Name: 토크 미터에서 Drosophila의 Operant 학습 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2008-06-16T23:19:00.000+00:00
Duration: 17 min 31 s
Description: 학습하세요 토크 미터를 이용한 Drosophila의 오퍼런트 학습 행동 연구 방법입니다. 연령과 식이 조절을 통한 신뢰할 수 있는 실험 프로토콜을 확립하여 신경생물학 연구에 활용할 수 있습니다.

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토크 보상의 원래 디자인은 칼 괴쯔와 유래. 이 프레 젠 테이션의 특정 설치 대출에 대한 광범위하고 원래 마틴 Heisenberg와 하드 늑대에 의해 개발되었다. 난 그들의 지속적인 지원, 격려와 전문 지식에 대한이 두 사람 특히 빚을졌습니다.

미디어 플라이 파리 식품의 구성은 (. 국영 외, 1996) 학습을위한 중요 : <ul><li> 워터 1,000 ML </li><li> Cornmeal 180g </li><li> 콩 10g </li><li> 효모 18.5 g </li><li> 한천 7.5 g </li><li> 몰레 40g </li><li> 시럽 (사탕무) 40g </li><li> Nipagin 2.5 g </li></ul> 모든 병을는 신선하고 살아있는 효모 붙여넣기의 명인 파리와 pupae에 대한 추가적인 표면을 제공하기 위해 필터 종이와 함께 제공됩니다. 번식 및 준비 플리 다음 절차는 정확하게 적절한 밀도로 성장 동물을 무대로 이어지는, 매일 수행됩니다. 전날의 마지막 절차부터 모든 새로 ecclosed 파리는 사육 및 실험 수집하고 있습니다. 남아있는 생활 pupae없이 가장 오래된 튜브가 삭제됩니다. 네 일 옛 파리는 하루 계란 증착을위한 신선한 유리병에 추가됩니다. 여성 파리의 밀도는 약 20 각 유리병에 대해, 유리병의 크기에 따라 조정되어야하며 응력이 사용됩니다. 이상적인 밀도 즉시 매체는 모든 애벌레가 첫 번째 파리의 ecclose 전에 pupated 가지고 같은 애벌레 단계와 낮아 동안 녹일 정도로 높은 하나입니다. 전날부터 달걀 누워 파리 제거와 삭제됩니다. 준비 플라이 25 위에서 설명한대로 파리는 표준 cornmeal / 당밀 매체에 유지됩니다 ° C와 12hr light/12hr 어두운 정권 60 %의 습도. 간단히 추위 - 마취로 24 - 48h 오래된 파리 immobilizing 후, 파리는 (직경 0.05mm 삼각형 모양의 구리 갈고리로 머리와 흉부와 (과 SuperGlue 자외선 유리 접착제, 505127A, 페이서 기술, 쿠카몽가, CA. 미국) 붙어 아르 실험 전) 하루. 동물 다음 자당의 몇 가지 곡물을 포함하는 작은 습한 실에서 야간 개별적으로 유지됩니다. 기구 설정의 핵심 장치는 토크 보상 (토크 미터) (Götz, 1964)입니다. 그것은 의도 비행 기동에 의한 수직의 신체 축을 중심으로 파리의 각운 동량을 측정합니다. 위에서 설명한대로 연결에 붙어 비행은, homogeneously 뒤에서 조명하는 원통형 파노라마 (경기장, 직경 58mm)의 중심에 정지 비행을 수행하는 클램프를 통해 토크 미터에 첨부되어 있습니다. 광원은 100W, 12V 텅스텐 - 요오드 전구입니다. 경기장의 녹색과 파란색의 조명은 빛이 단색 광범위한 대역 코닥 레튼 젤라틴 필터 (각각 # 47 # 99)를 통해 전달됩니다. 필터는 0.1s 이내에 빠른 솔레노이드에 의해 교환하실 수 있습니다. 또한, 경기장은 푸른 녹색 필터 (로스코 &quot;surfblue&quot;번호 5433) 또는 전혀 필터를 통해 전달하여 &quot;일광&quot;로 켜집니다. 본 연구에 사용된 로스코 푸른 녹색 필터의 전송 스펙트럼은 BG18 필터 (쇼트, 마인츠)의에 해당되고 코닥 파란색과 녹색 필터 (Brembs 및 헴펄 드 이바라 2006 년 사이의 중간을 구성, 리우 외 ., 1999). 경기장은 컴퓨터 제어 전기 모터를 사용하여 비행 주위에 회전 수 있습니다. 이러한 &quot;비행 시뮬레이터&quot;상황에서 경기장의 각속도는 비례하지만, (계수 K를 결합 =- 11 ° / s의 • 10 - 10Nm)를 파리의 편주 토크에 대한 감독. 이것은 파노라마를 안정화하고 각도 방향을 제어하기 위해 파리를 수 있습니다. 