Учените създават реалистичен виртуален гризач с дигитална невронна мрежа

Пъргавината, с която се движат хората и животните е еволюционно чудо. Нито един робот все още не е успял да го имитира. За да помогнат в изследването на мистерията как мозъците контролират и координират всичко това, невролози от Харвард създадоха виртуален плъх с изкуствен мозък. Той може да се движи като истински гризач.

Професор от катедрата по организмова и еволюционна биология, ръководи групата изследователи. Те си сътрудничиха с учени от лабораторията DeepMind AI на Google. С общи усилия успяват да изградят биомеханично-реалистичен цифров модел на плъх. Използвайки данни с висока разделителна способност, записани от реални плъхове, те обучиха изкуствена невронна мрежа. Мозъкът на виртуалния плъх контролира виртуалното тяло във физически симулатор. Той е наречен MuJoco. Там присъстват гравитацията и други земни сили. Резултатите са обещаващи.

Невронна активност

Изследователите откриват, че активациите във виртуалната контролна мрежа предсказват точно активността измерена от мозъците на реални плъхове. Последните произвеждат същото поведение. Постижението представлява нов подход към изучаването на това как мозъкът контролира движението, като използва напредъка в обучението за дълбоко укрепване и AI. Тук се включва и 3D проследяване на движението при свободно държащи се животни.

AI системи

Работата с изследователите от Харвард води до създаването на AI системи, които не само трябва да мислят интелигентно, но и да превърнат това мислене във физическо действие в сложна среда. Изглежда правдоподобно, че възприемането на същия този подход в контекста на невронауките може да бъде полезен за предоставяне на прозрения както в поведението, така и в мозъчната функция.

Изследователите на DeepMind обучават изкуствената невронна мрежа да прилага така наречените модели на обратна динамика. Според учените нашите мозъци използват именно такава, за да насочват движението ни. Когато посегнем към чаша кафе, например, мозъкът ни бързо изчислява траекторията, която ръката ни трябва да следва, и я превръща в двигателни команди. По същия начин, въз основа на данни от действителни плъхове, мрежата е захранена с референтна траектория на желаното движение и се научава да произвежда силите, за да го генерира. Това позволява на виртуалния плъх да имитира различни поведения, дори такива, за които не е бил изрично обучен.

Виртуални постижения

Тези симулации могат да дадат тласък на неизползвана област от виртуалната невронаука, в която симулирани животни с изкуствен интелект, обучени да се държат като истински, предоставят удобни и напълно прозрачни модели за изучаване на невронни вериги. Платформата може да се използва като пример за проектиране на по-добри роботизирани системи за управление.

Сподели
Предишна страницаЛондонското метро ще тества квантов компас
Следваща страницаХора срещу автономни автомобили
Технологичен журналист от 2012 г. със сериозен опит в отразяването на новини за софтуер, мобилни технологии, мобилни приложения. Има в активите си стотици статии по теми като 3G, 4G, 5G, приложенията за iPhone, Android и други популярни платформи, както и множество други сфери.