تصميم وتنفيذ المحاكاة الجهاز العصبي على LEGO الروبوتات

الهدف العام من هذه الطريقة هو وضع نموذج أولي واختبار محاكاة الجهاز العصبي بسرعة على منصة روبوتية. يتم تحقيق ذلك من خلال تشغيل محاكاة الشبكة العصبية على منصة Lego Mindstorms NXT ، ومن خلال إجراء اختبار مقارنة جنبا إلى جنب مع النموذج الحيواني. أولا ، تم إنشاء روبوت لاستخدامه كمنصة لمحاكاة الجهاز العصبي.

ثم يتم تطوير شبكة عصبية افتراضية تعتمد على الدراسة الأخلاقية العصبية وبرمجتها على المنصة الروبوتية. يتم إجراء الدراسات الأخلاقية لمقارنة أداء الشبكات العصبية الافتراضية بأداء الجهاز العصبي الحيواني. يمكن تحديد أوجه القصور في النموذج وإبلاغ فرضيات علم الأعصاب على مستوى أنظمة التطوير الإضافي عن طريق التلاعب المباشر بمعلمات المحاكاة.

مرحبا ، أنا دان بلوشتاين من مركز علوم البحار في جامعة نورث إيسترن. سنوضح هنا نهجا لتنفيذ محاكاة الجهاز العصبي بسرعة على منصة روبوتية. من خلال تطوير هذا الإجراء لاستخدامه في مجموعة الروبوتات المتاحة تجاريا ، جعلنا هذا النهج الروبوتي الحيوي لعلم الأعصاب ميسور التكلفة وفعال وفي متناول الباحثين الذين ليس لديهم خبرة في الهندسة الروبوتية.

هذا النهج مناسب أيضا للفصول الدراسية في المدرسة الثانوية والكلية ليكون بمثابة الأساس لمنهج الروبوتات الحيوية القائم على الاستفسار العملي. تتمثل الخطوة الأولى في بناء منصة الروبوت في اختيار كائن حي نموذجي للدراسة يتم تمثيله جيدا في الأدبيات الأخلاقية العصبية. تعتبر اللافقاريات عموما مرشحين جيدين لأن أجهزتها العصبية البسيطة نسبيا قد تمت دراستها جيدا وتتكون بشكل أساسي من ردود أفعال فطرية.

سنعرض هذا النهج باستخدام جراد البحر الأمريكي حماس أمريكانا. الخطوة التالية هي اختيار السلوكيات الانعكاسية المدروسة جيدا لأغراض النمذجة. باستخدام الكركند ، يمكننا التحقيق في الاستجابات للتدفق البصري والانحناء ونتوء المخلب والتدفق البصري.

ردود أفعال بسيطة تعتمد على التزيين الروابط العصبية من الثنائي. المستشعرات المتماثلة مناسبة تماما لهذا النوع من الدراسة. باستخدام مجموعة Lego Mindstorms NXT 2.0 ، قم ببناء روبوت يقترب من بنية جسم النموذج الحيواني.

يمكن استخدام منصات الروبوت الأخرى ، لكن المجموعة المتوفرة تجاريا التي نستخدمها هنا تسمح بالتنفيذ السريع. الخطوة التالية هي تجهيز الروبوت بأجهزة استشعار تتناسب مع الأنظمة المختارة لأجهزة استشعار الدراسة. يمكن استخدام مجموعة Lego Mindstorms المضمنة أو يمكن تصميم مستشعرات التخمير المنزلية كما هو موضح في مجموعة متنوعة من المواد المنشورة.

نستخدم مستشعر اللمس Lego ، ومستشعر الانحناء ذو النقطة المرنة للهوائي المخصص ، ومستشعر التدفق البصري الذي طورته Centi Incorporated لبناء موصل مقاوم مخصص مثل مستشعر الهوائي الذي يقوم بلصق سلك موصل NXT ولحام الأسلاك بالأبيض والأسود بخيوط المستشعر. لبدء برمجة محاكاة الجهاز العصبي ، استخدم الدراسات الأخلاقية العصبية المنشورة مسبقا لتطوير شبكة عصبية لأغراض النمذجة. اقترحت الأدبيات شبكات عصبية لشرح سلوك الكائنات الحية النموذجية المختلفة من الكركند إلى اللامبري ، ويجب تحديد الوحدات العصبية الوظيفية واتصالاتها المشبكية.