이 가상 &quot;비행 방향&quot;(즉, 투기장 위치)은 원형 전위 차계 (Novotechnik, A4102a306)를 통해 지속적으로 기록됩니다. 디지털 변환기 카드에 아날로그 (PCL812, Advantech 주)는 나중에 분석을위한 흔적 (주파수 20Hz를 샘플링) 상점 컴퓨터에 경기장의 위치와 침로에서 빗나가다 토크 신호를 피드. 처벌은 파리의 머리와 흉부에 뒤에 이상의 감독 조정 적외선 레이저 (825 nm의 150 MW)에서 열을 적용하여 얻을 수 있습니다. 레이저는 펄스 (~ 4Hz에서 약 200ms 펄스 폭)와 강도는 파리의 생존을 보장하기 위해 줄어 듭니다. 실험 패턴 학습 전통적인 패턴 학습 실험 (딜와 Heisenberg, 1995; 딜 외, 1993, 1995;. 리우 외, 2006;. 리우 외, 1998;. 리우 외, 1999;. 늑대와 Heisenberg, 1991) , 교대 방향 네 가지 검정, T - 모양의 패턴 (즉, 두 직립 두 거꾸로)이 균일하게 경기장 벽 (가로는 ψ = 40 °, 높이 θ = 40 °, 바 너비가 = 14 °로 패턴을 본에 간격 아르 파리의 위치에서). 컴퓨터 프로그램 4 가상 90 °의 quadrants에 경기장의 360 °를 분할의 센터는 패턴으로 표시됩니다. 파리는 편주 토크 (비행 시뮬레이터 상황)와 패턴의 각도 위치를 제어합니다. 훈련 기간 동안, 열 처벌은 전두엽 영상 분야에서 패턴 방향 중 하나의 모양과 인접 이루어집니다. 각 패턴의 강화항상 그룹 내에 같도록합니다. 테스트가 진행되는 동안, 더위가 영구적으로 꺼져 있고 파리의 패턴 환경 설정 기록됩니다. 컬러 학습 컬러 학습 이전에 설명된대로 수행됩니다 (Brembs 및 Heisenberg, 2000; Brembs 및 헴펄 드 이바라, 2006; Brembs과 위너, 2006, 늑대와 Heisenberg, 1997). 아레나 네개가 가상 90 °의 quadrants로 나누어의 중심은 네 동일한 수직 줄무늬 (폭 ψ = 14 °, 높이 θ = 40 °)으로 표시됩니다. 파리가 위의 T - 모양의 패턴에 대한 설명은 편주 토크와 함께 네 개의 동일한 줄무늬의 각도 위치를 제어합니다. 가상 사분 테두리 중 하나가 날아 앞에 지점을 통과 때마다 전체 경기장의 조명의 색상이 변경됩니다. 훈련 기간 동안, 열 처벌은 두 색상 중 하나를 파견 이루어집니다. 테스트 동안, 더위가 영구적으로 꺼져 있고 파리의 색상 환경 설정 기록됩니다. 물론, 색상은 복합 시설 (Brembs 및 Heisenberg, 2001)에 대한 패턴과 결합 수 있습니다. 편주 토크 학습 편주 토크 학습 (; Heisenberg와 늑대, 1993 Brembs 및 Heisenberg, 2000) 이전에 설명된대로 수행됩니다. 파리의 자연 편주 토크 범위는 왼쪽이나 오른쪽으로 돌리고 중 하나에 해당하는 약 &quot;왼쪽&quot;과 &quot;오른쪽&quot;도메인으로 나뉘어져 있습니다. 경기장 벽에는 패턴이 없습니다. 훈련 기간 동안, 열은 파리의 편주 토크 하나의 도메인에 언제든지 적용과 토크가 다른에 전달하면 꺼져 있습니다. 테스트 단계에서 열은 영구적으로 꺼져 있으며, 편주 토크 도메인의 비행의 선택이 기록됩니다. 종합 학습 (Brembs 및 Heisenberg, 2000) 이전에 설명한대로 종합 학습, 편주 토크 학습의 확장 기능입니다. 기본적으로, 편주 토크 학습 및 색상 학습 동등한 operant (편주 토크)와 predictors (색상) 클래식과 함께 실험에 결합됩니다. 훈련 동안 비행은 비행의 편주 토크는 형벌과 관련된 도메인에 전달 때마다 가열합니다. 파리뿐만 아니라 온도뿐만 아니라 아레나 착색이 (녹색에서 청색 또는 반대로) 변경, 편주 토크 도메인을 스위치 때마다. 따라서, 편주 토크 도메인 및 색상은 열을 동등 predictors 역할을합니다. 테스트 단계에서 열은 영구적으로 꺼져 있으며, 편주 토크 도메인 / 색상은 파리의 선택이 기록됩니다. 토론 이 실험 설정은 고급 유전자 모델 생물로 실험 환경을 통해 최상의 컨트롤을 결합합니다. 이 프레 젠 테이션에 설명되어있는 절차를 사용하여 행동 특성의 다양한 분자와 신경 생물학 토대가 포함하게 조사하며 이에 제한되지 않음 수 자발적인 행동 생성 메커니즘, operant 및 고전 시설, 패턴 인식, 컬러 비전이나 코스 관리 .

