Ученые создали роботов с системой управления, имитирующей мозг насекомого Версия для слабовидящих
Ученые создали роботов с системой управления, имитирующей мозг насекомого Печать Email
Новости об инновациях
19.02.2014

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».

20140216_1_2.jpg Рис. 1.

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».

Источник - http://www.nanonewsnet.ru/news/2014/uchenye-sozdali-robotov-s-sistemoi-upravleniya-imitiruyushchei-mozg-nasekomogo

 

Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта