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Articles by Amir Karniel in JoVE
JoVE Neuroscience
Un dimensionale Turing-Like test stretta di mano per il motore di intelligence
Biomedical Engineering, Ben-Gurion University
Vi presentiamo un simile test di Turing Handshake amministrato attraverso un sistema telerobotica in cui l'interrogante è in possesso di uno stilo robotica e l'interazione con un altro soggetto (umano o artificiale). Noi utilizziamo un metodo di scelta forzata, ed estrarre una misura per la somiglianza del modello artificiale di una stretta di mano umana.
Other articles by Amir Karniel on PubMed
Sequenza, Tempo O Rappresentazione Dello Stato: Come Il Sistema Di Controllo Motore Adattarsi Ad Ambienti Variabili?
L'osservazione dei movimenti tempestivi implica l'esistenza di qualche rappresentazione interna del tempo, come un ipotetico orologio neurale? Riportiamo i risultati di esperimenti progettati per indagare se i soggetti formano una corretta rappresentazione adattiva della meccanici ambienti che cambiano in maniera molto prevedibile. In questi esperimenti, soggetti è sono chiesto di eseguire movimenti del braccio sopra un'area di lavoro bidimensionale mentre vivendo inquietanti forze dipendenti dal tempo. Forniamo una definizione formale per la rappresentazione del tempo e concludere che nostri soggetti non utilizzano tempo rappresentazione per motore adattamento alle condizioni testate. Movimenti braccio raggiungendo i soggetti hanno eseguito negli esperimenti seguenti: (1) sei esperimenti in un sinusoidale campo forza variabile nel tempo; (2) sei esperimenti in una semplice sequenza di alternanza viscosi campi di forza, in cui il numero di destinazioni consentite per l'approssimazione della forza di un complesso campo di forza dello stato-dipendente; e (3) sei esperimenti nella stessa sequenza semplice di alternata viscosi campi di forza, in cui non era possibile approssimazione dello stato dipendente dal campo di forza. Abbiamo scoperto che i soggetti non ha fatto adattare per il campo di forza variabile nel tempo e non erano in grado di formare un'adeguata rappresentazione della semplice sequenza di campi di forza. In quest'ultimo caso, ogni qualvolta possibile, adattato a un singolo campo di stato-dipendente che ha prodotto le forze simili per i due campi alternati. Questo campo di stato-dipendente prodotto le stesse forze come la sequenza dei campi applicata soltanto sopra le traiettorie che soggetti eseguiti durante la fase di addestramento. Tuttavia, il campo di stato-dipendente era insufficiente per produrre il corrette forze generate dalla sequenza campo sopra un nuovo insieme di traiettorie.Questi risultati non sono coerenti con l'ipotesi che soggetti si svilupperebbero una corretta rappresentazione delle forze dipendenti dal tempo, almeno nelle circostanze testati. Si ipotizzano che il sistema responsabile dell'adattamento dei movimenti di forze esterne può essere incapace di impiegare la rappresentazione temporale. Mentre è possibile che una tale rappresentazione può emergere in una formazione più prolungato o intenso, i nostri risultati indicano una preferenza di sistema adattivo per generalizzare basato su che rappresenta la dipendenza delle forze esterne dello stato piuttosto che al tempo.
Dimensione Dinamica Di Un Sistema Ibrido a Neurorobotic
L'obiettivo di questo lavoro è quello di capire come tessuto possono essere programmati per eseguire funzioni predeterminate. Abbiamo sviluppato uno strumento di ricerca che include il tronco encefalico di una lampreda e un robot a due ruote interconnesse in un circuito chiuso. Riportiamo qui lo sviluppo di un quadro per studiare la dinamica del tessuto neurale basata sull'interazione di questo tessuto con il robot.
Analisi Computazionale in Vitro: Dinamiche E Plasticità Del Sistema Neuro-robotico
Quando il cervello interagisce con l'ambiente si adatta costantemente da che rappresenta l'ambiente in una forma che è chiamata un modello interno. Le basi neurobiologiche per modelli interni sono fornita dalla connettività e le proprietà dinamiche dei neuroni. Così, le interazioni tra tessuti neurali e dispositivi esterni forniscono un mezzo fondamentale per indagare la connettività e la proprietà dinamiche delle popolazioni neurali. Abbiamo sviluppato questa idea, suggerita nel 1980 da Valentino Braitenberg, per indagare e rappresentare il comportamento dinamico di popolazioni neuronali nel tronco encefalico della lampreda. Il tronco encefalico è stato mantenuto in vitro e collegati in un circuito chiuso con due tipi di dispositivo artificiale: (a) un sistema dinamico simulato e (b) un piccolo robot mobile. In entrambi i casi, il dispositivo è stato controllato da segnali extracellulari registrati e l'output è stato tradotto in stimoli elettrici consegnati al sistema neurale. L'obiettivo del primo studio era di stimare la dimensione dinamica della preparazione neurale in configurazione single-input / output singolo. La dimensione dinamica è il numero di variabili di stato che, insieme con l'ingresso applicato, determinare l'output di un sistema. I risultati indicano che, mentre questo sistema neurale ha notevoli proprietà dinamiche, la sua complessità efficace, come stabilito dalla dimensione dinamica, è piuttosto moderata. Nel secondo studio, abbiamo considerato una situazione più specifica, in cui la stessa porzione del sistema nervoso controlla un dispositivo robotizzato in una configurazione a due input/2 output. Abbiamo montato i dati di input-output dalla preparazione neuro-robotica per modelli di rete neurale avendo diverse dinamiche interne e abbiamo osservato l'errore di generalizzazione di ogni modello. Coerente con il primo studio, questo secondo esperimento ha dimostrato che un semplice modello dinamico ricorrente era in grado di catturare il comportamento del sistema ibrido. Questo quadro sperimentale e computazionale fornisce i mezzi per indagare la plasticità neurale e rappresentazioni interne nel contesto delle interfacce cervello-macchina.
Adattamento Bimanuale: Rappresentazioni Interne Dei Movimenti Ritmici Bimanuali
Da legare le scarpe e la cravatta per gli applausi alla fine di un seminario di fine di ritaglio, coordinamento bimanuale gioca un ruolo importante nella nostra attività quotidiana. Un fenomeno importante nella coordinazione bimanuale è la predisposizione verso la simmetria speculare nell'esecuzione dei movimenti ritmici bimanuali. Anche se l'apprendimento e l'adattamento in coordinamento bimanuale sono fenomeni che sono stati osservati, essi non sono stati studiati nel contesto del controllo adattativo e rappresentazioni interni-approcci che sono stati impiegati con successo nell'arena di raggiungere i movimenti e adattamento a perturbazioni della forza. Questo libro esamina le dinamiche dei meccanismi di apprendimento coinvolti quando i soggetti sono addestrati a eseguire una poliritmia bimanuale non armonica in un compito di maschiatura bimanuale dito indice. Soggetti sono addestrati in questo compito in modo implicito, mediante feedback visivi alterati, mentre la loro performance è continuamente monitorato durante l'esperimento. I nostri risultati sperimentali indicano l'esistenza di significative (p < 0,01) le curve di apprendimento (cioè errore piazzole con pendii significativamente negativi) durante l'allenamento e aftereffects con un periodo di washout dopo il feedback visivo non cessa di essere alterato. Questi risultati confermano la formazione di rappresentazioni interne nel controllo motore bimanuale. Vi presentiamo un modello semplice, fisiologicamente plausibile, neurale che combina feedback e adattamento nel processo di controllo e che è in grado di riprodurre fenomeni chiavi del coordinamento bimanuale e l'adattamento.
La Spiegazione Di Modelli Di Attività Neurale Nella Corteccia Motoria Primaria Utilizzando Modelli Di Biomeccanica Del Midollo Spinale E Degli Arti
Che cosa determina il modello specifico di attivazione dei neuroni della corteccia motoria primaria (M1) nel contesto di un dato compito motore? Vi presentiamo un modello fisiologico livello di sistemi che descrive la trasformazione dall'attività neurale in M1, attraverso il segnale di controllo muscolare, in coppie congiunta e giù per le forze dell'endpoint e movimenti. La ridondanza del sistema è risolto dai criteri di ottimizzazione biologicamente plausibile. Il modello spiega attività neurale alla popolazione sia singolo neurone, livelli. A causa della relativa semplicità del modello e trattabilità analitica, fornisce l'intuizione per quanto riguarda le caratteristiche più salienti del sistema così come una possibile spiegazione causale di come queste a determinare il comportamento complessivo. Inoltre, essa spiega un gran numero di osservazioni recenti, tra cui il pattern temporale del singolo neurone e popolazione sparando tariffe durante isometrica e attività di movimento, stretta regolazione curve, curve tuning non coseno, cambiamenti di direzioni preferite durante un'attività e cambiamenti di direzioni preferite a causa di differenti condizioni sperimentali.
