Вчені створили роботів з системою керування, що імітує мозок комахи
Група німецьких дослідників розробила робота, система управління якого наслідує своєю роботою роботі мозку і нервової системи медоносної бджоли, комахи, яка керується колірної інформацією під час пошуків їжі. Цей робот створений на базі невеликого гусеничного шасі, обладнаного додатковою камерою і пов'язаного з комп'ютером за допомогою системи бездротового зв'язку. В надрах комп'ютера виконується програма, яка виробляє розрахунок спрощеної моделі сенсорно-рухової нейронної мережі мозку комахи і керує приводами коліс таким чином, що робот рухається в напрямку об'єктів, що мають привабливий з його точки зору колір.
"Робот, керований моделлю нейронної мережі, може самостійно зв'язати певні зовнішні стимули зі своїми поведінковими правилами" - розповідає професор Мартін Пол Норот (Martin Paul Nawrot), голова наукової групи з університету Фреї, Берлін, - "Це дуже схоже на те, як медоносні бджоли навчаються під час збору нектару наближатися до квітучим рослинам певного кольору і уникати рослин інших кольорів.
Створивши робота, вчені помістили його в центрі невеликий арени, на стінах якого були намальовані плями червоного і синього кольорів. Як тільки камера робота сфокусувалася на об'єкті червоного кольору, вчені виробили спалах світла за допомогою зовнішнього джерела. Цей сигнал активізував відповідні зв'язки в нейронної мережі, яка запам'ятала, що об'єкти червоного кольору є "привабливими" для робота. У подальшому, отримавши команду на початок переміщень, робот почав рухатися, наближаючись до об'єктів червоного кольору і ретельно уникаючи об'єктів синього кольору.
"Завдяки роботі моделі нейронної мережі робот моментально вирішує завдання пошуку об'єкта бажаного кольору і розраховує траєкторію наближення до нього" - розповідає професор Норот, - "При цьому немає необхідності написання тисяч рядків програмного коду, що описують поведінкові принципи робота, для його навчання достатньо лише одного практичного заняття"".
В найближчому часі вчені збираються розширити та ускладнити модель нейронної мережі, додавши їй кілька нових принципів навчання, що дозволить роботу демонструвати більш складну поведінку. "Спочатку ми хочемо зрозуміти, як такі фундаментальні функції, як пізнання і пам'ять, дають змогу живим організмам виконувати складні завдання. А пізніше накопичений нами досвід і знання можна буде використовувати при створенні адаптивних систем управління, які вже можна буде розглядати як штучний інтелект початкового рівня".