axon 68 mündet in die prä-
synaptische Endigung 69, die auch "Bouton" genannt wird. Die seriell einlaufenden AP's 
verursachen die Auffüllung der Vesikel mit Neurotransmitter-Mulekülen. Ist der Auffüllprozess 
beendet, beginnen sich die Vesikel in Richtung präsynaptisches Vesikelgitter 71 zu bewegen. 
Wenn ein gegenwärtig erworbenes Zeitmuster annähernd isomorph einem bestehenden Zeit-
muster ist, (s. auch Fig. 4b), dann öffnet sich bei einer Andockstelle am synaptischen Gitter 
ein kleiner Kanal, der den ganzen Inhalt des Vesikels in den schmalen synaptischen Spalt 72 
freisetzt. Dieser Vorgang wird auch als "Exozytose" bezeichnet. An der subsynaptischen 
neuronalen Membran 73 befinden sich spezifische molekulare Rezeptoren 73a, an die sich die
freigesetzten Transmittermoleküle heften. Für eine bestimmte Dauer wird eine eine Pore 
geöffnet, durch welche die Transmitter-Substanz diffundiert. Die Leitfähigkeit der post-
synaptischen Membran erhöht sich und das besagte EPSP (die darauffolgende postsynapti-
sche Depolarisation) wird ausgelöst. Die Öffnungs-Dauer der Poren und die Erkennung 
komplementärer Rezeptoren durch die Moleküle wird gleichfalls von auto-adaptiven Prozessen 
und Evaluationen von STQ-Zeitmusterstrukturen bestimmt. Allerdings stellen diese Prozesse 
Subphänomene von niedrigerer Stufe im Vergleich zu synaptischen Phänomenen dar. 
Strukturen zur zeitlichen und motorischen Auto-Adaption, die auf der Quantisierung von 
STQ-Verstreichzeiten beruhen, existieren auch auf molekularem und atomarem Niveau. 
Fig. 4f zeigt das Auffüllen eines Vesikels 70 mit Transmitterstoffen und seine darauf folgende 
Bewegung zu einem präsynaptischen Andockvorsprung am Vesikelgitter 71. Der Beginn der 
Auffüllung 74 ist mit der Aktivierung einer Stoppuhr vergleichbar. Das Tempo v(t) der Vesikel- 
Auffüllung ist proportional zur Dynamik des AP-Ioneneinstroms vap in die Synapse. Die 
Perioden der Auffüllungen T(t...) richten sich nach den Perioden t(P1,P2...) der eintreffenden 
AP's; somit stellen diese Zeiten quasi vm-adaptiv quantisierte STQ(d)- Verstreichzeiten 
Td(1,2,3...) usw. dar. Die Vesikel- Bewegungsrichtung ist mit 75 bezeichnet. Wenn das 
aktuelle Tempo v(t), die Dauer der Vesikel-Auffüllung T(t), die Transmitter-Menge, die aktu-
elle Vesikel-Bewegung und andere aktuelle signifikante STQ-Parameter korrelative Eigen-
schaften zu bestehenden synaptischen STQ-Strukturen haben, so heftet sich ein aufgefüll- 
tes Vesikel an einen Andockvorsprung 77 am Gitter. Ca++ Ionen strömen in die Synapse ein, 
eine Pore am kristallinen Vesikelgitter öffnet sich, und der gesamte molekulare Transmitter-
inhalt entleert sich in den synaptischen Spalt 72. An der postsynaptischen Membran der Ziel-
zelle fusionieren sich diese Moleküle mit den spezifischen Rezeptor-Molekülen. Diese 
Rezeptoren haben Verifizierungs-Aufgaben. Sie verhindern, dass fremde Transmitterstoffe 
(die aus anderen Synapsen stammen) an diesem Neuron falsche ESPS's auslösen könnten.
Zur Vervollständigung dieses Kapitels werden die Beschreibungen zu Fig. 4a, 4b, 4e und 4f 
in Kontext zu den STQ-Konfigurationen von Fig. 3c - 3g gebracht. Als Argumentationsbeispiel          
wird wieder angenommen, dass ein Nadelstich auf eine Rezeptor-Zelle trifft (s. auch Fig. 4b): 
Jene IP-Sequenzen, die in Fig. 3a gezeigt werden, entsprechen den AP's 23, die durch das 
Stimulieren einer Rezeptorzelle 20 mit einer Nadel 21 produziert werden. Ihre Perioden t(P1),  
t(P2) ... dienen der Zuordnung der jeweiligen Zone der Reizintensität (P1, P2...) oder der 
Wahrnehmungsintensität (Z1, Z2..). Jedes in einer Synapse 69 einlaufende AP löst eine von 
seiner axonalen Fortleitungsgeschwindigkeit (vap)-abhängige adaptive Quantisierung von 
STQ(d)-Verstreichzeiten aus. Die Verstreichzeitnahme mit modulierter Zeitbasis wird 
ausgelöst, sobald eine Vesikel-Auffüllung beginnt. Eine beendete Auffüllung bedeutet 
"Verstreichzeitnahme gestoppt; STQ(d)-Quantum registriert". Diese solcherweise registrier-
ten Verstreichzeiten Td(1), Td(2), Td(3), Td(4)...usw. generieren die signifikanten synap-
tischen Strukturen. Invariante Zeitzählimpulse ITCP (s. Fig. 3b) mit der Frequenz fscan 
entsprechen einer konstanten axonalen AP-Fortpflanzung mit der Geschwindigkeit vap, wenn 
kein dynamischer Stimulus der besagten Hautrezeptor-Zelle gegeben ist; (z.B. wenn eine 
Nadel in einer fixen Position verharrt und eine konstante Reizintensität erzeugt). In diesem 
Fall erfühlt die Rezeptor-Membran keine relative Geschwindigkeit vm, die AP 's pflanzen sich 
mit fixem vap entlang dem Axon 22 fort; und die Synapse quantisiert die STQ(d)-Verstreich-
zeiten mit invarianter Zeitzählfrequenz fscan. 
