Il modo in cui il cervello ci permette di percepire e navigare nel mondo è uno degli aspetti più affascinanti della cognizione. Quando ci orientiamo, combiniamo costantemente le informazioni provenienti da tutti e sei i sensi in un modo apparentemente senza sforzo, una caratteristica che anche i sistemi di intelligenza artificiale più avanzati faticano a replicare.
Sulla nuova infrastruttura di ricerca EBRAINS, neuroscienziati cognitivi, modellatori computazionali e robotici stanno ora lavorando insieme per gettare nuova luce sui meccanismi neurali alla base di tutto ciò, creando robot i cui meccanismi interni imitano il cervello.
“Crediamo che i robot possano essere migliorati attraverso l'uso delle conoscenze sul cervello. Ma allo stesso tempo, questo può anche aiutarci a capire meglio il cervello", afferma Cyriel Pennartz, professore di cognizione e neuroscienze dei sistemi all'Università di Amsterdam.
Nello Human Brain Project, Pennartz ha collaborato con i modellatori computazionali Shirin Dora, Sander Bohte e Jorge F. Mejias per creare complesse architetture di reti neurali per la percezione basate su dati reali di ratti. Il loro modello, soprannominato "MultiPrednet" è costituito da moduli per l'input visivo e tattile e un terzo che li unisce.
"Quello che siamo stati in grado di replicare per la prima volta è che il cervello fa previsioni attraverso i diversi sensi", spiega Pennartz. "Così puoi prevedere come si sentirà qualcosa guardandolo e viceversa."
Il modo in cui queste reti "si allenano" ricorda il modo in cui gli scienziati pensano che il nostro cervello apprende: generando costantemente previsioni sul mondo, confrontandole con effettivi input sensoriali e quindi adattando la rete per evitare futuri segnali di errore.
Per testare le prestazioni di MultiPrednet in un corpo, i ricercatori hanno collaborato con Martin Pearson al Bristol Robotics Lab. Insieme lo hanno integrato in Whiskye, un robot simile a un roditore che esplora autonomamente il suo ambiente, utilizzando telecamere montate sulla testa per gli occhi e 24 baffi artificiali per raccogliere informazioni tattili.
I ricercatori hanno osservato le prime indicazioni che il modello basato sul cervello ha un vantaggio rispetto ai tradizionali sistemi di apprendimento profondo: soprattutto quando si tratta di navigazione e riconoscimento di scene familiari, MultiPredNet sembra funzionare meglio, una scoperta che il team ora spera di approfondire.
Per accelerare questa ricerca, il robot è stato ricreato come simulazione sulla piattaforma di neurorobotica dell'infrastruttura di ricerca EBRINS. "Questo ci consente di eseguire esperimenti di lunga durata o addirittura paralleli in condizioni controllate", afferma Pearson. "Abbiamo anche in programma di utilizzare le piattaforme di calcolo ad alte prestazioni e neuromorfiche per modelli molto più dettagliati di controllo e percezione in futuro".
Tutti i codici e gli strumenti di analisi del lavoro sono aperti su EBRAINS, in modo che i ricercatori possano eseguire i propri esperimenti. "È una situazione unica", afferma Pennartz: "Siamo stati in grado di dire, ecco un interessante modello di percezione basato sulla neurobiologia, e sarebbe fantastico testarlo su scala più ampia con supercomputer e incarnato in un robot. Fare questo è normalmente molto complicato, ma EBRAINS lo rende possibile.”
Katrin Amunts, direttore della ricerca scientifica dell'HBP afferma che "per comprendere la cognizione, avremo bisogno di esplorare come il cervello agisce come parte del corpo in un ambiente. La neuroscienza cognitiva e la robotica hanno molto da guadagnare l'una dall'altra in questo senso. Lo Human Brain Project ha riunito queste comunità e ora, con la nostra infrastruttura permanente, è più facile che mai collaborare".
Pawel Swieboda, CEO di EBRINS e direttore generale dell'HBP, commenta: "I robot del futuro trarranno vantaggio dalle innovazioni che collegano le intuizioni della scienza del cervello all'intelligenza artificiale e robotica. Con EBRAINS, l’Europa può essere al centro di questo passaggio verso un’intelligenza artificiale più ispirata alla biotecnologia la tecnologia. "