Bagaimana otak membolehkan kita melihat dan menavigasi dunia adalah salah satu aspek kognisi yang paling menarik. Semasa mengorientasikan diri kita, kita selalu menggabungkan maklumat dari keenam deria dengan cara yang nampaknya mudah - satu ciri yang bahkan sukar untuk ditiru oleh sistem AI paling maju.
Mengenai infrastruktur penyelidikan EBRAINS baharu, ahli sains saraf kognitif, pemodel pengiraan dan pakar robotik kini bekerjasama untuk memberi penerangan baharu tentang mekanisme saraf di sebalik ini, dengan mencipta robot yang kerja dalaman meniru otak.
"Kami percaya bahawa robot dapat ditingkatkan melalui penggunaan pengetahuan tentang otak. Tetapi pada masa yang sama, ini juga dapat membantu kita memahami otak dengan lebih baik, ”kata Cyriel Pennartz, seorang Profesor Ilmu Pengetahuan Kognisi dan Sistem di Universiti Amsterdam.
Dalam Projek Otak Manusia, Pennartz telah bekerjasama dengan pemodel komputasi Shirin Dora, Sander Bohte dan Jorge F. Mejias untuk membuat arsitektur rangkaian saraf yang kompleks untuk persepsi berdasarkan data kehidupan sebenar dari tikus. Model mereka, dijuluki "MultiPrednet" terdiri dari modul untuk input visual dan taktil, dan yang ketiga yang menggabungkannya.
"Apa yang kami dapat meniru untuk pertama kalinya, adalah otak membuat ramalan di pelbagai deria," jelas Pennartz. "Oleh itu, anda dapat meramalkan bagaimana sesuatu akan dilihat dari melihatnya, dan sebaliknya."
Cara 'melatih' rangkaian ini menyerupai bagaimana saintis berfikir otak kita belajar: Dengan terus membuat ramalan tentang dunia, membandingkannya dengan input deria yang sebenarnya, dan kemudian menyesuaikan rangkaian untuk mengelakkan isyarat ralat di masa depan.
Untuk menguji bagaimana prestasi MultiPrednet dalam badan, para penyelidik bekerjasama dengan Martin Pearson di Bristol Robotics Lab. Bersama-sama mereka menggabungkannya ke dalam Whiskeye, robot seperti tikus yang secara automatik menjelajahi persekitarannya, menggunakan kamera yang dipasang di kepala untuk mata, dan 24 misai buatan untuk mengumpulkan maklumat sentuhan.
Para penyelidik memerhatikan petunjuk pertama bahawa model berdasarkan otak memiliki kelebihan daripada sistem pembelajaran mendalam tradisional: Terutama ketika berkaitan dengan navigasi dan pengenalan adegan yang sudah biasa, MultiPredNet nampaknya berprestasi lebih baik — penemuan yang kini diharapkan oleh tim untuk menyelidiki lebih lanjut.
Untuk mempercepat penyelidikan ini, robot telah dibuat semula sebagai simulasi pada Platform Neurorobotik infrastruktur penyelidikan EBRAINS. "Ini membolehkan kita melakukan eksperimen jangka panjang atau selari dalam keadaan terkawal," kata Pearson. "Kami juga merancang untuk menggunakan Platform Pengkomputeran Berprestasi Tinggi dan Neuromorfik untuk model kawalan dan persepsi yang lebih terperinci di masa depan."
Semua kod dan alat analisis karya dibuka di EBRAINS, supaya penyelidik dapat menjalankan eksperimen mereka sendiri. "Ini adalah situasi yang unik," kata Pennartz: "Kami dapat mengatakan, inilah model persepsi yang menarik berdasarkan neurobiologi, dan akan lebih baik untuk mengujinya pada skala yang lebih besar dengan superkomputer dan terkandung dalam robot. Melakukan ini biasanya sangat rumit, tetapi EBRAINS memungkinkan. "
Katrin Amunts, Pengarah Penyelidikan Ilmiah HBP mengatakan bahawa "untuk memahami kognisi, kita perlu meneroka bagaimana otak bertindak sebagai bahagian tubuh dalam persekitaran. Ilmu saraf dan robotik kognitif mempunyai banyak keuntungan antara satu sama lain dalam hal ini. Projek Otak Manusia menyatukan komuniti ini, dan sekarang dengan infrastruktur kami yang sedia ada, lebih mudah daripada sebelumnya untuk bekerjasama. "
Pawel Swieboda, Ketua Pegawai Eksekutif EBRAINS dan Ketua Pengarah HBP, mengulas: "Robot masa depan akan mendapat manfaat daripada inovasi yang menghubungkan pandangan dari sains otak ke AI dan robotik. Dengan EBRAINS, Eropah boleh menjadi pusat peralihan ini kepada AI yang lebih bio-inspirasi dan teknologi"