Criterio Minimo Di Accelerazione Con Vincoli Implica Controllo Bang-bang Come Un Principio Sottostante Per Traiettorie Ottimali Del Braccio Che Raggiungendo I Movimenti
Rapidi raggiungimento di braccio movimenti servono come un banco di prova eccellente per qualsiasi teoria sulla formazione di traiettoria. Come questi movimenti sono previsti? Un criterio minimo di accelerazione è stato esaminato in passato e la soluzione ottenuta, basata sull'equazione di Eulero-Poisson, non è riuscito a prevedere che la mano vuoi iniziare e terminare il movimento a riposo (cioè, con zero accelerazione). Pertanto, questo criterio è stato respinto in favore il jerk minimo, che è stato dimostrato di essere riuscito a descrivere molte caratteristiche dei movimenti umani. Questa lettera segue un approccio alternativo e risolve il problema di accelerazione minima con vincoli di utilizzo minimo principio di Pontryagin. Utilizziamo il principio di minimo per ottenere traiettorie accelerazione minima e utilizzare il coglione come un segnale di controllo. Al fine di trovare una soluzione che non include funzioni di impulso nonphysiological, vincoli su massimo e valori minimi jerk sono presupposti. La soluzione analitica fornisce una costante a tratti trifase jerk segnale (controllo bang-bang) dove la grandezza il jerk e dei tempi di commutazione due dipende la grandezza dei valori massimo e minimo scatto disponibili. Questo risultato si inserisce le traiettorie osservate di raggiungere movimenti e prende in considerazione sia le coordinate estrinseche e le limitazioni del muscolo in un quadro unico. L'accelerazione minima con principio di vincoli è discusso come un approccio unificante per molte osservazioni circa il controllo neurale dei movimenti.
Coinvolgimento Del Sistema Nervoso Autonomo Nell'adattamento Motore: Riduzione Di Accelerazione O Errore?
Nell'ultimo adattamento motore di pochi decenni è stato estesamente studiato osservando le caratteristiche invarianti di raggiungere movimenti. In un parallelo neurocomportamentale linea di apprendimento emotivo di ricerca è stato studiato sotto l'ombrello della teoria di due fattori di apprendimento. In questo studio abbiamo esplorare la relazione tra apprendimento motore e la risposta autonomica (heart rate, HR) di soggetti eseguendo movimenti raggiungendo punto a punto, tenendo il mouse di un computer. Consideriamo due esiti alternativi: uno è che risposta autonomica correla con il tasso di apprendimento e la seconda è che la risposta autonomica correla con l'errore residuo allo stato stazionario. Diciotto soggetti hanno eseguito movimenti raggiungendo sotto perturbato feedback visivo dimostrando apprendimento e dopo gli effetti dell'apprendimento. Il movimento della mano, così come un segnale di elettrocardiogramma fosse registrato durante l'addestramento e attentamente analizzato non in linea per estrarre il trial di prova errore, nonché il periodo di cuore. I risultati mostrano la chiara correlazione tra il cambiamento in HR e l'errore residuo ma nessuna correlazione tra il cambiamento in HR e il tasso di apprendimento sostenendo la seconda alternativa che la sensibilità di errori, ma non il tasso di apprendimento correla con la risposta autonomica. Un gruppo di controllo di un altro sette soggetti subì lo stesso esperimento senza il feedback visivo perturbato. Questo gruppo di controllo ha mostrato alcun cambiamento in HR. Ulteriori studi sono necessari per convalidare questa ipotesi e svelare il meccanismo mediante il quale la risposta autonomica correla con l'errore residuo del motore.