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	<li>Guo, A., et al. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Conditioned+visual+flight+orientation+in+Drosophila;+Dependence+on+age,+practice+and+diet.">Conditioned visual flight orientation in Drosophila; Dependence on age, practice and diet.</a> Learn. Mem.. 3, 49-59 (1996).</li><li>Goetz, K. G. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optomotorische+Untersuchung+des+visuellen+Systems+einiger+Augenmutanten+der+Fruchtfliege+Drosophila.">Optomotorische Untersuchung des visuellen Systems einiger Augenmutanten der Fruchtfliege Drosophila.</a> Kybernetik. 2, 77-92 (1964).</li><li>Liu, L., Wolf, R., Ernst, R., Heisenberg, M. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Context+generalization+in+Drosophila+visual+learning+requires+the+mushroom+bodies.">Context generalization in Drosophila visual learning requires the mushroom bodies.</a> Nature. 400, 753-756 (1999).</li><li>Brembs, B., Hempel de Ibarra, N. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Different+parameters+support+generalization+and+discrimination+learning+in+Drosophila+at+the+flight+simulator.">Different parameters support generalization and discrimination learning in Drosophila at the flight simulator.</a> Learn. 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Physiol. 169, 699-705 (1991).</li><li>Liu, L., et al. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Conditioned+visual+flight+orientation+in+Drosophila+melanogaster+abolished+by+benzaldehyde.">Conditioned visual flight orientation in Drosophila melanogaster abolished by benzaldehyde.</a> Pharmacol Biochem Behav. 61, 349-355 (1998).</li><li>Dill, M., Heisenberg, M. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Visual+pattern+memory+without+shape+recognition.">Visual pattern memory without shape recognition.</a> Philos. Trans. R. Soc. Lond. B. Biol. 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Mem. 13, 618-628 (2006).</li><li>Brembs, B., Heisenberg, M. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Conditioning+with+compound+stimuli+in+Drosophila+melanogaster+in+the+flight+simulator.">Conditioning with compound stimuli in Drosophila melanogaster in the flight simulator.</a> J Exp Biol. 204, 2849-2859 (2001).</li><li>Heisenberg, M., Wolf, R. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+sensory-motor+link+in+motion-dependent+flight+control+of+flies.">The sensory-motor link in motion-dependent flight control of flies.</a> Rev. Oculomot. Res. 5, 265-283 (1993).</li></ol>