Jene Zeitzählimpulse VTCP (s. Fig. 3c) mit der variablen Frequenz ƒscan kommen dann zur 
Anwendung, wenn ein dynamischer Reizverlauf auf den Rezeptor einwirkt. Moduliert nach der
jeweiligen variablen Dynamik vm(n...), welche als STQ(v)-Parameter von der Membran 
gemessen wird, pflanzen sich die AP's entlang des Axons mit STQ(v)-proportionaler  
Geschwindigkeit vap(n..) fort. In gleicher Weise, wie in der Beschreibung zu Fig. 3c die  
adaptive Anpassung der Zeitzählfrequenzen zu den Übergängen 2.1, 3.1, 4.1... dargelegt  
wurde, so ändern sich hier die AP-Ioneneinstrom-Geschwindigkeiten v(t....) an der Synapse, 
die Vesikel-Auffüllzeiten T(t...), die Quantität der Transmittermoleküle in Vesikeln, ihre 
Bewegung in Richtung Vesikel-Gitter, die Struktur dieses Gitters und viele andere Parameter 
der präsynaptischen und subsynaptischen Strukturen. 
Eine Synapse besitzt Eigenschaften, die es ermöglichen, die Dynamik der einströmenden AP's 
in vap-proportionale molekulare Zustandsveränderungen umzusetzen. Diese wirken so, wie 
variable VTCP-Zeitzählimpulse in Fig. 3c. Der Prozess kann verglichen werden mit variablem 
Wasserdruck, der eine Turbine antreibt, durch welche ein Generator variable Frequenzen er-
zeugt, die vom Druck und vom Tempo des Wassers abhängen: erhöhter Wasserdruck steht
für höhere Reizdynamik am Rezeptor, für höhere axonale AP-Fortleitungsgeschwindigkeit 
vap, und für höhere VTCP-Zeitzählfrequenz ƒscan in der Synapse (die sich nicht nur auf das 
Tempo v(t) auswirkt, mit dem Vesikel sich auffüllen, sondern auch auf viele andere synap-
tische Parameter). Entsprechend dieser Prozesse werden die STQ(d)-Sequenzen Td(1,2,3...)  
usw. in der Synapse mit vm-modulierten Zeittaktfrequenzen ƒscan (1,2,3...) registriert; und
als Konsequenz daraus wird von dieser Zeitreihe die physikalische Struktur der Synapse
geprägt. Fig. 3d zeigt eine aktuell erfasste Zeitdaten-Reihe 32 30 22 23 20, die äquivalent ist
zum registrierten Zeitmuster Td(1,2,3,...), welche in der Synapse 24 eine spezifische moleku-
lar/biologische Spur hinterlässt. Die gezeigte früher erfasste Zeitdatenreihe 30 29 22 24 19 in     
Fig. 3e entspricht jener synaptischen Struktur, die durch oftmalige Reproduzierung bestimm-
ter Stimulus-Ereignisse und Zeitmuster Td'(1,2,3...) "geprägt" worden ist.
Die manifestierte synaptische Td'- Struktur kann auch als Fußstapfen-Sequenz betrachtet 
werden, die durch fortgesetzte Lern-Prozesse und Wahrnehmungs-Erfahrungen erzeugt
wurde, und die z.B. als Referenz-Muster für das Ereignis "Nadelstich" dient. Wenn eine neu 
erworbene Td-Fußstapfensequen - die durch gegenwärtige Charakteristiken der Vesikel-
Ansammlung und andere signifikante zeitabhängige Parameter bestimmt wird - ungefähr mit 
dieser bestehenden T'-Fußstapfenfolge (oder mit einem Teil davon!) Schritt hält, dann wird 
in der synaptischen Struktur "Kovarianz" erkannt. Dies resultiert in der Öffnung einer Vesikel- 
Andockstelle am synaptischen Gitter und in der Freisetzung aller in einem Vesikel enthaltenen 
Transmitter-Moleküle, worauf ein EPSP an der sub-synaptischen Membran 25 produziert wird. 