Un Semplice E Accurato Insorgenza Metodo Di Rilevazione Per Un Profilo Di Velocità Misurata Campana
Neuroscienziati controllo motore misurano le traiettorie dell'arto ed estrarre l'insorgenza del movimento per una varietà di scopi. Tali traiettorie sono spesso allineate rispetto l'esordio del movimento individuale prima le caratteristiche di quel movimento sono estratti e loro proprietà sono ispezionati. L'esordio rilevamento viene eseguito manualmente o automaticamente, in genere selezionando una soglia di velocità. Presentiamo qui, un algoritmo di rilevamento ad esordio semplice che è più preciso la tecnica della soglia velocità convenzionali. Il metodo proposto si basa su una semplice regressione e segue l'accelerazione minima con modello di vincoli, in cui la fase iniziale del movimento a forma di campana è modellata da una potenza cubica del tempo. Noi dimostrare le prestazioni del metodo proposto e confrontarlo alla tecnica della soglia di velocità e di rilevamento manuale esordio da un gruppo di esperti di controllo del motore. Il database per questo confronto consiste di scatto minimo simulato traiettorie e registrato raggiungendo i movimenti.
Nuove Prospettive Sul Dialogo Tra Macchine E Cervelli
Interfacce cervello-macchina (BMIs) sono studiate principalmente come un mezzo per fornire alle persone paralizzate con nuovi canali di comunicazione con il mondo esterno. Tuttavia, la comunicazione tra cervello e dispositivi artificiali offre anche un'opportunità unica per studiare le proprietà dinamiche dei sistemi neurali. Questa recensione si concentra sulle interfacce bidirezionali, che operano in due modi di tradurre i comandi di input per il dispositivo e l'uscita del dispositivo in stimoli neurali segnali neurali. Discutiamo come bidirezionale BMIs aiuto indagando neural information processing e dinamiche come neurali possa partecipare il controllo di dispositivi esterni. A questo proposito, un BMI bidirezionale può essere considerato come una combinazione di fantasia dell'apparato di registrazione e stimolazione neurale, collegato tramite un corpo artificiale. Il corpo artificiale può essere progettato in modo praticamente infinito al fine di osservare diversi aspetti della dinamica neurale e per approssimare le politiche di controllo desiderato.
Adattamento Alle Perturbazioni Di Forza Ritardo Nel Raggiungimento Di Movimenti
Adattamento alle perturbazioni forza deterministica durante il raggiungimento di movimenti è stato ampiamente studiato negli ultimi decenni. Qui, usiamo questa metodologia per esplorare la capacità del cervello di adattarsi a un campo di forza dipendente dalla velocità ritardato. Due gruppi di soggetti preformato standard raggiungendo esperimento sotto un campo di forza dipendente dalla velocità. La forza o era immediatamente proporzionale alla velocità corrente (controllo) o ritardate del da 50 ms (Test). I risultati dimostrano chiaro adattamento alle perturbazioni della forza ritardata. Le deviazioni da una linea retta, durante le prove di cattura sono state spostate nel tempo rispetto a post-adaptation a un campo dipendente di velocità non ritardato (controllo), indicando l'aspettativa per il campo di forza ritardato. Adattamento ai campi della forza è considerato un processo in cui il sistema motorio predice le forze da aspettarselo basato sullo stato che un arto assume in risposta ai comandi motori. Questo studio dimostra per la prima volta che la finestra temporale di questa previsione non deve essere fissa. Questo è rilevante per la capacità dei meccanismi adattativi per compensare la variabilità nella trasmissione di informazioni attraverso il sistema sensoriale-motoria.
