حلقة مغلقة العصبية الروبوتية تجارب لاختبار خصائص الحاسوبية من الشبكات العصبية

الهدف العام من التجربة التالية هو استقصاء التفاعل ثنائي الاتجاه بين شبكة بيولوجية من العصبونات المفككة وروبوت صغير. حيث يمكن لهذا الحوار المستمر أن يعدل الخصائص الحسابية للجهاز العصبي، مما يحفز نوعاً من التعلم. ويتم تحقيق ذلك من خلال تحضير مزرعة عصبونية فوق مصفوفة أقطاب كهربائية دقيقة للسماح بجلسة تجريبية تستمر لعدة ساعات دون المساس بنشاط الخلايا.

كخطوة ثانية، يتم حساب خريطة استجابة المزرعة، مما يسمح باختيار الأقطاب الكهربائية المحفزة للتجربة الفعلية ذات الحلقة المغلقة. بعد ذلك، يتم تحديد معاملات الترميز وفك الترميز للسماح بتبادل المعلومات بين الأنظمة البيولوجية والإلكترونية. وتظهر النتائج زيادة ملحوظة في القدرات الملاحية للعامل الروبوتي بناءً على مقارنة متوسط المسافة المقطوعة بين الاصطدامات في ظل ظروف تحكم مختلفة.

يمكن لهذه الطريقة أن تساعدنا في الإجابة على تساؤلات رئيسية في مجالنا الهندسي، مثل: هل يمكننا الوصول إلى قاموس لترجمة لغة الخلايا العصبية إلى لغة الآلات والعكس؟ وبوجه عام، قد يواجه الأشخاص الجدد في هذه الطريقة صعوبة بسبب التعقيد التكنولوجي للتجهيزات التجريبية وبنية البرمجيات. ستقوم مارثا بيزو، طالبة الدكتوراه في مختبري، باستعراض هذا الإجراء.

تتمثل الخطوة الأولى في تحضير مصفوفة أقطاب كهربائية دقيقة أو شريحة MEA تحتوي على 60 قطبًا كهربائيًا يمكن استخدامها لتحفيز الشبكة العصبية أو تسجيل نشاطها. بعد زراعة المزارع العصبية على شرائح MEA، يتم الانتظار لمدة ثلاثة أسابيع تقريبًا حتى تنضج الشبكة العصبية. وفي يوم التجربة، يتم تسخين نظام تدفئة MEA مسبقًا لمدة تتراوح من 5 إلى 10 دقائق عن طريق ضبط وحدة التحكم في درجة الحرارة على 37 °C وتشغيل لوحة التسخين الموجودة أسفل MEA نفسها.

استخدم أيضًا غطاءً مُسخَّنًا للحد من التبخر، وباستخدام سدادات نفاذة للغازات ومعقمة بالـ autoclave، قم بتغطية المزارع بسدادة لتقليل التبخر ومنع التغيرات في الأسمولية أثناء التسجيل. الآن، قم بتدوير السائل المغذي فوق المزرعة للحفاظ على استقرار مستويات الأكسجين والـ pH. اترك المزرعة لترتاح لمدة 30 minutes، وبعد فترة الراحة، سجل النشاط التلقائي للخلايا العصبية لمدة 30 minutes.

ثم احفظ البيانات في ملف بالنقر على زر التسجيل (record) في مربع النبضات (spikes) ضمن نموذج تسجيل البيانات. وفي نموذج عرض البيانات الخام، حدد القنوات العشر التي سجلت أعلى عدد من النبضات، ثم اختر تلك القنوات في أي من مخططات مصفوفة الأقطاب الكهربائية الدقيقة (MEA).

يتم عرض نموذج الترميز هنا عن طريق سحب مؤشر الماوس فوق المناطق المطلوبة. وبمجرد تحديد القنوات، انقر بزر الماوس الأيمن في أي مكان على مخطط MEA واختر "إضافة إلى المنطقة الحسية اليسرى" (add to left sensory area) من القائمة المنبثقة. ستُستخدم هذه الأقطاب الكهربائية لتقديم التحفيز الكهربائي في خطوة لاحقة.

بعد ذلك، تحقق من توصيل المحفز ومضخم MEA بشكل صحيح. تتطلب جميع التكوينات سلكين لكل قناة تحفيز مطلوبة، بينما يلزم وجود كابل محوري إضافي لنقل إشارة التزامن. عند الجاهزية، قم بتشغيل المحفز.