Das Potential eines EPSP entspricht jenen in Fig. 3f gezeigten Wahrscheinlichkeitsdichte-
Parametern, die für die momentan bewertete Kovarianz signifikant sind. Wenn solche 
Wahrscheinlichkeitsdichte-Parameter sich innerhalb eines bestimmten Zeitintervalls zu einem 
bestimmten Schwellwert-Potential 27 addieren, wird ein AP 26 produziert. Dieses AP dient 
als Bestätigung für das Ereignis " Nadel erkannt", und ruft einen Muskel-Reflex hervor. 
Der Vergleich aktueller Verstreichzeitmuster mit früher erfassten Verstreichzeitmustern, wie 
er in Fig. 3g  gezeigt wird, findet in der Synapse fortgesetzt statt. Jede erkannte Kovarianz         
einer neuen Zeitsequenz, die durch besagte "zeitliche Auto-Adaption" registriert wird, setzt 
eine Art von "Andock-Mechanismus" in Gang. Er initiiert jenen Prozess, der vom Patent-
anmelder als "motorische Auto-Adaption" bezeichnet >wird, und welcher als der eigentliche 
"Motor" in biologisch-chemischen Organismen bzw. Lebensformen verstanden werden kann. 
Strukturen zeitlicher und motorischer Autoadaption, die auf STQ-Quantisierung beruhen, 
existieren auch auf unterster molekularer Ebene. Ohne verstreichzeit-gestützte molekulare 
Regelkreise wären koordinierte Zustandsveränderungen in biologischen Systemen unmöglich. 
Dies trifft insbesondere auf Bewegungen von Proteinen, auf die Erkennung und Kopierung des
genetischen Codes, und auf andere grundlegende Lebensprozesse zu. Der Schaffung höherer 
biologisch/chemischer Ordnungen und komplexer Systeme wie Synapsen oder Neurone geht  
die Existenz einer STQ-quantisierenden molekularen Substruktur voraus, aus der einfache 
Erkennungs- und Selbstorganisations-Prozesse von niedrigerem Niveau abgeleitet werden. 
Tatsächlich gibt es unzählige Hierarchien von auto-adaptiven Phänomenen auf verschiede- 
nen Ebenen. Einfache Phänomene auf molekularer Basis sind z.B. auch: das "Andocken" an 
Rezeptormolekülen, die Bildung von Poren, Ionenkanälen und subaxonalen Transportstruktu- 
ren (Mikrotubuli), und die Formierung neuer Synapsen und axonaler Verzweigungen. 
Demgegenüber stellt die in der Beschreibung zu Fig. 4a - c gezeigte Erkennung von Reiz- 
Signalverläufen durch synaptischen Zeitmuster-Vergleich (als vegetativer Reflex oder als 
bewusste Wahrnehmung) ein Epiphänomen bezüglich dessen dar. Jedes derartige auto-
adaptive STQ-Epiphänomen wird seinerseits von höherrangigen STQ- Epiphänomenen über-
lagert; ein Beispiel dafür ist die Analyse komplexer "Zeitmuster-Landschaften" auf Isomorphi-
tät. STQ- Epipänomene wie Regelung des Wachstums, des Kreislaufes, der Körpertemperatur, 
der Atmung, des Stoffwechsels, des Sehens, des Hörens, des Tastens, des Riechens, der 
Bewegungskoordination usw. werden ihrerseits wieder von noch komplexeren STQ-Szenarien 
übertroffen, wozu unter anderem das Bewusstsein, das Denken, der freie Wille, das bewusste 
Handeln oder auch die bewusste Zeitempfindung des Organismus zählen. In allen diesen 
Fällen forscht das zentrale Nervensystem nach konvergenten Zeitmustern, die wie einzelne 
Puzzle-Stücke zu einem integrierten sensorischen Gesamtszenario zusammengesetzt werden. 
Findet sich in irgendeiner Hierarchie innerhalb einer gewissen "Latenzzeit" trotz intensiver
"Suche" für eine Td-Sequenz kein konvergentes Sub-Zeitmuster, so zeigt der Organismus 
chaotisches Verhalten. Dieses Verhalten beschränkt sich auf jenen Teilbereich, in dem der 
Kollaps aufgetreten ist. Sobald ein kovariantes Zeitmuster gefunden ist, kehrt der geordnete 
Prozess der zeitlichen und motorischen Auto-Adaption (und Auto-Emolution) zurück. Dies ist 
auf triviale Weise mit einer Servolenkung vergleichbar, die kurzfristig ausfällt. Das chaotische 
Verhalten wird jedoch ebenfalls in seinem Ablauf als STQ-Zeitmuster quantisiert und in den 
involvierten Synapsen auf eine Weise registriert, dass es trotz einströmender AP's zu keiner 
Freisetzung von Neurotransmitter-Substanzen kommt. Über subaxonale Transportstrukturen 
(sog. Mikrotubili) strömen solche Informationen als Transmittermoleküle in inverser Richtung 
entlang des Axons zurück. Mikrotubili dienen zur Schaffung neuer Synapsen, und zur synap-
tischer Anbindungen an solche Neuronen und neuronalen Netze, in denen ebenfalls ein Kol- 
laps eines Autoadaptionsprozesses aufgetreten ist. Der Produzierung neuer Synapsen geht  
die Entstehung von Dendriten voraus; das sind axonale Fortsätze, die aus Neuronen hervor-
sprießen. Auf diese Weise regeneriert sich der auto-adaptive neuronale "Feedback"-
Mechanismus von selbst, und jenes STQ-Zeitmuster, das während des kurzfristigen 
"chaotischen Verhaltens" erfasst wurde, wird zu einer neuen Referenzbasis für künftige 
Ereignisse. Auf diese Weise lernt der zentrale Nervensystem (ZNS), neue Ereignisse und Er-
fahrungen zu registrieren; und neue Zeitmuster einzubeziehen, die vorher unbekannt waren.