Mesi Nello Spazio: Sinestesia Modula Attenzione E Azione
Mese-spazio sinesteti mesi di esperienza come sequenze disposti in configurazioni spazialmente definiti. Mentre la maggior parte delle opere sulla sinestesia hanno studiato le implicazioni percettive, questo studio si concentra sull'influenza sinestetici sul comportamento di azione di un synaesthete. S.M., un mese-spazio synaesthete e 5 controlli abbinati eseguito un compito di Stroop-come spaziale in un haptics e combinato ambiente di realtà virtuale, che è stato specialmente progettato per simulare l'esperienza sinestetica tridimensionale di S.M.. L'esperimento, sono stati presentati contemporaneamente un cerchio e una parola. La parola consisteva di un nome di mese o un nome di direzione ed era situata al centro dello schermo, mentre il cerchio è stato visualizzato in uno dei quattro periferiche posizioni-alto, in basso, a destra, o sinistra. Quando S.M. fu chiesto di ignorare la parola e raggiungere per il cerchio, sono stato trovato senza effetti. Al contrario, quando le fu chiesto di ignorare il cerchio e raggiungere per una posizione indicata dalla parola, è stato trovato un effetto di congruenza per mesi e parole di direzione. Fondamentalmente, questi effetti sono evidenti in tutte le misurazioni di raggiungere prestazioni (cioè, percorso, velocità e traiettoria di movimento). I nostri risultati hanno rivelato che per mese-spazio sinesteti, mesi provocare spostamenti spaziali di attenzione in un modo simile come indicazioni. Inoltre, questi spostamenti di attenzione colpite non solo latenti processi cognitivi (cioè, il tempo di reazione) ma anche palese comportamento (cioè, movimenti della mano intera).
Proximodistal Gradiente Nella Percezione Della Rigidità Ritardata
Muscoli prossimali e distali sono differenti in dimensione, forza massima, azione meccanica e controllo neuromuscolare. Nello studio corrente Esploriamo la percezione di rigidità ritardata quando sondando viene eseguita utilizzando il movimento delle diverse articolazioni. Abbiamo trovato una sfumatura proximodistal nella quantità di sottovalutazione della rigidità ritardo nella transizione tra sondando con articolazioni spalla, gomito e polso. Inoltre, c'era una sfumatura simile alla ponderazione ottima tra stima di rigidità e l'inverso di valutazione della conformità che predisse la percezione dei soggetti. Questi gradienti non potrebbero essere attribuiti alle differenze nell'ampiezza di movimento, durata, velocità e forza di ampiezza perché queste variabili non erano significativamente modulate dal giunto usato per sondare. Forza media non seguire neanche una sfumatura simile. Pertanto consigliamo che il gradiente osservato nella percezione rivela una sfumatura proximodistal nel controllo, tale che articolazioni prossimali sono dominate dal controllo della forza, mentre le articolazioni distali sono dominate dal controllo di posizione.
Prove Per Il Controllo Predittivo Di Sollevamento Serie Di Oggetti Virtuali
Il sistema di controllo motore umano si comporta con garbo in un ambiente dinamico e tempo variabile. Qui, abbiamo esplorato le capacità predittive del sistema motore in una semplice attività di motore di sollevamento una serie di oggetti virtuali. Quando un soggetto solleva un oggetto, lui/lei utilizza un'aspettativa del peso dell'oggetto per generare un comando motore. Tutti i modelli di motore apprendimento impiegano algoritmi di apprendimento che essenzialmente si aspettano il futuro essere simile all'ambiente precedentemente sperimentato. In questo studio, abbiamo chiesto soggetti a sollevare una serie di pesi in aumento e determinato se estrapolati da esperienze passate e predetto il peso successivo della serie, anche se quel peso non era mai stato sperimentato. La forza di presa all'inizio dell'attività di sollevamento è un'indicazione pulita del motore aspettativa. In contrasto con il motore di apprendimento letteratura asserzione adattamento mediante prevedendo una media ponderata basata su esperienze passate, i nostri risultati suggeriscono che il sistema motorio è in grado di prevedere il peso successivo che segue una serie di pesi in aumento.
Domande Aperte in Controllo Motore Computazionale
Controllo motore computazionale copre tutte le applicazioni di strumenti quantitativi per lo studio del sistema di controllo di movimento biologico. Questo libro fornisce una recensione di questo campo sotto forma di un elenco di domande aperte. Dopo un'introduzione in cui definiamo controllo motore computazionale, descriviamo: un test di Turing-come per l'intelligenza del motore; modelli interni, modello inverso, modello avanti, apprendimento errore feedback e insegnante distale; rappresentazione del tempo e l'adattamento a ritardare; strategie di controllo di intermittenza; ipotesi di equilibrio e controllo di soglia; la gerarchia spatiotemporal di adattamento in senso ampio, cioè, feedback, apprendimento, adattamento ed evoluzione; ottimizzazione basato su modelli per la formazione di traiettoria e controllo feedback ottimale; motore memoria, il passato e il futuro; e concludere con la virtù della ridondanza. Ogni sezione di questo libro inizia con una revisione della letteratura in materia e pochi studi più specifici, affrontando la questione aperta e termina con speculazioni circa la possibile risposta e le sue implicazioni di Neuroscienze motore. Questa recensione è finalizzata alla copertura brevemente l'argomento dal punto di vista dell'autore con enfasi sui meccanismi e le varie strutture e limitazioni dei modelli interni di apprendimento.
