Como o cérebro nos permite perceber e navegar pelo mundo é um dos aspectos mais fascinantes da cognição. Ao nos orientarmos, combinamos constantemente as informações de todos os seis sentidos de uma maneira aparentemente fácil - um recurso que mesmo os sistemas de IA mais avançados lutam para replicar.
Na nova infra-estrutura de investigação EBRAINS, neurocientistas cognitivos, modeladores computacionais e roboticistas estão agora a trabalhar em conjunto para lançar uma nova luz sobre os mecanismos neurais por detrás disto, criando robôs cujo funcionamento interno imita o cérebro.
“Acreditamos que os robôs podem ser aprimorados com o uso de conhecimentos sobre o cérebro. Mas, ao mesmo tempo, isso também pode nos ajudar a entender melhor o cérebro ”, diz Cyriel Pennartz, professor de Cognição e Neurociências de Sistemas na Universidade de Amsterdã.
No Projeto Cérebro Humano, Pennartz colaborou com os modeladores computacionais Shirin Dora, Sander Bohte e Jorge F. Mejias para criar arquiteturas de redes neurais complexas para percepção com base em dados da vida real de ratos. Seu modelo, apelidado de “MultiPrednet”, consiste em módulos para entrada visual e tátil e um terceiro que os mescla.
“O que fomos capazes de replicar pela primeira vez é que o cérebro faz previsões em diferentes sentidos”, explica Pennartz. “Assim, você pode prever como algo se sentirá olhando para ele e vice-versa.”
A forma como essas redes 'treinam' se assemelha a como os cientistas pensam que nosso cérebro aprende: Gerando constantemente previsões sobre o mundo, comparando-as com entradas sensoriais reais e, em seguida, adaptando a rede para evitar futuros sinais de erro.
Para testar o desempenho do MultiPrednet em um corpo, os pesquisadores se uniram a Martin Pearson no Laboratório de Robótica da Bristol. Juntos, eles o integraram ao Whiskeye, um robô semelhante a um roedor que explora o ambiente de maneira autônoma, usando câmeras montadas na cabeça como olhos e 24 bigodes artificiais para coletar informações táteis.
Os pesquisadores observaram os primeiros indícios de que o modelo baseado no cérebro tem uma vantagem sobre os sistemas tradicionais de aprendizado profundo: especialmente quando se trata de navegação e reconhecimento de cenas familiares, o MultiPredNet parece ter um desempenho melhor - uma descoberta que a equipe agora espera investigar mais.
Para acelerar esta pesquisa, o robô foi recriado como uma simulação na Plataforma de Neurorobótica da infraestrutura de pesquisa EBRAINS. “Isso nos permite fazer experimentos de longa duração ou mesmo experimentos paralelos sob condições controladas”, diz Pearson. “Também planejamos usar as Plataformas de Computação Neuromórfica e de Alto Desempenho para modelos muito mais detalhados de controle e percepção no futuro.”
Todas as ferramentas de código e análise da obra estão abertas no EBRAINS, para que os pesquisadores possam realizar seus próprios experimentos. “É uma situação única”, diz Pennartz: “Pudemos dizer, aqui está um modelo interessante de percepção baseado em neurobiologia, e seria ótimo testá-lo em uma escala maior com supercomputadores e incorporado em um robô. Fazer isso normalmente é muito complicado, mas EBRAINS torna isso possível. ”
Katrin Amunts, Diretora de Pesquisa Científica do HBP diz que “para entender a cognição, precisamos explorar como o cérebro atua como parte do corpo em um ambiente. A neurociência cognitiva e a robótica têm muito a ganhar uma com a outra a esse respeito. O Projeto Cérebro Humano reuniu essas comunidades e, agora, com nossa infraestrutura permanente, é mais fácil do que nunca colaborar. ”
Pawel Swieboda, CEO da EBRAINS e Diretor Geral do HBP, comenta: “Os robôs do futuro se beneficiarão de inovações que conectam percepções da ciência do cérebro à IA e robótica. Com o EBRAINS, a Europa pode estar no centro desta mudança para uma IA mais bio-inspirada e tecnologia. "