    
Fig. 5 zeigt eine Konfiguration, in der die beschriebene erfundene Methode angewandt wird, 
um einen autonomen selbst-organisierenden Mechanismus (insbes. einen Roboter) zu  
generieren, bei dem die STQ-Quanten mittels mechanistischer Sensor-Technologie und 
Elektronik-Schaltkreise erworben werden. Im Unterschied zu Fig. 4a - f werden im gezeigten
Fall beinahe ausschließlich STQ(i)-Verstreichzeiten zusammen mit STQ(v)- Verstreichzeiten
(die für die Messung der relativen Momentangeschwindigkeit benötigt werden) quantisiert. 
Die mit Tw(1,2,3....n) bezeichneten Zeitdatenströme resultieren aus den vm-adaptiven
STQ(i)-Verstreichzeitmessungen. Nichtsdestoweniger wäre es aber vorteilhaft, auch STQ(d)-
Quanten zu erfassen, die zur Verifizierung von erworbenen Tw-Zeitdatenströmen dienen
können. Im Gegensatz zu molekular/biologische Organismen ist es in mechanistischen Syste-
men kaum möglich, eine verhältnismäßig große Anzahl von Sensoren auf engstem Raum neben-
einander zu placieren. Daher ist es erforderlich, aus der verfügbaren mechanistischen Sensor- 
Technologie soviel STQ- Verstreichzeiten als möglich zu gewinnen, um eine ausreichende 
große Referenzbasis für die nachfolgende statistische Analyse zu erlangen. Wie bereits in der 
Beschreibung zu Fig. 3a ausgeführt wurde, fallen bei multiplen STQ(i)-Quantisierungen 
Zeitdaten parallel und gleichzeitig an, weshalb diese Daten auch in paralleler Weise verarbei-
tet werden müssen.        

    
    FIG. 5

Die Konfiguration zeigt ein Blockschaltbild eines mobilen autonomen Roboters mit der 
angeeigneten Fähigkeit, Bewegungsphasen in auto-adaptiver Weise zu reproduzieren und 
das Timing seiner Eigenbewegung durch fortgesetztes Abtasten und Erkennen seiner 
physikalischen Umgebung zu optimieren. Das Robotiksystem ist mit gleichartigen benach- 
barten Sensoren 79 und 80 bestückt, welche analoge Ausgangssignale liefern, die mit 
Schwellwertdetektor-IC's 81a, b, c, d ,e.. und 87a, b, c, d, e... verbunden sind. Bewegt 
sich Sensor 79 (der "V-Sensor") in der bezeichneten Richtung entlang der korrespondieren-
den äußeren Signalquelle 78a, so durchbricht dessen Signalamplitude 
zunächst das niedrigste Potential P1, das vom Schwellwertdetektor 81a bestimmt wird (s. 
Beschreibung zu Fig. 2b). Dadurch wird das Flip-Flop 82a getriggert (Output = H). Ein 
Schmitt-Trigger-IC sowie ein Monoflop-IC sollte vorgeschaltet sein, um bei jedem Phasen-
durchgang kurze Impulse abzugeben. Der nachgeschaltete rücksetzbare Präzisions-
Integrator(1)  83a liefert nun ein stetig ansteigendes analoges Output-Signal, das die
Frequenz des programmierbaren Oszillators (VCO) 84a moduliert. Diese Frequenz ist mit
dem Input eines digitalen TICM (Vielfach-Zeitzähl- und Speicher-IC) 86(C1) verbunden 
und bildet die aktuelle vm-adaptive Zeitzählfrequenz ƒscan(1) (s. auch Fig. 3b, 3c). Der 
Integrator (1) 83a dient demnach zur STQ(v)- Quantisierung. Er misst die Verstreich-
zeit Tv(1) in Form eines Potentialanstiegs, der über den VCO(#1) 84a in besagte Zähl-
frequenz ƒscan(1) umgewandelt wird, welche anti-proportional zu den relativen Geschwindig-
keiten vm(n..) ist, mit der sich das Robotiksystem gegenüber der räumlichen physikalischen 
Umgebung bewegt.
