Un robot trova la sua strada utilizzando cellule cerebrali GPS artificiali

Il comportamento e l'interazione di due tipi di neuroni nel cervello aiutano a dare agli esseri umani e ad altri animali una straordinaria capacità di navigare costruendo una mappa mentale dell'ambiente circostante. Ora a un robot è stato assegnato un gruppo simile di celle virtuali per aiutarlo a trovare la propria strada.

I ricercatori di Singapore hanno simulato due tipi di cellule note per essere utilizzate per la navigazione nel cervello, le cosiddette cellule del luogo e della griglia, e hanno dimostrato che potrebbero consentire a un robot con piccole ruote di orientarsi. Invece di simulare fisicamente le celle, hanno creato un semplice modello bidimensionale delle celle nel software. Il lavoro è stato condotto da Haizhou Li , professore presso l'Agenzia per la scienza, la tecnologia e la ricerca ( UNA STELLA ).

Le celle della griglia artificiale potrebbero fornire un sistema di mappatura e navigazione adattivo e robusto, ha scritto Li in un'e-mail di cui è coautore Huajin Tang e Yuan Miaolong , due ricercatori di A*STAR che sono coautori di un articolo sul lavoro. Gli esseri umani e gli animali hanno una capacità istintiva di navigare liberamente e deliberatamente in un ambiente piuttosto senza sforzo.

Il lavoro è significativo perché mostra il potenziale per avere macchine che imitano attività più complesse nel cervello. I robotici utilizzano sempre più reti neurali artificiali per addestrare i robot a svolgere compiti come il riconoscimento e la presa di oggetti, ma queste reti non riflettono fedelmente la complessità e la sottigliezza di un vero cervello biologico.

Le reti neurali sono in realtà molto vagamente ispirate dal cervello, dice Oren Etzioni , CEO dell'Allen Institute for Artificial Intelligence di Seattle. Sono elementi di calcolo distribuito, ma sono molto semplici rispetto ai neuroni; le connessioni sono estremamente semplici rispetto a una sinapsi. Dice che questo nuovo sviluppo che prende ispirazione dal cervello sembra un buon lavoro.

Le cellule del luogo furono identificate per la prima volta negli anni '70 da John O'Keefe, che scoprì che si attivano ogni volta che un topo passava nello stesso punto in un'area. Le cellule della griglia, individuate in una parte diversa del cervello da May-Britt e Edvard Moser nel 2005, si attivano quando un animale arriva in qualsiasi luogo su una griglia triangolare di punti, fornendo così un senso più dettagliato della posizione nello spazio.

Insieme ad altri tipi di cellule, e elaborando informazioni sensoriali, si pensa che le cellule della griglia e del luogo forniscano agli animali un senso innato del mondo che li circonda e della loro posizione al suo interno. La scoperta di queste cellule è valsa ai tre scienziati coinvolti il ​​Premio Nobel per la Medicina nel 2014 (vedi Nobel for Brain's Location Code).

I ricercatori di Singapore hanno testato l'approccio su un robot lasciato libero in uno spazio ufficio di 35 metri quadrati. Hanno fatto vagare il robot per lo spazio dell'ufficio e hanno verificato che il suo posto artificiale e le celle della griglia funzionassero in modo paragonabile alle loro controparti biologiche.

Il sistema di navigazione non è ancora buono come quello convenzionale e i ricercatori affermano di aver bisogno di sviluppare una migliore comprensione del modo in cui funzionano le cellule biologiche per migliorarlo. Tuttavia, suggeriscono che potrebbe offrire vantaggi rispetto ai sistemi convenzionali, che potrebbero essere confusi da modifiche a un ambiente, ad esempio.

Oltre a fornire un modo più efficiente e affidabile per le macchine di muoversi, Li spera che il lavoro possa aiutare i neuroscienziati a comprendere il funzionamento del sistema di navigazione del cervello. Ciò fornirà una soluzione per prevedere le attività neurali utilizzando robot mobili prima di condurre esperimenti sui ratti, scrivono i ricercatori.

I ricercatori di intelligenza artificiale stanno cercando sempre più di ricercare sul cervello modi per perfezionare approcci moderni all'apprendimento automatico. Tuttavia, Etzioni dell'Allen Institute osserva che la complessità dell'organo rende difficile l'applicazione della ricerca neurologica. Ecco perché questo lavoro è eccitante, dice.

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