يمكن أيضا تطوير وتنفيذ التجارب الأخلاقية العصبية الجديدة النظرية إذا سمحت الظروف المختبرية بذلك. استخدم برنامج LabVIEW لبرمجة الشبكة لمنصة Lego Mindstorms. يتم استخدام الأدوات الافتراضية أو BIS لنموذج الخلايا العصبية والمشابك ويمكن العثور عليها عبر الإنترنت.

نوصي بالنموذج السري القائم على خريطة الوقت الذي طوره رولوف لأنه يسمح بالتشغيل الفعال حسابيا في الوقت الفعلي مع الحفاظ على مجموعة متنوعة من أنظمة إخراج إطلاق الخلايا العصبية ومعلمتين للتحكم. يحدد Alpha و Sigma ديناميكيات الخلايا العصبية المحاكاة لإنتاج مخرجات متنوعة ، بما في ذلك المنشط ، والارتفاع ، وإطلاق النار الفوضوي ، والانفجار ، والصمت الجوهري. يوفر عرض Lab بيئة برمجة رسومية بديهية وتسمح بالنشر السريع للخلايا العصبية والمشبك السادس في حلقة أثناء بحيث يتم تحديث الشبكة بشكل متكرر.

بعد ذلك ، قم بتوصيل مخرجات ارتفاع الخلايا العصبية قبل التشابك من خلال نقاط الاشتباك العصبي إلى الخلايا العصبية اللاحقة المتشابكة. ثم قم بتمرير المعلمات بشكل متكرر من خلال سجلات التحول إلى دورة الحساب التالية. يقوم نموذج DTM بتحديث المتغيرات الديناميكية السريعة والبطيئة التي يتم تمريرها إلى التكرار التالي للحسابات.

يجب تعيين معلمات Synapse لتحديد هندسة الشبكة. يحدد نموذج DTM قوة المشبك ، ويمكن ضبط معدل الاسترخاء وقيم إمكانات الانعكاس لخصائص الشبكة المحددة الخاصة بك ، لكننا نوصي بالإعدادات التالية. JS يساوي 0.60 جاما يساوي 0.95 و XRP يساوي 2.2 للمشبك الاستثاري أو سالب 1.8.

بالنسبة إلى المشبك المثبط ، اضبط معلمات التحكم في ألفا وسيجما لتعديل نشاط الخلايا العصبية الأساسية. نوصي باستخدام قيمة ألفا تساوي 4.05 وقيمة سيجما تساوي سالب 3.10. استخدم مستشعر عرض المختبر مقابل

لإدخال معلومات المستشعر في شبكتك. بالنسبة لأجهزة الاستشعار المتوفرة ، فإن vi's متوفرة بالفعل داخل وحدة عرض مختبر Mindstorms. بالنسبة لأجهزة الاستشعار المخصصة المقاومة ، استخدم مستشعر الضوء VI كإطار برمجة.

أدخل مخططات رسومية على اللوحة الأمامية لبرنامج عرض المختبر لتصور النشاط العصبي. استبدل مدخلات المستشعر مؤقتا بمربعات تحكم في اللوحة الأمامية من أجل معالجة معلومات المستشعر التي تنتقل إلى الشبكة العصبية يدويا ، وتشغيل الشبكة العصبية وضبط عناصر التحكم في اللوحة الأمامية يدويا لتقديم مدخلات حسية متنوعة. تأكد من أن الشبكة تعمل نوعيا كما هو متوقع للظروف المعروفة.

اضبط الشبكة حسب الحاجة عن طريق تغيير معلمات الخلايا العصبية والمشبك. يجب أن تتم المحاولات الأولى لضبط الشبكة عن طريق تغيير قوة نقاط الاشتباك العصبي المختلفة. قد تحتاج المعلمات الأخرى إلى التعديل أيضا.