Gelangt der benachbarte Sensor 80 (der "W-Sensor") in den Wahrnehmungsbereich der 
Signalquelle 78a, so durchbricht seine Signalamplitude zunächst das vom Schwellwert-
detektor-IC 87a bestimmte niedrigste Potential P1 (s. Beschreibung zu Fig. 2b). Als Ergebnis 
produziert die steigende Flanke des anschließenden Schmitt-Trigger-IC 88a einen Impuls im 
nachgeschalteten Monoflop-IC 89a, der im TICM 86 (C1) die STQ(i)-Quantisierung der vm-
adaptierten Verstreichzeit Tw(1) startet. Da gleichzeitig ein Reset-Impuls an das Flip-Flop 
82a geht und daher der analoge Pegel am Output des Integrators(1) 83a gehalten wird, 
verbleibt die Zählfrequenz ƒ(1) als momentane vm-abhängige Zeitzählbasis ƒscan (1) am  
Output des TICM 86(C1) solange unverändert, bis der nächste STQ(v)-Parameter quantisiert 
wird. Diese Quantisierung findet statt, wenn die Signalamplitude des Sensors 79 unter das 
vom Schwellwertdetektor-IC 81a festgelegte Potential P1 fällt (wobei das Flip-Flop 82a von
der fallenden Signalflanke getriggert wird), oder wenn der Sensor 79 in den Wahrnehmungs-
bereich einer weiteren Signalquelle 78b,c,d,e.. gelangt. 
Gleichzeitig wird dabei über IC's 87a, 88a und 89a erneut ein Impuls produziert, der die 
Messung der Verstreichzeit Tw(1) im TICM 86(C1) stoppt und die gezählten vm-
modulierten Zeitimpulse im Zeitdatenspeicher (C1) ablegt. Im Memory-Bereich C1 sind jene 
Tw-Verstreichzeiten gespeichert, die sich auf das niedrigste Potential P1 beziehen, beispiels-
weise Tw(1), Tw(8), Tw(15) usw. Die Quantisierung aller auf die höheren Potentiale P2, P3, 
P4, P5 usw. bezogenen STQ-Verstreichzeiten wird in derselben Weise abgewickelt wie für P1. 
Passiert die Signalamplitude aus Sensor 79 die von den Detektor-IC's 81b, c, d, e... 
bestimmten Schwellwert-Potentiale P2, P3, P4, P5.., so triggern nacheinander die Outputs 
der Flip-Flop's 82b, c, d, e.. auf = H, und die nachgeschalteten Integratoren 83b,  c, d, e... 
liefern stetig ansteigende analoge Output-Pegel, welche ihrerseits die Frequenzen ƒscan
(von den VCO's 84b, c, d, e.. produziert) solange stetig vermindern, bis die Signalamplituden 
aus Sensor 80 die von den Detektor-IC's 87b, c, d, e.. bestimmten höheren Schwellwert-
Potentiale P2, P3, P4, P5.. erreichen, sobald dieser Sensor in den Wahrnehmungsbereich der 
Signalquelle 78a gelangt. 
Daraufhin werden die Schmitt-Trigger 88b, c, d, e.. aktiviert, und die Monoflops 89b, c, d, e... 
produzieren Impulse, die im TICM 86(C2,C2,C3,C4 ...Cn) die Erfassung der vm-adaptierten 
Verstreichzeit-Daten Tw(1,2,3,4....n) starten. Die Registrierung dieser Daten geschieht 
während die momentanen vm-adaptierten Zeitzählfrequenzen ƒscan (1,2,3,4,..n) gelten, weil 
die gleichzeitig an die Flip-Flops 82b, c, d, e.. ergangenen Reset-Impulse die Output-Pegel 
der Integrator-IC's 83b, c, d, e.. halten, womit die entsprechenden Output- Frequenzen 
ƒ(1,2,3,4...n) an den VCO's 84b, c, d, e...festgelegt werden. In derselben Weise erfolgen die 
fortgesetzten Quantisierungen weiterer Tw-Verstreichzeiten, wenn sich die Sensoren 79, 80 
entlang weiterer Signalquellen 78b, c, d, e... bewegen. Im TICM 86 (C1...n) werden alle 
quantisierten STQ(i)-Zeitdaten abgelegt. Im Speicherbereich C2 (s. die korrespondierende 
Fig. 2b) befinden sich die auf den Wahrnehmungsbereich (Potential) P2 bezogenen Verstreich-
zeiten Tw(2), Tw(7), Tw(14)..., im Speicherbereich C3 die auf die höhere Potentialstufe P3 
bezogenen Verstreichzeiten Tw(3), Tw(6), Tw(13)..., im Speicherbereich C4 die auf die 
nächsthöhere Potentialstufe P4 bezogenen Verstreichzeiten Tw(4), Tw(5), Tw(12)..usw. 
Die im TICM 86 einströmenden aktuellen Tw-Sequenzen werden demnach durch die aktuelle 
Bewegung des sensor-gekoppelten autonomen Mechanismus (z.B. "Roboter-Vehikel") entlang 
einer bestimmten Bahn generiert. Im gezeigten Beispiel weichen die Positionen der Sensoren 
bezüglich der Positionen der externen Signalquellen (den physikalischen Umgebungen)  
zeitlich ab.
