Beynin dünyayı algılamamıza ve yönlendirmemize nasıl izin verdiği, bilişin en büyüleyici yönlerinden biridir. Kendimizi yönlendirirken, altı duyunun tamamından gelen bilgileri görünüşte zahmetsiz bir şekilde sürekli olarak birleştiriyoruz; bu, en gelişmiş yapay zeka sistemlerinin bile kopyalamakta zorlandığı bir özellik.
Yeni EBRAINS araştırma altyapısında bilişsel sinirbilimciler, hesaplamalı modelleyiciler ve robot bilimciler artık bunun arkasındaki sinir mekanizmalarına yeni bir ışık tutmak için birlikte çalışıyorlar. robotlar iç işleyişi beyni taklit eder.
“Robotların beyin hakkındaki bilgilerin kullanılmasıyla geliştirilebileceğine inanıyoruz. Ancak aynı zamanda bu, beyni daha iyi anlamamıza da yardımcı olabilir” diyor Amsterdam Üniversitesi Biliş ve Sinir Sistemleri Profesörü Cyriel Pennartz.
İnsan Beyni Projesi'nde Pennartz, sıçanlardan alınan gerçek hayattaki verilere dayanan algıya yönelik karmaşık sinir ağı mimarileri oluşturmak için hesaplamalı modelleyiciler Shirin Dora, Sander Bohte ve Jorge F. Mejias ile işbirliği yaptı. “MultiPrednet” olarak adlandırılan modelleri, görsel ve dokunsal girdi modüllerinden ve bunları birleştiren üçüncü bir modülden oluşuyor.
Pennartz şöyle açıklıyor: "İlk kez kopyalayabildiğimiz şey, beynin farklı duyular üzerinden tahminlerde bulunmasıydı." "Böylece bir şeye baktığınızda nasıl hissedeceğinizi tahmin edebilirsiniz, ya da tam tersi."
Bu ağların 'eğitim' şekli, bilim adamlarının beynimizin öğrendiğini düşünme şekline benziyor: Sürekli olarak dünya hakkında tahminler üreterek, bunları gerçek duyusal girdilerle karşılaştırarak ve ardından ağı gelecekteki hata sinyallerini önleyecek şekilde uyarlayarak.
MultiPrednet'in vücutta nasıl performans gösterdiğini test etmek için araştırmacılar, Bristol Robotik Laboratuvarı'ndan Martin Pearson ile birlikte çalıştı. Birlikte bunu, gözler için başa takılan kameralar ve dokunsal bilgiler toplamak için 24 yapay bıyık kullanarak çevresini bağımsız olarak keşfeden, kemirgen benzeri bir robot olan Whiskeye'a entegre ettiler.
Araştırmacılar, beyin temelli modelin geleneksel derin öğrenme sistemlerine göre bir üstünlüğe sahip olduğuna dair ilk belirtileri gözlemlediler: Özellikle navigasyon ve tanıdık sahnelerin tanınması söz konusu olduğunda, MultiPredNet daha iyi performans gösteriyor gibi görünüyor; bu, ekibin şimdi daha fazla araştırmayı umduğu bir keşif.
Bu araştırmayı hızlandırmak için robot, EBRAINS araştırma altyapısının Nörorobotik Platformunda bir simülasyon olarak yeniden yaratıldı. Pearson, "Bu, kontrollü koşullar altında uzun süreli ve hatta paralel deneyler yapmamıza olanak tanıyor" diyor. "Gelecekte çok daha ayrıntılı kontrol ve algı modelleri için Yüksek Performanslı ve Nöromorfik Bilgi İşlem Platformlarını da kullanmayı planlıyoruz."
Çalışmanın tüm kod ve analiz araçları EBRAINS üzerinde açık olduğundan araştırmacıların kendi deneylerini yapabilmeleri sağlanıyor. Pennartz, "Bu benzersiz bir durum" diyor: "Burada nörobiyolojiye dayalı ilginç bir algı modelinin bulunduğunu ve bunu süper bilgisayarlarla daha büyük ölçekte ve bir robotta somutlaştırılarak test etmenin harika olacağını söyleyebildik. Bunu yapmak normalde çok karmaşıktır ancak EBRAINS bunu mümkün kılıyor."
HBP'nin Bilimsel Araştırma Direktörü Katrin Amunts şöyle diyor: "Bilişi anlamak için beynin bir ortamda vücudun bir parçası olarak nasıl davrandığını keşfetmemiz gerekecek. Bilişsel sinir bilimi ve robot biliminin bu açıdan birbirlerinden kazanacağı çok şey var. İnsan Beyni Projesi bu toplulukları bir araya getirdi ve artık ayakta duran altyapımız sayesinde işbirliği yapmak her zamankinden daha kolay.”
EBRAINS CEO'su ve HBP Genel Müdürü Pawel Swieboda şu yorumu yapıyor: "Geleceğin robotları, beyin biliminden elde edilen bilgileri yapay zeka ve yapay zekaya bağlayan yeniliklerden faydalanacak. robotik. EBRAINS ile Avrupa, daha biyo-ilhamlı yapay zeka ve teknolojiye geçişin merkezinde yer alabilir. teknoloji".