الخطوة التالية هي تحديد بارامترات التحفيز في نموذج خريطة الاتصال. يتم تقديم جميع عمليات التحفيز للمستنبت عن طريق موجات جهد مربعة طورية. اضبط نصف المدة على 300 microseconds واضبط السعة على 1.5 peak tope voltage.

ابدأ تسجيل الاستجابة للتحفيز بالضغط على زر البدء. في خريطة التوصيل، يتم تقديم سلسلة من 30 محفزاً تلقائياً بتردد 0.2 hertz من أحد أقطاب التحفيز المختارة مسبقاً. وبينما يعمل هذا القطب كقطب تحفيز، يتم تسجيل الاستجابات من الأقطاب الـ 59 المتبقية على شريحة MEA.

ثم مع فاصل زمني مدته خمس ثوانٍ بين السلاسل، تُكرر سلسلة الـ 30 محفزاً بالتناوب على كل قطب من أقطاب التحفيز التسعة المحددة المتبقية، بينما يتم جمع التسجيلات من الـ 59 قطباً المتبقية. بعد ذلك، يتم رسم خريطة الاتصال الحاسوبية لكل قناة تحفيز باستخدام spy code، وهو تطبيق يقوم بإجراء حسابات على البيانات العصبية. ومن خلال خرائط الاتصال، يتم استبعاد جميع أقطاب التحفيز التي لم تثر استجابات من أي تحليل لاحق.

بعد ذلك، ومن بين الأقطاب الكهربائية المتبقية، اختر الزوج الذي يظهر أقل تداخل في الاستجابات كما هو موضح في البروتوكول النصي، ثم حدد أحد هذين القطبين لتشفير المعلومات الحسية من الجانب الأيسر للروبوت والآخر لتشفير القراءات من الجانب الأيمن. وللقيام بذلك، اسحب مؤشر الماوس فوق أحد الأقطاب الكهربائية وانقر بزر الماوس الأيمن على تخطيط MEA، ثم اختر "إضافة إلى المنطقة الحسية اليسرى". بعد ذلك، اسحب المؤشر فوق القطب الكهربائي الآخر.

انقر بزر الماوس الأيمن واختر الإضافة إلى المنطقة الحسية اليمنى. بعد ذلك، في نموذج الترميز، حدد مخطط الترميز عن طريق ضبط نوع الترميز على خطي (linear). ثم حدد الحد الأدنى والأقصى لمعدلات التحفيز باستخدام النطاق الافتراضي من 0.5 إلى 2 hertz، واضبط معامل الارتجاف (jitter) على صفر.

بعد ذلك، وفي نموذج فك التشفير، يتم ضبط معاملات خوارزمية فك التشفير. أي تعيين معاملي تغيير السرعة وثابت زمن الاضمحلال إلى القيمة واحد بالنسبة لمزرعة ذات نشاط متوسط بمعدل نبضة واحدة تقريبًا في الثانية لكل قناة. بعد ذلك، يتم ضبط معاملات التدفق في خوارزمية فك التشفير في نموذج فك التشفير إلى الصفر.

لا يكون زمن الاضمحلال ذا صلة إذا كان تغير السرعة صفراً. في نموذج مدير التجربة، حدد البيانات المراد تسجيلها بالنقر على مربعات الاختيار الخاصة بحفظ بيانات الـ spike، وبيانات الروبوت، وبيانات المحفزات. الآن، ابدأ تشغيل الروبوت في مرحلة ما قبل التعلم عن طريق تحديد زر بدء التجربة في نموذج مدير التجربة.

عندما يُطلب منك ذلك، اختر أسماء ملفات جديدة لملفات البيانات. اترك التجربة تعمل لمدة 30 minutes. ثم انقر فوق زر إيقاف التجربة لإيقاف تشغيل الروبوت.

بعد ذلك، قم بتفعيل بروتوكول التعلم عن طريق تحديد "التسليم بعد 10 تحفيزات". حدد مربع الاختيار في نموذج مدير التجربة. ثم انقر فوق زر بدء التجربة مرة أخرى لتنفيذ تشغيل الروبوت التدريبي مجدداً لمدة 30 minutes.