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이 실험 설정은 고급 유전자 모델 생물로 실험 환경을 통해 최상의 컨트롤을 결합합니다. 이 프레 젠 테이션에 설명되어있는 절차를 사용하여 행동 특성의 다양한 분자와 신경 생물학 토대가 포함하게 조사하며 이에 제한되지 않음 수 자발적인 행동 생성 메커니즘, operant 및 고전 시설, 패턴 인식, 컬러 비전이나 코스 관리 .

토크 미터에서 drosophila의 operant 학습

Operant Learning of Drosophila at the Torque Meter

토크 미터에서 실험을 위해, 파리가 25 표준 플라이 매체에 보관됩니다 ° C와 12hr light/12hr 어두운 정권 60 %의 습도. 표준 번식 정권은 적절한 애벌레 밀도와 연령 일치하는 동료를 보장합니다. 콜드 - anesthetized 파리는 삼각형 모양의 후크 실험 전날에 머리와 흉부와 함께 붙어 있습니다. 클램프를 통해 토크 미터에 부착된, 파리의 의도 비행 연습은 그 수직 바디 축 주위의 각운 동량으로 측정됩니다. 비행기가 정지 비행을 수행하는 원통형 파노라마의 중앙에 배치됩니다. 디지털 변환기 카드에 아날로그는 나중에 분석을위한 추적을 저장하는 컴퓨터에 편주 토크 신호를 피드. 컴퓨터가 이러한 자극 및 편주 토크 추적 사이의 피드백 루프를 폐쇄하여 파리의 통제 가지고 수있는 자극의 다양한 제어합니다. 처벌은 조정 적외선 레이저에서 열을 적용하여 얻을 수 있습니다.

토크 미터와 닿는 Drosophila의 편주 토크를 측정하는 것은 실험 동물의 자극 상황의 신경학 절묘한 컨트롤을 수 있습니다. 함께 과일 파리에서 사용할 수있는 고유한 유전자 도구를 사용하여,이 패러다임은 신경 생물학 연구의 광범위한 사용됩니다.

토크 미터에서 Drosophila의 Operant 학습

토크 측정기(torque meter) 실험을 위해, 초파리는 25°C, 습도 60%, 12시간 명/12시간 암 주기의 표준 초파리 배지에서 사육합니다. 표준화된...

