Инженеры изменили обучение робота, вдохновившись работой мозга. |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-07-12 15:01 Ученые использовали новый подход к нейроморфным исследованиям. Они имитировали устройство человеческого мозга полнее и не сосредотачивались на работе нейронов, а также внедрили аналог астроцитов — они регулируют работу органа и выполняют опорную функцию. Исследователи отметили, что это первая разработка, которая не рассматривает нейроны как единственную обрабатывающую единицу в мозге. Инженеры спроектировали вычислительные модели, которые описывают, что происходит внутри астроцита, когда он взаимодействует с нейронами во время получения и отправки импульсов. Затем они использовали эти модели как строительные блоки для нейронно-астроцитарных сетей, которые были встроены в нейроморфные чипы, способные управлять роботами. «Поскольку астроциты, возможно, играют ключевую роль в деятельности мозга, их изучение и внедрение в машинные мощности — это очень увлекательное и полезное направление. Основной целью нашего исследования было изучение того, как нейроны и астроциты коммуницируют между собой и строят алгоритмы, которые позволяют организму выполнять множество функций», — отметили ученые. Астроциты способны менять нейронную активность и поведение роботов. Эта модель передачи импульсов нейронами принципиально отличается от основных алгоритмов обучения, которые могут изменить только структуру сети. Поэтому исследователи одними из первых внедрили клетки, способные обучить более сложному поведению. Команда показала эффективность своего подхода на системе для контроля ходьбы робота с шестью лапами в контролируемой среде. Система позволяла роботу двигаться с разной скоростью и избегать препятствий. Новый подход к нейроморфным вычислениям открывает возможности для развития ИИ, метод уже включили в учебную программу курса вычислительной техники в Ратгерском университете (США). Комментарии: |
|