Робот

Группа германских исследователей разработала робота, система управления которого подражает своей работой работе мозга и нервной системы медоносной пчелы, насекомого, которое руководствуется цветовой информацией во время поисков пищи. 

Этот робот создан на базе небольшого гусеничного шасси, оборудованного дополнительной камерой и связанного с компьютером посредством системы беспроводной связи. В недрах компьютера выполняется программа, которая производит расчет упрощенной модели сенсорно-двигательной нейронной сети мозга насекомого и управляет приводами колес таким образом, что робот двигается в направлении объектов, имеющих привлекательный с его точки зрения цвет.

"Робот, управляемый моделью нейронной сети, может самостоятельно связать определенные внешние стимулы со своими поведенческими правилами" - рассказывает профессор Мартин Пол Норот (Martin Paul Nawrot), глава научной группы из университета Фреи, Берлин, - "Это очень похоже на то, как медоносные пчелы учатся во время сбора нектара приближаться к цветущим растениям определенного цвета и избегать растений других цветов".

Система управления роботом

Создав робота, ученые поместили его в центре небольшой арены, на стенах которой были нарисованы пятна красного и синего цветов. Как только камера робота сфокусировалась на объекте красного цвета, ученые произвели вспышку света при помощи внешнего источника. Этот сигнал активизировал соответствующие связи в нейронной сети, которая запомнила, что объекты красного цвета являются "привлекательными" для робота. В дальнейшем, получив команду на начало перемещений, робот начал двигаться, приближаясь к объектам красного цвета и тщательно избегая объектов синего цвета.

"Благодаря работе модели нейронной сети робот моментально решает задачу поиска объекта желаемого цвета и рассчитывает траекторию приближения к нему" - рассказывает профессор Норот, - "При этом нет необходимости написания тысяч строчек программного кода, описывающих поведенческие принципы робота, для его обучения достаточно только одного "практического занятия"".

В ближайшем времени ученые собираются расширить и усложнить модель нейронной сети, добавив ей несколько новых принципов обучения, что позволит роботу демонстрировать более сложное поведение. "Сначала мы хотим понять, как такие фундаментальные функции, как познание и память, позволяют живым организмам выполнять сложные задачи. А позже накопленный нами опыт и знания можно будет использовать при создании адаптивных систем управления, которые уже можно будет рассматривать как искусственный интеллект начального уровня".

См. также: Роботы с мозгом насекомых и статью о поведении роботов под управлнием нейронных сетей для 6ой Международной Конференции Нейронной Инженерии:

 L. I. Helgadóttir, J. Haenicke, T. Landgraf, R. Rojas, M. P. Nawrot, Conditioned behavior in a robot controlled by a spiking neural network, 6th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering (NER), 2013, DOI: 10.1109/NER.2013.6696078