안녕하세요, 제 이름은 Bian Brims입니다. 저는 신경생물학자이고 독일의 베를린 자유 대학교에서 일하고 있습니다. 오늘은 초파리를 어떻게 준비하여 색깔이나 패턴, 자신의 행동 또는 세 가지 초파리의 조합을 배울 수 있는지 보여 드리려고 하지만 다른 동물만큼 똑똑하지는 않을 수 있으므로 정말 친절하게 대하고 잘 대해야 합니다.초파리 학습을 고려하는 가장 중요한 두 가지 요소는 나이와 식단입니다. 이제 우리의 특별한 파리 사육 방법을 보여 드리겠습니다. 그래서 파리를 무대에 올리기 위해 우리는 매일 새로운 음식에, 새로운 음식에 새로운 파리를 놓아야 합니다.그래서 지금 10일 동안 파리가 살고 있는데, 가장 어린 파리는 첫 번째 바이알에 알로 막 쌓이고 있고, 가장 오래된 파리는 마지막 바이알에 갓 부화한 파리입니다. 가장 먼저 할 일은 이런 식으로 바이알에서 부화한 모든 파리를 제거하는 것입니다. 이 바이알 세트에는 더 이상 파리가 없으며, 내일 당신이 가지고 있는 모든 새로운 파리는 정확히 0시간에서 24시간 사이가 될 것입니다.이것이 우리가 파리의 나이를 조절하는 방법입니다. 이제 우리는 모든 파리가 충분한 먹이를 공급받을 수 있도록 파리의 밀도를 제어해야 합니다. 이를 위해 먼저 하룻밤 동안 알을 낳은 파리를 버리고 약 20마리의 암컷 파리가 들어 있는 4일 된 파리가 담긴 새 바이알을 준비합니다.이것은 이 특정 균주가 적어도 충분히 자손을 낳지만 너무 많지는 않도록 하는 밀도이므로 유리병에서 음식에 대한 경쟁이 너무 치열하지 않고 이 파리의 자손이 잘 배울 것입니다. 먼저 측정 장치인 토크 미터에 파리를 부착하는 방법이 필요합니다. 이를 위해 우리는 파리를 작은 삼각형 구리 고리에 붙인 다음 클램프를 사용하여 토크 미터에 넣은 고리를 잡습니다.그리고 이것이 우리가 그 바늘을 만드는 방법입니다. 우리는 작은 삼각형 도구에 구리 실, 구리선을 감고 와이어의 한쪽 면을 자르면 끝에서 떨어지는 것은 보시다시피 작은 구리 고리입니다. 이제 우리는 그 고리 중 하나를 선택한 다음 마이크로 매니퓰레이터에 부착된 클램프에 넣습니다.우리는 바로 여기 고리의 맨 끝에 접착제를 약간 바르고 실체 현미경 바로 아래 클램프에 고리를 놓습니다. 그래서 우리는 가능한 한 적은 수의 암컷을 격리하려고 노력합니다. 우리가 암컷 파리를 사용하는 이유는 암컷 파리가 수컷 파리보다 크기 때문이지, 성별에 대한 편견 때문이 아닙니다.수컷 파리는 암컷 파리와 마찬가지로 잘 배우며, 우리는 가능한 한 짧게, 그래서 가능한 한 가볍게, 가능한 한 가볍게, 마취로 그들을 냉마취하고, 가능한 한 짧은 시간 동안 암컷 파리를 갈고리 아래에 놓고 파리가 가만히 있도록 나머지 파리를 버립니다. 그리고 등쪽이 위로 향하게 하여 완벽하게 정렬될 때까지 플라이에 약간 무게를 실은 다음 마이크로 매니퓰레이터를 사용하여 머리와 흉부 사이의 플라이 바로 위에 정확히 후크를 배치합니다. 이제 접착제 한 방울이 파리에 닿을 때까지 후크를 내린 다음 UV 램프를 사용하여 접착제를 빠르게 경화시키고 차가운 마취 상태에서 시간을 최소화하기 위해 차가운 박쥐에서 바로 들어 올립니다.몇 초만 더 경화하면 파리가 깨어날 것입니다. 그리고 우리가 지금 파리를 불면, 우리는 그것이 매우 멋지게 날고 있다는 것을 알게 될 것입니다. 그래서 우리는 파리를 가져다가 여과지와 자당이 들어있는 작은 용기에 넣습니다.파리가 밤을 살아남을 수 있도록 자당 알갱이가 거의 없기 때문에 물을 공급해야 합니다. 이를 위해 바이알을 덮고 중앙, 플라이휠에 놓고 약간만 엽니다. 그리고 이제 그들은 촉촉하고 자당이 있는 여과지를 가지고 있기 때문에 밤을 지낼 음식과 물을 가지고 있어서 우리는 내일 실험을 할 준비가 되어 있습니다.