بمجرد أن تعمل الشبكة بدقة نوعية ، استبدل صناديق التحكم في اللوحة الأمامية بمدخل المستشعر VI'S يبرمج الشبكة على منصة NXT من خلال اتصال USB. لاختبار محاكاة الجهاز العصبي ، قم بإعداد بيئة خاضعة للرقابة لمراقبة والروبوت في ظل ظروف مماثلة. قم بتركيب كاميرا فيديو علوية لتسجيل السلوكيات.

تأكد من أن التباين بين الموضوع والخلفية مرتفع. للسماح بالتتبع التلقائي. ضع في البيئة الخاضعة للرقابة وقم بتسجيل السلوك بالفيديو.

تأكد من الحد من القدرات الحسية للكركند لتتناسب مع قدرات الروبوت. هنا نقيد رؤية الكركند والكشف الكيميائي عن طريق تغطية العينين بقناع رقائق الألومنيوم وانبعاج المستقبلات الكيميائية بالمياه العذبة. تعديل البيئة للسماح بتشغيل روبوت Lego.

كرر إجراء اختبار السلوك وتصوير الفيديو باستخدام الروبوت. استخدم MATLAB لتتبع والروبوت تلقائيا. نحن نستخدم البرنامج النصي MATLAB لتعقب مختبر الماوس ، وهو متاح عبر الإنترنت.

قم بإنشاء ومقارنة مخططات حركات والروبوت. قم بتعديل الشبكة العصبية وكرر تجربة التتبع السلوكي لملاحظة كيفية تأثير الجوانب المختلفة للجهاز العصبي الإلكتروني على سلوك الروبوت. على سبيل المثال ، يمكن تعديل نقاط القوة المشبكية في عقد معينة من الشبكة العصبية.

بدلا من ذلك ، يمكن تعديل الظروف الحسية في ساحة الاختبار والتأثيرات التي لوحظت في الروبوت. من خلال مقارنة الأداء السلوكي للروبوت ، يمكننا التحقيق في مبادئ وظيفة الجهاز العصبي. تنوعت القوة المشبكية من الخلايا العصبية الحسية في المخلب إلى الجهاز العصبي على الروبوت وتم تتبع السلوك الناتج.

تمثل الخطوط الحمراء حركة الروبوتات ذات المشابك المثيرة الضعيفة. تظهر الخطوط الزرقاء نقاط اشتباك عصبي مثيرة متوسطة القوة ، وتظهر الخطوط الخضراء حركة الروبوت مع نقاط الاشتباك العصبي المثيرة القوية. يتم تمثيل مسارات الكركند بخطوط سوداء ، وهو الجهاز العصبي الافتراضي مع وصلات مثيرة متوسطة المستوى من نتوء المخلب.

تنتج الخلايا العصبية الحسية ناتجا سلوكيا مشابها للحيوان. يمكن استخراج المعلمات الكمية للمقارنة من البيانات مثل طول المسار ومتوسط سرعة المشي. كما هو موضح في هذا الجدول ، لقد أظهرنا للتو كيفية استخدام منصة روبوت ميسورة التكلفة ويمكن الوصول إليها لتشغيل واختبار محاكاة الجهاز العصبي.

هذا النهج مفيد للاختبار السريع لفرضيات الجهاز العصبي ويمكن اعتماده بسرعة من قبل علماء الأحياء والباحثين الآخرين الذين ليس لديهم خبرة في الروبوتات. هناك بعض القيود المتأصلة في استخدام هذه المنصة ، مثل قدرات المعالجة لشريحة NXT ومجموعة أجهزة الاستشعار المتاحة للتنفيذ الآلي. ومع ذلك ، يعد هذا النهج أداة قوية للتنفيذ في المرحلة المبكرة لمحاكاة الجهاز العصبي المتجسد ويمكن أن يكون بمثابة نقطة انطلاق لمزيد من التحقيقات الروبوتية الحيوية المتعمقة باستخدام منصات مخصصة عند استخدامها من قبل طلاب المدارس الثانوية والجامعات.

يوفر هذا النهج طريقة مثيرة قائمة على الاستفسار لتعليم علم الأعصاب والروبوتات وقيمة العلوم متعددة التخصصات لعلماء المستقبل. شكرا للمشاهدة.