خلال عملية التعلم هذه، يتغير التحفيز الصادر عن الروبوت من تحفيز غير منتظم إلى تحفيز Titanic. وعندما يصطدم الروبوت بعائق، يُستخدم تحفيز Titanic لتدريب الشبكة العصبية. بعد حفظ البيانات، قم بإيقاف بروتوكول التعلم مرة أخرى عن طريق إلغاء تحديد خيار deliver to tannic stimulation.

بعد تحديد مربع الاختيار، انقر فوق "بدء التجربة" لإجراء تشغيل للروبوت لمدة 30 دقيقة بعد التعلم. وكما سبق، تذكر تغيير أسماء الملفات لمنع الكتابة فوق البيانات السابقة. بالإضافة إلى الروبوت الافتراضي الموضح سابقاً، يمكن استخدام نفس هذه المجموعة من عمليات التشغيل التدريبية مع شبكة عصبية وروبوت مادي.

يظهر هنا المسار الذي اتبعه روبوت افتراضي خلال تجربة استمرت 20 دقيقة على مصفوفة أقطاب ميكروية (MEA) فارغة. لم يتم استزراع أي خلايا على الـ MEA في هذه التجربة الضابطة. تمثل المناطق ذات اللون الأخضر الفاتح المساحات المتاحة لحركة الروبوت، بينما تمثل الدوائر ذات اللون الأخضر الداكن عوائق لا يمكن عبورها يستطيع الروبوت رصدها عبر مستشعرات المسافة الخاصة به.

في كل تجربة، يبدأ الروبوت في القسم العلوي الأيسر من الساحة وينتقل إلى موضعه النهائي الممثل بنقطة وردية كبيرة. وتمثل النقاط السوداء الصغيرة الاصطدامات بالعوائق. وتشير المسارات المرمزة بالألوان إلى الوقت المنقضي.

في هذه التجربة التي أجريت بدون شبكة عصبية، توقف الروبوت عند أول عائق واجهه. يظهر هنا مسار روبوت افتراضي خلال تجربة الحلقة المفتوحة حيث يكون الروبوت أعمى فعلياً. وبدلاً من ترميز المعلومات الحسية، تكون قطارات التحفيز المقدمة للشبكة العصبية مجرد تسلسلات عادية.

يظهر هنا المسار الذي سلكه روبوت افتراضي خلال تجربة حلقة مغلقة استمرت لمدة 20 دقيقة، حيث تلقت الشبكة العصبية تغذية راجعة بعد اصطدام الروبوت بعائق ما. يلاحظ أنه على عكس تجربة الحلقة المفتوحة، نجح هذا الروبوت في الملاحة حول العديد من العوائق. يشير هذا إلى أن التفاعل ثنائي الاتجاه بين العناصر العصبية والاصطناعية ضروري من أجل تحقيق أداء ملاحة جيد للروبوت.

يوضح هذا الرسم البياني أداء الملاحة للروبوت معبراً عنه بعدد البكسلات التي قطعها بين الاصطدامات المتتالية. ويعرض العمودان الأول والثاني توزيع المسافات المقطوعة في تجربتين ضابطتين: تكوين مصفوفة الأقطاب الكهربائية الدقيقة (MEA) الفارغة وتكوين الحلقة المفتوحة. بينما يعرض العمودان الثالث والرابع الأداء بدون وبوجود تحفيز Titanic.

بعد كل اصطدام بعائق، يتحسن إدخال تحفيز Titanic بشكل ملحوظ. وتزداد المسافة المقطوعة بين اصطدامين متتاليين، مما يعزز أداء الملاحة للروبوت. يمثل هذا الرسم البياني احتمالية نجاح الروبوت، باستخدام خوارزمية فك تشفير معينة، في الملاحة عبر مسار قصير خلال فترة زمنية محدودة.

تختلف نماذج فك التشفير عن بعضها البعض بسبب الأوزان النسبية للاندفاعات والنبضات المنعزلة. وقد مهدت هذه التقنية، بعد تطويرها، الطريق لمجموعات البحث في مجال الروبوتات العصبية والأجهزة التعويضية العصبية لاستكشاف كيفية ربط الأدمغة والآلات من أجل تحسين أداء الواجهات العصبية الحديثة. بعد مشاهدة هذا الفيديو، يجب أن يكون لديك فهم جيد لكيفية تخطيط وتنفيذ تجربة هجينة لاستقصاء الخصائص الحسابية لشبكة عصبية بيولوجية متجسدة.