Im Falle absoluter physikalischer Invarianz zwischen dem autonomen Vehikel und den 
Umgebungen (auch ident mit "absoluter Synchronität") kann weder ein STQ-Parameter noch 
eine Tw-Sequenz erworben werden. Tritt keine solche physikalische Invarianz auf, dann ist 
es für das autonome Vehikel möglich, seine eigene Bewegung entlang der Bahn durch den 
stetigen Vergleich aktuell erfasster STQ-Zeitdatenmuster Tw(1,2,3..n) mit früher erfassten 
STQ-Zeitdatenmuster Tw'(nnnn) zu erkennen; und es ist auch möglich die erkannten Bewe-
gungen fortgesetzt in auto-adaptiver Weise zu optimieren. Voraussetzung dafür ist, dass das 
Vehikel über ein entsprechendes Antriebs- und Bremssystem verfügt, das durch Daten kon-
trolliert wird, die mittels fortgesetzten statistischen Zeitdaten-Analysen errechnet werden. 
Man vergleiche dazu auch Fig. 3d und 3e: Sobald die Regressionskurve einer aktuellen, im 
TICM 86 gespeicherten Zeitdaten-Sequenz Tw (1,2,3...), mit der Regressionskurve einer
zeitlich zurückliegenden, durch eine frühere gleichartige Bewegung entlang derselben
erfassten Zeitdaten-Sequenz Tw'(nnn) konvergiert, wird das Antriebssystem 98 (sowie das
Bremssystem 99) durch Impulse 96, 97 aktiviert, die das Vehikel dazu veranlassen, seine
Bewegungsverläufe entlang den externen Signalquellen 78a, b, c, d, e... in einer Weise zu 
vollziehen, daß der aktuelle Bewegungsverlauf mit jenem früheren Bewegungsverlauf annä-
hernd räumlich und zeitlich isomorph ist, aus dem die Zeitdaten-Sequenz Tw'(nnnn) hergelei-
tet wurde. Zu diesem Zweck sind das TICM 86, in das die aktuellen Zeitdaten einfließen, 
sowie die Speichereinheit 92, in der die früher erfassten Zeitdaten Tw'(nn) gespeichert sind, 
mit einem Kovarianz- Analysator 90 und einer Diskriminator- Logik 91 verbunden, welche die 
einzelne Zeitdaten verifiziert und auf Plausibilität prüft. Ungültige Zeitdaten werden gelöscht 
oder so interpoliert, dass kein Ausfall eines datengestützten Regelkreises auftreten kann.  
Analysator 90 und Diskriminator 91 suchen den Speicher 92 mit sehr hoher Frequenz fort- 
gesetzt nach annähernd übereinstimmenden Zeitdatenmustern ab. Signifikante Daten-
sequenzen werden an den Interpreter 93 weitergeleitet, welcher über die jeweilige Wahr- 
scheinlichkeitsdichte und das Ausmaß der Kovarianz entscheidet. Besteht ausreichende 
Übereinstimmung, so errechnet der Prozessor 94 die entsprechenden Aktivierungsparameter 
Tempoverteilung zur Erzielung eines isomorphen Bewegungsverlaufes. Diese 
Daten gelangen an das Steuerungsmodul 95, wo sie in Impulse 96, 97 für das Antriebs- 
Bremssystem und 98, 99 umgesetzt werden. 
Es ist ferner von Vorteil, in diesen Prozess auch energetische Impulse für ein Lenk- und 
Gegenlenksystem 100, 101, 102, 103 einzubeziehen, das auf denselben beschriebenen 
Funktionsprinzipien aufbaut und das für die Einhaltung des ebenfalls von besagten Tw'- 
Zeitmustern festgelegten räumlichen Bewegungsverlaufes sorgt. Voraussetzung für eine 
einwandfreie Funktion einer solchen Anordnung ist die Verwendung extrem schneller Prozes-
soren zur Bedienung der Teilsysteme 90, 91, 93, 94 und 95. Der aktuelle Bewegungsverlauf
des autonomen Vehikels kann nur dann annähernd isomorph zum referenten Bewegungs-
verlauf werden, wenn die Erkennung der signifikanten Tw'(nnnn)-Sequenzen die Regis-
trierung und Analyse der aktuellen Tw(1,2,3...)- Sequenzen (Ist-Werte), die Errechnung der 
Regelparameter und die Applizierung der Energieimpulse 96, 97 in Echtzeit erfolgen. In diesem 
Fall zeigt das Vehikel eine Verhaltensweise ähnlich wie ein "Servo-Regelkreis" bekannter Art. 
Diese Affinität wird auch durch die Tatsache bestätigt, dass durch einfaches Erhöhen oder 
Verringern der Basisfrequenz fn der Zeittaktquelle 85 der gesamte zeitliche Verlauf aller 
einzelnen Bewegungsphasen völlig synchron beschleunigt oder verlangsamt werden kann. 
