新型机器人模拟昆虫的光学到神经元的路径

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新型机器人模拟昆虫的光学到神经元的路径

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新型机器人模拟昆虫的光学到神经元的路径

昆虫有着针头大小的大脑,可以完成奇妙的航海壮举。它们避开障碍物,穿过小开口。他们是如何利用有限的脑力做到这一点的?了解昆虫大脑的内部工作原理可以帮助我们寻找节能计算;格罗宁根大学的物理学家Elisabetta Chicca用她的最新成果证明了这一点:一个行为像昆虫的机器人

在决定你的脚或翅膀应该做什么时,使用通过眼睛看到的图像并不容易。这里的一个关键方面是你移动时物体的明显运动。“就像你在火车上一样,”奇卡解释道。“附近的树似乎比远处的房子移动得更快。昆虫利用这些信息来推断事物离得有多远。在直线上移动时,这很有效,但现实并没有那么简单。”

在曲线上移动使问题对昆虫来说太复杂了。为了在他们有限的脑力范围内保持事情的可控性,他们调整自己的行为:他们沿着一条直线飞行,转弯,然后再做另一条直线。Chicca解释道,“我们从中学到的是:如果你没有足够的资源,你可以简化你的行为问题。”

为了寻找驱动昆虫行为的神经机制,博士生Thorben Schoepe开发了一个神经元活动模型和一个用它导航的小型机器人。所有这些都是在奇卡的监督下完成的,并与比勒费尔德大学的神经生物学家马丁·埃格尔哈夫密切合作,后者帮助确定了昆虫的计算原理

Schoepe的模型基于一个主要原则:始终朝着表观运动最小的区域行驶。他让他的机器人穿过一条长长的“走廊”,这条走廊由两面墙上有随机图案的墙组成,机器人像昆虫一样位于走廊中央。

在其他(虚拟)环境中,比如有障碍物或小开口的空间,Schoepe的模型也表现出了与昆虫相似的行为。“这个模型非常好,”奇卡总结道,“一旦你设置好它,它就会在各种环境中运行。”。这就是这个结果的美妙之处。“

机器人可以在逼真的环境中导航这一事实并不新鲜。相反,该模型可以深入了解昆虫是如何完成任务的,以及它们是如何高效地完成任务的。Chicca解释道,”机器人学的大部分内容都与效率无关。我们人类在成长过程中倾向于学习新任务,在机器人学中,这反映在当前的机器学习趋势中。但昆虫从出生起就能够立即飞行。一种有效的方法是在他们的大脑中根深蒂固的。“

以类似的方式,你可以提高计算机的效率。奇卡展示了她的研究小组之前开发的一个芯片:一个表面积比键盘上的键还小的条状物。未来,她希望将这种特定的昆虫行为也纳入芯片中。她评论道,”与其使用通用计算机,你可以构建特定的硬件,一个微小的芯片来完成这项工作,使事情变得更小、更节能。“

研究结果发表在《自然通讯》杂志上

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