제 뒤에 우리가 실험에 사용하는 설정이 보입니다. 핵심 부분은 여기 보시는 토크 보상기, 원통형 물체이며, 나중에 보정기 바로 아래에 파리를 놓을 것입니다. 파리를 위한 환경을 만드는 데 사용하는 것이 보입니다.이 블랙박스는 내부에 아레나가 있는 블랙박스로 구성되어 있으며, 블랙박스는 라이트 가이드로 둘러싸여 있으며, 이 라이트박스는 이곳의 광원에서 빛을 전달하여 뒤에서 아레나를 비춥니다. 토크 보상기로 획득한 데이터는 몇 가지 전자 장치를 통해 저장된 컴퓨터로 이동합니다. 그러나 파리의 행동에서 데이터를 저장하는 것 외에도 컴퓨터는 다양한 다른 기기를 제어하고 있습니다.그 중 하나는, 예를 들어, 여기에서, 우리가 죽을 수 있는 일련의 필터, 예를 들어 녹색 또는 파란색의 파리의 환경입니다. 또 다른 장치는 전기 모터로, 여기에서 볼 수 있듯이 경기장을 회전시켜 파리가 일종의 비행 시뮬레이터 상황에서 실제로 비행하고 있다는 인상을 줍니다. 예를 들어, 이러한 직립 및 반전된 ts와 같은 다양한 시각적 패턴을 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.세 번째 장치는 여기에 위치한 레이저입니다. 이것은 적외선이 상당히 약한 레이저로, 파리를 가열하는 데 사용할 수 있는데, 이는 역자극을 싫어합니다. 자, 여기 파리가 있습니다.이제 하나를 선택하고 후크로 선택한 다음 클램프를 가져오겠습니다. 플라이를 클램프에 가능한 한 대칭으로 배치하여 플라이가 중앙에 오도록 하고 플라이의 몸체 각도가 약 30-40도가 되도록 합니다. 모든 것이 올바르게 작동하는지 확인하십시오.물론, 일반적으로 이 방의 조명은 꺼져 있고 파리에게 주의를 산만하게 하는 자극이 없도록 어둡습니다. 그러나 이 데모에서는 실험의 세부 정보를 볼 수 있도록 이 내용을 생략합니다. 이제 우리는 파리를 환경으로, 경기장으로 낮추고 보안 걸쇠를 엽니다.이제 우리가 해야 할 일은 파리의 요르를 조정해야 한다는 것입니다. 측정 장치의 중앙에 정확히 배치하는 것은 불가능하므로 플라이에 대한 직선 비행은 측정 장치에서도 직선 비행입니다. 이 가능한 문제를 보상하기 위해 우리는 회전 운동, 자동차 반응을 이끌어내기 위해 특정 속도로 플라이 주위의 경기장을 회전시키고 이 최대 자동차 응답을 좌우로 만들어 0으로 대칭으로 회전하여 정확히 두 개의 최대 자동차 응답 사이의 중간이 직진 비행에 해당하도록 합니다.따라서 실험을 시작하기 전에 마지막으로 남은 작업은 파리를 가열하는 데 사용하는 레이저인 처벌을 조정하는 것입니다. 이를 위해 저는 파리가 실제로 많은 열을 느끼지 않도록 충분한 열을 걸러내는 작은 적외선 필터를 사용하지만 여기 모니터에서 여전히 볼 수 있습니다. 그래서 저는 파리를 모니터링하는 작은 카메라, 적외선 카메라를 가지고 있는데, 이 카메라로 파리의 머리에 초점이 맞춰질 때까지 레이저를 조정하는 데 사용할 수 있습니다.그런 다음 자동차 반응을 위해 여기에 줄무늬 실린더가 있기 때문에 이것을 우리가 선택한 경기장으로 교체합니다. 이 경우 파리를 위한 완전히 하얀 환경으로 이어지는 빈 경기장입니다. 파리의 환경이 완전히 흰색인 것을 볼 수 있습니다.다른 자극은 없습니다. 기본적으로 매우 닫혀 있기 때문에 후각 자극이 없습니다. 파리가 감지할 수 있는 다른 자극은 거의 없습니다.그것은 정지해 날고 있습니다. 파리의 환경에서는 실제로 아무것도 변하지 않지만 여전히 이 두 영역 내에서 좌회전에서 우회전, 회전, 가변성에 이르기까지 매우 다양한 행동을 생성하고 있습니다. 자, 이제 이 설정의 다양성과 이를 사용하여 파리를 훈련시키는 방법을 보여 드리겠습니다.