Jedem äußeren Eingriff, der den Bewegungsverlauf zu ändern oder zu stören versucht, wird 
automatisch vom Antriebsmechanismus des autonomen Vehikels entgegengewirkt. Deshalb 
ist ein autonomer Mechanismus, der nach diesen Prinzipien arbeitet, mit einem "lebenden 
Organismus" vergleichbar.Da in den System-Elementen 90, 91, 93, 94 und 95 das Bestreben 
programmiert ist, die Analyse und Interpretation der erfaßten Zeitparameter fortgesetzt zu 
verbessern (z.B. nur solche Tw'(nnnn)- Zeitdaten zu erlauben, die der kürzesten und effi-
zientesten Linienfolge zuzuordnen sind), existiert in einem solchen Mechanismus nicht nur ein
Bestreben nach zeitlicher und motorischer Auto-Adaption, sondern auch eine "Optimierungs-
Tendenz". (Dies ist auch in molekular/biologischen Strukturen von Organismen inhärent (s. 
auch Beschreibung zu Fig. 4a - 4f ). Das System ist auch imstande, Prioritäten zu setzen, 
sowie sich für Tw'-Zeitdatensequenzen zu entscheiden, die mit einer anderen Regressions-
kurve korrespondieren, falls z.B. eine irreguläre Bahnabweichung erkannt wird, die vom 
Steuerungsmodul 95 nicht mehr stabilisiert werden kann; daraufhin strebt das Vehikel 
einem neuen Bewegungsverlauf und einer neuen Tempoverteilungskurve (Timing) nach. Im 
Memory des TICM 86 können beliebige alternative Bewegungs-Szenarien in Form von Tw'-
Zeitdatenmustern gespeichert sein, auf die "zugegriffen" werden kann, wenn es eine 
bestimmte Kursabweichung erfordert. Auf diese Weise sind Crash-Situationen bereits im 
Ansatzpunkt zu erkennen und können verhindert werden, indem das Vehikel in der Lage ist, in 
autonomer Weise entgegenzuwirken. 
Das System gerät nur dann außer Kontrolle ("chaotischer Zustand"), wenn keinerlei aus frü-
her registrierten Tw-Sequenzen abgeleitetes Regressionskurven-Segment gefunden worden 
ist, welches mit irgendeinem Regressionskurven-Segment konvergent ist, das aus aktuell 
registrierten Tw-Sequenzen abgeleitet ist. Dieser Prozess wird vom Anmelder als "motorische 
Auto-Adaption" oder als "Auto-Emulation" bezeichnet. Um zeitlich/räumliche Zustands-
veränderungen der physikalischen Umgebung aus subjektiver Sicht des autonomen Systems  
zu identifizieren, genügt es in den meisten Fällen nicht, externe räumliche Strukturen, 
Landmarken und Lichtverhältnisse mittels optischer oder fotoelektrischer Sensoren passiv 
abzutasten. Üblicherweise ist es auch nötig, die Höhenabweichungen mittels Neigungs-
sensoren, Wegunebenheiten mittels Druckaufnehmer oder Beschleunigungs-Sensoren, statio-
näre akustische Quellen mittels Mikrofone, Gradienten mittels Magnetfeldsensoren; sowie Po-
sitionen mittels GPS-Empfänger abzutasten, um genügend STQ-Zeitparameter als Referenz-
basis zu gewinnen. 
Alle diese aufgenommenen Tw(n)-Zeitdatenströme werden im Memory des TICM gespeichert.
Daraus kann man folgern, dass die Lern- und Selbstorganisationsfähigkeit eines Organismus
(bzw. eines autonomen auto-adaptionsfähigen Mechanismus) proportional zur Menge aller
verfügbaren Sensoren bzw. zur Anzahl aller dem Auto-Adaptionsprozess verfügbar gemach-
ten STQ- Parameter zunimmt. Eine weitere wichtige Erkenntnis ist, dass es kein Timing 
ohne begleitende Zeitnahme (= STQ-Quantisierung) gibt. Auto-adaptive Prozesse und 
Mechanismen der beschriebenen Art werden für viele zukünftige Aufgaben im Bereich der 
Hochtechnologie, z.B. für die Entwicklung autonomer Robotersysteme, unverzichtbar sein.
Ein Beispiel dafür ist folgendes: Ein Automobil, das sich im Straßenverkehr in autonomer 
Weise sicher und effizient fortbewegen soll, muss imstande sein, seitliche und frontale 
Abstände sowie fixe Geschwindigkeitsphasen einzuhalten. Mehr noch: es muss auch fähig 
sein, selbsttätige Überholmanöver auszuführen, und Gefahrensituationen antizipierend 
zu erkennen und zu vermeiden. Dies ist nur möglich, wenn der On-Board- Computer im
Fahrzeug mit einer Vielzahl verschiedener Sensoren zur Erfassung vielfältiger Signalquellen
gekoppelt ist, und wenn er über eine sehr schnelle und effiziente Hardware und Software
verfügt, welche jene STQ-Zeitdaten, die für die Autoadaption benötigt werden, annähernd
in Echtzeit verarbeiten kann. Zukünftige Typen von Mikroprozessoren könnten um eine
hardwaremäßige Struktur erweitert werden, welche die beschriebenen Funktionen vollbringen.

