Nörorobotikler - Neurorobotics

Nörobilim , robotik ve yapay zekanın birleşik bir çalışması olan Neurorobotics , somutlaştırılmış otonom sinir sistemlerinin bilimi ve teknolojisidir. Sinir sistemleri, beyinden esinlenen algoritmaları (örneğin, bağlantısal ağlar), biyolojik sinir ağlarının hesaplama modellerini (ör. Yapay sinir ağları , sinir mikro devrelerinin büyük ölçekli simülasyonları) ve gerçek biyolojik sistemleri (ör . İn vivo ve in vitro sinir ağları) içerir. Bu tür sinir sistemleri, mekanik veya başka herhangi bir fiziksel çalıştırma biçimine sahip makinelerde yapılandırılabilir. Bu, robotları , protezleri veya giyilebilir sistemleri, aynı zamanda daha küçük ölçekte mikro makineleri ve daha büyük ölçeklerde, mobilyaları ve altyapıları içerir.

Neurorobotics, beyinden ilham alan algoritmalar gibi somutlaştırılmış otonom sinir sistemlerinin bilim ve teknolojisinin incelenmesi ve uygulanmasıyla ilgilenen, robotikli sinirbilim dalıdır. Nörorobotik, özünde beynin somutlaştığı ve vücudun çevreye gömülü olduğu fikrine dayanır. Bu nedenle, çoğu nörorobotun simüle edilmiş bir ortamın aksine gerçek dünyada çalışması gerekir.

Robotlar için beyinden ilham alan algoritmaların ötesinde, nörorobotikler, beyin kontrollü robot sistemlerinin tasarımını da içerebilir.

Giriş

Nöroobotik, zeka araştırmalarına iki taraflı yaklaşımı temsil eder. Sinirbilim, akıllı biyolojik sistemleri araştırarak zekanın nelerden oluştuğunu ve nasıl çalıştığını anlamaya çalışırken, yapay zeka araştırması ise zekayı biyolojik olmayan veya yapay yollarla yeniden yaratmaya çalışır. Nöroobotikler, biyolojik olarak esinlenen teorilerin, söz konusu modelin fiziksel bir uygulamasıyla temelli bir ortamda test edildiği ikisinin örtüşmesidir. Bir nörorobotun ve onun inşa edildiği modelin başarıları ve başarısızlıkları, bu teoriyi çürütmek veya desteklemek için kanıt sağlayabilir ve gelecekteki çalışmalar için içgörü sağlayabilir.

Başlıca nöroobotik model sınıfları

Nöro robotlar, robotun amacına göre çeşitli ana sınıflara ayrılabilir. Her sınıf, çalışma için belirli bir ilgi mekanizması uygulamak üzere tasarlanmıştır. Yaygın nörorobot türleri, motor kontrol, hafıza, eylem seçimi ve algıyı incelemek için kullanılanlardır.

Hareket ve motor kontrolü

Nöro robotlar genellikle motor geri bildirim ve kontrol sistemlerini incelemek için kullanılır ve robotlar için kontrolör geliştirmede haklarını kanıtlamışlardır. Lokomosyon , motor sistemlerin eylemi üzerine nörolojik olarak esinlenmiş bir dizi teori ile modellenmiştir. Hareket kontrolü, dört ayaklı yürüyen robotlar yapmak için modeller veya merkezi model üreteçleri , tekrarlayan davranışları sürdürebilen nöron kümeleri kullanılarak taklit edildi . Diğer gruplar, ilkel kontrol sistemlerini bir hiyerarşik basit otonom sistemler kümesi halinde birleştirme fikrini genişletti. Bu sistemler, bu ilkel alt kümelerin bir kombinasyonundan karmaşık hareketleri formüle edebilir. Motor eylem Bu teori organizasyonu dayanır kortikal sütun aşamalı karmaşık içine basit duyu girişinden entegre, afferent sinyalleri ya da her biri için basit kontroller için karmaşık motor programlarından kas lifi olarak götürücü benzer bir hiyerarşik bir yapı oluşturan, sinyaller.