일단 그들이 시뮬레이터에 들어가면, 여러분이 할 수 있는 일 중 하나는 단순히 파리들이 이 텅 빈 하얀 경기장을 가지고 있으니, 이제 여러분은 "좋아, 우회전할 때마다, 우리가 너를 데울 거야"라고 말할 수 있다는 것입니다. 이것은 우리가 매우 쉽게 설정할 수 있는 것입니다. 보시다시피, 긍정적인 마당 이야기는 열을 의미하고, 예를 들어 부정적인 마당 이야기는 열을 끄는 것을 의미합니다.또한 우리가 할 수 있는 일은 파리가 우회전이나 좌회전할 때 경기장을 녹색이나 파란색으로 칠하여 무엇이 옳고 무엇이 남았는지 보여줌으로써 파리를 도울 수 있습니다. 이것이 우리가 지금 여기서 하고 있는 일입니다. 이제 파리가 토르크를 오른쪽으로 돌리고 있습니다.보시다시피 색상이 녹색에서 파란색으로 바뀌었지만 이제는 다시 바뀌고 있습니다. 이제 파리가 un에서 야드 토크를 생산하고 있는 것을 볼 수 있으며, 이 경우 처벌되지 않은 우회전 도메인으로 들어가자마자 열이 발생하고 파리는 열에서 매우 빠르게 멀어집니다. 보시다시피, 그것은 더위에서 벗어나기 위해 마당 토크를 매우 빠르게 조절합니다.알아차리자마자 뜨거워지고 있습니다. 동시에, 그것은 여전히 전체 동작 범위에서 행동을 생성하려고 시도하며, 우리는 파리를 가열하여 방지합니다. 따라서 이것은 대략적으로 파리가 왼쪽, 오른쪽, 회전 또는 둘 다의 색상이나 행동을 배우도록 가르칠 수 있는 방법입니다.그러나 보다 전통적으로 이 설정은 약 15년, 20년 동안 파리가 다양한 시각적 패턴을 구별하도록 가르치는 데 사용되었습니다. 우리는 이것을 매우 쉽게 할 수 있습니다. 색상 필터를 제거하고 이 프로그램을 중지하고 이전에 비어 있던 경기장을 교체하기만 하면 됩니다.이제 직립 및 반전 Ts가 있는 이 경기장을 사용하여 프로그램을 변경하고 이 패턴 학습을 위한 프로그램을 시작해야 합니다. 지금 보시는 것은 여기 중간에 있는 흔적인 파리가 통제하고 있다는 것입니다. 이것이 두 번째 추적으로, 경기장의 위치를 제어하는 것입니다.여기 보이는 이 히스토그램에서 파리가 4가지 다른 패턴을 향해 날아가는 데 소비하는 시간을 볼 수 있습니다. 따라서 녹색은 나중에 가열될 패턴을 볼 수 있고 노란색은 처벌되지 않는 패턴을 볼 수 있습니다. 그래서 지금 이 단계에서 우리는 처벌을 켰고, 여기 녹색인 이 흔적이 위쪽과 아래쪽 또는 중앙 영역에 있을 때마다 파리가 가열됩니다.그래서 여러분이 보시는 것은 파리가 그 지역에 들어가자마자 그들로부터 멀어진다는 것입니다. 그래서 열에서 멀어지는 비행 방향을 바꿉니다. 또한 이제 처벌받은 티가 여기에 표시된 히스토그램에서 이것을 다시 볼 수 있으며, 비행기가 여기에 들어가자마자 벌을 받고 열에서 빠르게 멀어지며 가끔씩 다른 패턴으로 이동하려고 시도하지만 매우 빠르게 가열되지 않은 패턴으로 이동합니다.이것이 1990년대에 사람들이 파리를 조건화하기 시작한 전통적인 방식이며, 제가 속해 있는 전통입니다. 전체 설정은 제가 개발한 것이 아니라 부분적으로 제가 개발했지만, 이 디자인의 대부분은 1960년대에 Guten의 Carl Guts와 함께 시작되었으며, 그 후 Martin Heisenberg와 Reinhard Wolf의 실험실에서 부르크로 옮겨졌습니다. 특히 이 두 분은 방금 보신 비행 시뮬레이터 상황에서 패턴 러닝을 개발한 배후에 있는 사람들입니다, 저는 마틴 하이젠베르크(Martin Heisenberg)와 함께 박사 학위를 받았습니다.

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연구

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