Fig. 6a zeigt die Konfiguration einer einfachen Verkörperung eines Aspekts der Erfindung,
bei der die in Fig. 2a - 2c erläuterten STQ(v)-, STQ(i)- und STQ(d)-Quantisierungsmethoden 
zur Erkennung von räumlichen Profilen oder Strukturen angewandt werden. Im hier gezeigten 
Anwendungsfall soll ein Roboterarm, auf zwei benachbarte Metallsensoren 104, 105 im  
Abstand B installiert sind, fähig sein, das Profil des Metallstabes 106 von anderen zu unter-
scheiden, während er sich mit beliebiger Geschwindigkeit an beliebigen Stäben 106, 107, 
108 usw. entlang bewegt. 

FIG. 6a- 6b 

Bewegt sich der Sensorkopf in der Höhe h entlang der bezeichneten Richtung, so gelangen 
der v- Sensor 104 (S2) und dann der w-Sensor 105 (S1) nacheinander in jenen niedrigen 
sensitiven Bereich, der hier als "Wahrnehmungsintensitätszone 3" bezeichnet ist. Der 
niedrigste Schwellwert P1 wird von der Signal-Amplitude durchbrochen, und die im Wesent-
lichen aus den Elementen 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, und 89 bestehende Aquisitions-
Logic 109 (s. auch Fig. 5) beginnt mit dem Erwerb vm- modulierter STQ(i)- STQ(d)-
Zeitsequenzen Tw(1,2,3...n) und Td(1,2,3...n), die im TICM-Memory (A) 110 gespeichert 
werden. Derselbe Zeitdatenerfassungs-Prozess wiederholt sich, wenn die Sensoren 104, 105 
auf die nächsthöheren Wahrnehmungsbereichszonen 2 und 3 treffen und die Signalamplituden 
die in den Schwellwertdetektoren eingestellten Potentialwerte P2 und P3 durchbrechen. 
Um jene Metallstäbe 106, die das charakteristische Profil aufweisen, im Analysator 112
eindeutig zu identifizieren, müssen die Tw,Td-Zeitdatenströme, welche ins Memory 110 
einfließen, fortgesetzt mit jenem signifikanten Tw',Td'-Zeitdatenmuster (B) 111 verglichen 
werden, das als "Referenzmuster" vorprogrammiert worden ist. Ungültige oder irreguläre - in 
der Diskriminator-Einheit 113 erkannte - Zeitdaten werden sodann gelöscht oder korrigiert. 
Diese Einheit ist auf die Fähigkeit programmiert, die Zuordnung und Verarbeitung der Daten 
automatisch zu verbessern (d.h. die Zeitdaten in auto-adaptiver Weise zu überprüfen und zu 
verifizieren) wie dies schon in bezug auf Fig. 5 beschrieben wurde. Wurde ein Profil als 
solches erkannt, so gibt der Analysator 112 ein Bestätigungssignal an eine Aktuator-Einheit 
des Roboters weiter, die dann einen Mechanismus in Gang bringt, der die identifizierte 
Metallschiene vom Boden abhebt, auf ein Laufband aufsetzt usw.
Fig. 6b - e zeigen verschiedene Diagramme und Tabellen bezüglich Fig. 6a. 
Fig. 6b zeigt ein Sensorfeld-Diagramm des abgetasteten Metallprofils 106. Die Messung  
seiner Dimensionen d1....d7 resultiert ausschließlich aus STQ- Quanten, d.h. in der Zeit-
domäne. Identifikation der Profile sind 3 Empfindlichkeitszonen (P1, P2 und P3) vorgesehen, 
die in Schwellwert-Detektoren gespeichert werden. Zu den Phasendurchgängen (iT)A, (iT)B, 
(iT)C, (iT)D, (iT)E, (iT)F, (iT)G und (iT)H werden digitale Präzisionszeitmesser gestartet 
oder gestoppt. Da die variable Zeitzählfrequenz ƒscan, mit der diese Zeitmesser zählen, 
automatisch an die Abtastgeschwindigkeit vm angepasst (bzw. moduliert) wird (siehe auch 
Fig. 3a - g, und Fig. 5), korrelieren die tatsächlichen Dimensionen d1....d7 weitgehend 
mit den Tw,Td- Verstreichzeiten, die bereits im Memory 110 gespeichert sind. Wie aus der
Zeichnung ersichtlich, erhält man die Distanzen AB-(d1) und BC-(d2) aus STQ(d)-Verstreich-
zeiten, die Distanzen CD-(d3), DE-(d4), EF-(d5) sowie BG-(d6) und AH-(d7) aus STQ(i)-
Verstreichzeiten. Einmal mehr wird vom Patentanmelder bekräftigt, daß alle (iT)n... 
flüchtige Phasendurchgänge darstellen, und niemals "Zeitpunkte" nach klassischem physika-
lischem Verständnis.
Fig. 6c zeigt die vm-Diagramme zweier Bewegungsverläufe der Sensoren S1 und S2 entlang 
des abgetasteten Metallprofils. I