Ο εικονικός αρουραίος που τροφοδοτείται με AI προσφέρει πληροφορίες σχετικά με τον τρόπο με τον οποίο οι εγκέφαλοι ελέγχουν το σύμπλεγμα, συντονισμένη κίνηση
Ο εικονικός αρουραίος, που ονομάζεται "RL-RAT", δημιουργήθηκε από ερευνητές στο Πανεπιστήμιο της Καλιφόρνια, Berkeley. Το RL-RAT είναι ένας προσομοιωμένος εγκέφαλος αρουραίου που μπορεί να μάθει να ελέγχει ένα ρομποτικό σώμα αρουραίων. Οι ερευνητές χρησιμοποίησαν έναν αλγόριθμο μάθησης ενίσχυσης για να εκπαιδεύσουν το RL-RAT για να εκτελέσουν διάφορα καθήκοντα, όπως το περπάτημα, το τρέξιμο και το άλμα.
Το RL-RAT ήταν σε θέση να μάθει να εκτελεί αυτές τις εργασίες με δοκιμή και σφάλμα. Ο αλγόριθμος ανταμείβει το RL-RAT για επιτυχημένες κινήσεις και το τιμωρεί για ανεπιτυχείς κινήσεις. Με την πάροδο του χρόνου, η RL-RAT έμαθε να συνδέει ορισμένες ενέργειες με θετικές ανταμοιβές και άλλες ενέργειες με αρνητικές ανταμοιβές. Αυτό του επέτρεψε να αναπτύξει στρατηγικές για την επιτυχή εκτέλεση των καθηκόντων.
Οι ερευνητές διαπίστωσαν ότι η μαθησιακή διαδικασία του RL-RAT ήταν παρόμοια με το πώς οι πραγματικοί αρουραίοι μαθαίνουν να ελέγχουν τις κινήσεις τους. Αυτό υποδηλώνει ότι το RL-RAT θα μπορούσε να είναι ένα χρήσιμο εργαλείο για τη μελέτη του τρόπου με τον οποίο ο εγκέφαλος ελέγχει την κίνηση και για την ανάπτυξη νέων θεραπειών για διαταραχές κίνησης.
Εκτός από τις πιθανές εφαρμογές για τη μελέτη των διαταραχών της κίνησης, η RL-RAT θα μπορούσε επίσης να χρησιμοποιηθεί για τη μελέτη άλλων πτυχών της λειτουργίας του εγκεφάλου, όπως η μάθηση, η μνήμη και η λήψη αποφάσεων. Το RL-RAT είναι ένα ισχυρό εργαλείο που θα μπορούσε να μας βοηθήσει να αποκτήσουμε μια καλύτερη κατανόηση του τρόπου λειτουργίας του εγκεφάλου και του τρόπου με τον οποίο ελέγχουν τη συμπεριφορά μας.
Βασικά σημεία:
1. Οι επιστήμονες στο Πανεπιστήμιο της Καλιφόρνιας, Berkeley, δημιούργησαν έναν εικονικό αρουραίο που τροφοδοτείται με AI που ονομάζεται "RL-RAT" που μπορεί να μάθει να ελέγχει ένα ρομποτικό σώμα αρουραίων και να εκτελεί σύνθετες κινήσεις.
2. Το RL-RAT χρησιμοποιεί έναν αλγόριθμο μάθησης ενίσχυσης για να μάθει με δοκιμή και σφάλμα, συνδέοντας επιτυχημένες κινήσεις με θετικές ανταμοιβές και ανεπιτυχείς κινήσεις με αρνητικές ανταμοιβές.
3. Η μαθησιακή διαδικασία της RL-RAT μοιάζει με τον τρόπο με τον οποίο οι πραγματικοί αρουραίοι μαθαίνουν να ελέγχουν τις κινήσεις τους, υποδηλώνοντας τη δυνητική χρησιμότητά της για τη μελέτη των διαταραχών της κίνησης και άλλων πτυχών της λειτουργίας του εγκεφάλου όπως η μάθηση, η μνήμη και η λήψη αποφάσεων.
