Консалтинговая группа "Текарт" - центр компетенции "Робототехника".

Подробнее...
Основное меню
Категории новостей
Логотип

Как личинки насекомых влияют на будущее робототехники

Чему разработчики программного обеспечения и специалисты в области информационных технологий могут поучиться у личинок насекомых? Оказывается, довольно многому. Благодаря пониманию сложных процессов обучения в простых организмах, ученые из ЕС надеются вступить в эру самообучающихся роботов и прогностических вычислений.

Животные, независимо от того, насколько простую или сложную форму они имеют, обладают замечательной способностью к обучению. Даже при ограниченных возможностях мозга, организм может выбрать правильную реакцию в ответ на внешние раздражители, что современная теория компьютерного обучения не может полностью реализовать.

Финансируемый ЕС проект MINIMAL был запущен в 2014 году с целью исследования процессов обучения у таких относительно простых представителей животного мира, как личинки плодовой мушки (дрозофилы). Имея менее 10 000 нейронов, это существо способно быстро и гибко обучаться правильному реагированию на внешнюю ситуацию.

«Понимание конкретных механизмов этого процесса обучения может иметь важные приложения для таких технологий, как развитие небольших самообучающихся робототехнических устройств», - объясняет координатор проекта MINIMAL профессор Барбара Уэбб из Школы информатики в Эдинбургском университете в Великобритании.

«Это может привести к созданию маленьких, дешевых роботов для использования в земледелии, которые в состоянии узнать, какие растения нуждаются в удобрении или орошении. Затем эти компоненты могут быть доставлены только тем растениям, которые в них нуждаются. Наша ключевая идея состоит в том, что небольшие, но активные системы могут подобно животным локально дискриминировать и помнить только эффективные сигналы, необходимые для текущей задачи».

Невзрачная личинка насекомого была выбрана Уэбб и ее командой, потому что они могли внимательно отследить и в деталях контролировать процессы мозга и поведения существа. Они смогли отследить весь процесс, с помощью которого эти животные способны изучать новые запахи, которые приводят их к хорошей пище (например, сахар) и удаляться от плохой пищи (например, хинин).

«Мы обнаружили, что некоторой единичной клетки мозга при ее активации достаточно, чтобы личинка узнала, что конкретный запах хорош»,- говорит Уэбб.

Работа над проектом по процессу обучения личинки может принести пользу и в других областях. «Несмотря на то, что наша главная цель состояла в демонстрации подобных возможностей для реальных роботов, полученные результаты могут быть перенесены и в информационную среду», - говорит Уэбб.

Например, современная вычислительная техника часто полагается на огромные объемы данных, тогда как животные в природе часто обучаются при минимуме данных, чтобы предсказать ассоциации (например, способность личинки обнаружить хорошую пищу). Понимание того, как это работает, может иметь последствия для разработки программного обеспечения и компьютерных интерфейсов, опережающих следующее действие пользователя.

Глядя еще дальше в будущее, можно представить себе личинки, способные выполнять критически важные задачи обработки сигналов.

«Следующим шагом будет консолидация наших выводов в модели механизма нейронного обучения личинки и проверке ее на роботах, - говорит Уэбб. - Мы также разработали мягкий робот-личинку, но пока еще трудно управлять его движением. Бионическое обучение может дать решение, и мы твердо убеждены в том, что такие роботы могут найти широкое применение».

Комментарии

(0) Добавить комментарий

Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован



Новые комментарии

Магнитные гусеничные роботы для очистки корпуса судна от продуктов биообрастания
Гость Николай Николаевич
29.12.2023
10:23:08
Очень нравится. Как возможно задействовать в наших водах Азов и Черное море