Mancanza Di Controllo Predittivo Nella Serie Di Oggetti Virtuali Di Individui Con Paralisi Cerebrale Diplegic Di Sollevamento
Per data, ricerca sul controllo motore della funzione della mano nella paralisi cerebrale è concentrato su bambini con emiplegia, anche se molte persone con paralisi cerebrale diplegic (dCP) sono diminuiti asimmetricamente mano funzione. Abbiamo esplorato le capacità predittive del sistema motore in una semplice attività di motore di sollevamento una serie di oggetti virtuali per cinque persone con dCP spastica e cinque controlli age-matched. Quando una persona alza un oggetto, egli utilizza un'aspettativa del peso dell'oggetto per generare un comando motore. Abbiamo chiesto le materie di studio a sollevare una serie di pesi in aumento e determinare se essi desumibili dalle esperienze passate per predire il peso successivo della serie, anche se quel peso non era mai stato sperimentato. Pianificazione della stretta di precisione è stata valutata misurando la forza di presa all'inizio dell'attività di sollevamento e stimando il comando motore. Esecuzione di afferrare di precisione è stata valutata misurando l'intervallo di tempo tra l'insorgenza di grip e l'insorgenza del movimento. Abbiamo trovato che persone con dCP ha dimostrato una mancanza di controllo feed-forward predittivo nei loro movimenti di sollevamento: hanno esibito un tempo significativamente più lungo tra insorgenza di grip e insorgenza di movimento rispetto a soggetti di controllo e non ha fatto prevedere il peso dell'oggetto successivo nell'attività di sollevamento. Inoltre, per i soggetti con dCP, il tempo tra l'insorgenza di grip e l'insorgenza del movimento della mano dominante fortemente correlato con il risultato di un test di funzione della mano. Abbiamo postulato che un disavanzo di pianificazione ordine superiore motore oltre al deficit di esecuzione sono evidenti nei soggetti con diplegic spastica.
Come Molle è Quel Cuscino? La Localizzazione Percettiva Della Mano E La Valutazione Tattile Di Contatto Rigidità
Una nuova illusione aptica è descritto, in cui la posizione dell'oggetto mobile colpisce la percezione della sua rigidità. C'è il supporto teorico e sperimentale per la nozione che il senso di posizione degli arti risultati dal cervello che combina informazioni sensoriali in corso con le aspettative derivanti da precedenti esperienze. Le informazioni sullo stato probabilistico influisce la percezione tattile della meccanica dell'ambiente? In un processo di stima semplice, soggetti umani sono stati invitati a segnalare la relativa rigidità dei due oggetti virtuali simulati. Uno degli oggetti è rimasto fisso nello spazio e aveva diversi coefficienti di rigidezza. Oggetto virtuale ha avuto costante rigidità ma spostato rispetto ai soggetti. Precedenti lavori ha suggerito che la percezione di rigidità di un oggetto è coerenza con un processo di regressione tra la forza di contatto e l'importo percepito di penetrazione all'interno del contorno dell'oggetto. Variando la posizione dell'oggetto è stata colpita la quantità di penetrazione percepito dal soggetto. Questo, a sua volta, ha avuto un effetto prevedibile sulla rigidità percepita del contatto. Sono i migliori rapporti soggetti sulla relativa rigidità dell'oggetto rappresentato da un modello probabilistico in cui il limite di percezione dell'oggetto è stimato sulla base la sua posizione attuale e passate osservazioni. Pertanto, la percezione di rigidità contatto è rappresentata da un processo stocastico di stima dello stato sottostante localizzazione propriocettiva della mano.