Motor kontrolü için başka bir yöntem, bir çeşit simüle edilmiş kas hafızası oluşturmak için öğrenilmiş hata düzeltme ve tahmini kontrolleri kullanır . Bu modelde, zaman içinde düzgün ve doğru hareketler üretmek için hata geri beslemesinin kullanılması için garip, rastgele ve hataya açık hareketler düzeltilir. Kontrolör, hatayı tahmin ederek doğru kontrol sinyalini oluşturmayı öğrenir. Bu fikirleri kullanarak, uyarlanabilir kol hareketleri üretmeyi veya bir parkurdaki engellerden kaçınmayı öğrenebilen robotlar tasarlandı.

Öğrenme ve hafıza sistemleri

Hayvan hafıza sistemlerinin teorilerini test etmek için tasarlanmış robotlar . Şu anda birçok çalışma, öğrenilen belirli bir yer için ateşlenen yer hücrelerini ele alan sıçanların, özellikle de sıçan hipokampüsünün hafıza sistemini incelemektedir . Sıçan hipokampusundan sonra modellenen sistemler, genel olarak çevrenin zihinsel haritalarını öğrenebilir , bunların arasında yer işaretlerini tanıma ve onlarla davranışları ilişkilendirerek yaklaşan engelleri ve sınır işaretlerini tahmin etmelerine izin verir.

Başka bir çalışma, öncelikli olarak işitsel ve aynı zamanda görsel uyaranlara dayanan yönlendirme ve yerelleştirme için önerilen peçeli baykuş öğrenme paradigmasına dayanan bir robot üretti. Varsayılmış yöntem, sinaptik plastisite ve nöromodülasyonu içerir , bu çoğunlukla dopamin veya serotonin gibi ödül nörotransmiterlerinin bir nöronun ateşleme hassasiyetini daha keskin hale getirmesini sağlayan kimyasal bir etkidir . Çalışmada kullanılan robot, peçeli baykuşların davranışlarıyla yeterince eşleşti. Dahası, motor çıktı ile işitsel geri bildirim arasındaki yakın etkileşimin öğrenme sürecinde hayati önem taşıdığı ve birçok öğrenme modelinde yer alan aktif algılama teorilerini desteklediği kanıtlandı.

Bu çalışmalardaki nöro robotlar, öğrenilecek basit labirentler veya kalıplarla sunulur. Neurorobot'a sunulan sorunlardan bazıları, sembollerin, renklerin veya diğer kalıpların tanınmasını ve kalıba dayalı basit eylemleri gerçekleştirmeyi içerir. Peçeli baykuş simülasyonu durumunda, robot, ortamında gezinmek için konumunu ve yönünü belirlemeliydi.

Eylem seçimi ve değer sistemleri

Eylem seçimi çalışmaları, bir eylemin ve sonucunun negatif veya pozitif ağırlıklandırılmasıyla ilgilenir. Nörorobotlar, bir cankurtaran salının tutabileceğinden daha fazla insanın bulunduğu ve birinin geri kalanı kurtarmak için tekneden ayrılması gerektiği klasik düşünce deneyi gibi * basit * etik etkileşimleri incelemek için kullanılabilir ve kullanılmıştır. Bununla birlikte, eylem seçimi çalışmasında kullanılan daha fazla nörorobot, çalışmadaki robot popülasyonunun kendini koruma veya sürdürme gibi çok daha basit iknalarla mücadele ediyor. Bu nörorobotlar, pozitif sonuçlarla devreleri teşvik etmek için sinapsların nöromodülasyonundan sonra modellenmiştir. Biyolojik sistemlerde, dopamin veya asetilkolin gibi nörotransmiterler, faydalı olan sinir sinyallerini olumlu bir şekilde güçlendirir. Bu tür bir etkileşim üzerine bir çalışma, iletken metal blokları "yemek" için görsel, işitsel ve simüle edilmiş bir tat girdisi kullanan Darwin VII robotunu içeriyordu. Keyfi olarak seçilen iyi blokların üzerinde çizgili bir desen varken, kötü blokların üzerlerinde dairesel bir şekil vardı. Tat duyusu, blokların iletkenliği ile simüle edildi. Robot, iletkenlik seviyesine bağlı olarak tada olumlu ve olumsuz geri bildirimler aldı. Araştırmacılar, robotu, sahip olduğu girdilere göre eylem seçimi davranışlarını nasıl öğrendiğini görmek için gözlemledi. Diğer çalışmalar, odaya dağılmış pillerle beslenen ve bulgularını diğer robotlara ileten küçük robot sürülerini kullandı.

Duyusal algı

Nöro robotlar ayrıca duyusal algıyı, özellikle görmeyi incelemek için de kullanılmıştır. Bunlar öncelikle duyusal yolların sinir modellerinin otomatlara yerleştirilmesinden kaynaklanan sistemlerdir. Bu yaklaşım, davranış sırasında ortaya çıkan duyusal sinyallere maruz kalmayı sağlar ve ayrıca nöral modelin sağlamlık derecesinin daha gerçekçi bir değerlendirmesini sağlar. Motor aktivite tarafından üretilen duyusal sinyallerdeki değişikliklerin, organizmalar tarafından yaygın olarak kullanılan faydalı algısal ipuçları sağladığı iyi bilinmektedir . Örneğin, araştırmacılar, görsel sahnenin sağlam temsillerini oluşturmak için insan kafası ve göz hareketlerinin kopyalanması sırasında ortaya çıkan derinlik bilgisini kullandılar.

Biyolojik robotlar

Biyolojik robotlar , nörolojik olarak ilham alan AI sistemleri olmadıkları için resmi olarak nörorobotlar değil, bir robota bağlanmış gerçek nöron dokularıdır. Bu, beyin gelişimini veya sinirsel etkileşimleri incelemek için kültürlü sinir ağlarını kullanır. Bunlar tipik olarak , hem nöral aktiviteyi kaydedebilen hem de dokuyu uyarabilen çok elektrotlu bir dizi (MEA) üzerinde oluşturulan bir nöral kültürden oluşur . Bazı durumlarda, MEA, beyin dokusuna simüle edilmiş bir ortam sunan ve beyin aktivitesini simülasyondaki eylemlere çeviren ve ayrıca duyusal geri bildirim sağlayan bir bilgisayara bağlanır. Sinirsel aktiviteyi kaydetme yeteneği, araştırmacılara, basit de olsa, nörorobotların kullanıldığı bir dizi aynı sorunu öğrenmek için kullanabilecekleri bir beyne pencere açar.

Biyolojik robotlarla ilgili bir endişe alanı etiktir. Bu tür deneylerin nasıl tedavi edileceğine dair birçok soru sorulmaktadır. Görünüşe göre en önemli soru bilinç ve fare beyninin bunu deneyimleyip deneyimlemediğidir. Bu tartışma, bilincin ne olduğuna dair birçok teoriye indirgeniyor.

Hybrot'a bakın , bilinç .

Sinirbilim için çıkarımlar

Nörobilimciler, kontrollü ve test edilebilir bir ortamda çeşitli olası beyin işlevi yöntemlerini test etmek için boş bir sayfa sağladığı için nörobotikten yararlanır. Dahası, robotlar taklit ettikleri sistemlerin daha basitleştirilmiş versiyonları olsalar da, daha spesifiktirler ve eldeki sorunun daha doğrudan test edilmesine izin verirler. Aynı zamanda her zaman erişilebilir olma avantajına sahipken, tek tek nöronlar bir yana, hayvan aktifken bir beynin büyük bölümlerini bile izlemek çok daha zordur.

Nörobilim konusu büyüdükçe, ilaçlardan nöral rehabilitasyona kadar çok sayıda nöral tedavi ortaya çıktı. İlerleme, beynin karmaşık bir anlayışına ve tam olarak nasıl çalıştığına bağlıdır. Kraniyal ameliyatlarla ilişkili tehlike nedeniyle özellikle insanlarda beyni incelemek çok zordur. Bu nedenle, test edilebilir deneklerin boşluğunu doldurmak için teknolojinin kullanılması hayati önem taşımaktadır. Nörorobotlar, sinirsel süreçlerin incelenmesinde gerçekleştirilebilecek test ve deney yelpazesini geliştirerek tam olarak bunu başarır.

Ayrıca bakınız

Referanslar

Dış bağlantılar