Ontwerpen en implementeren van het zenuwstelsel Simulaties op LEGO Robots
25 mei 2013
Een benadering van neurale netwerk modellen op de LEGO Mindstorms robotica platform wordt gepresenteerd. De methode omvat een simulatie-tool voor ongewervelde neurowetenschappelijk onderzoek in zowel het onderzoekslaboratorium en de klas. Deze techniek maakt het onderzoek van biomimetic robot principes controle.
Het algemene doel van deze methode is om snel zenuwstelselsimulaties op een robotplatform te prototypen en te testen. Dit wordt bereikt door neurale netwerksimulaties uit te voeren op het Lego Mindstorms NXT-platform en door zij-aan-zij vergelijkende tests uit te voeren met het dierenmodel. Eerst wordt een robot gebouwd om te dienen als platform voor de zenuwstelselsimulatie.
Een hypothetisch neuraal netwerk gebaseerd op neuro-ethologisch onderzoek wordt vervolgens ontwikkeld en geprogrammeerd op het robotplatform. Ethologische studies worden uitgevoerd om de prestaties van het hypothetische neurale netwerk te vergelijken met die van het zenuwstelsel van dieren. Tekortkomingen in het model kunnen worden geïdentificeerd en de verdere ontwikkeling ervan informeren systeemniveau neurowetenschappelijke hypothesen kunnen worden getest door directe manipulatie van simulatieparameters.
Hallo, ik ben Dan Bluestein van het Marine Science Center aan de Northeastern University. Hier zullen we een aanpak demonstreren om zenuwstelselsimulaties snel te implementeren op een robotplatform. Door deze procedure te ontwikkelen voor gebruik op een commercieel verkrijgbaar robotkit, hebben we deze bio-robotische benadering van neurowetenschap betaalbaar, efficiënt en toegankelijk gemaakt voor onderzoekers zonder robotica-engineeringervaring.
Deze aanpak is ook goed geschikt voor de middelbare school en de universiteitsklas om als basis te dienen voor een praktische, onderzoekende bio-robotische leergang. De eerste stap bij het bouwen van het robotplatform is het kiezen van een modelorganisme om te bestuderen dat goed vertegenwoordigd is in de neuro-ethologische literatuur. Ongewervelde dieren zijn over het algemeen goede kandidaten omdat hun relatief eenvoudige zenuwstelsels goed zijn bestudeerd en voornamelijk bestaan uit aangeboren reflexen.
We zullen deze aanpak demonstreren met behulp van de Amerikaanse kreeft Hamas Americana. De volgende stap is het selecteren van goed bestudeerde reflexgedragingen voor modelleringsdoeleinden. Met de kreeft kunnen we reacties op inten, buigen, klauwbump en optisch stromen onderzoeken.
Eenvoudige reflexen die afhankelijk zijn van dekkende neurale verbindingen vanuit bilaterale. Symmetrische sensoren zijn goed geschikt voor dit type studie. Gebruik het Lego Mindstorms NXT 2.0-kit om een robot te bouwen die de lichaamsstructuur van het diermodel benadert.
Er kunnen andere robotplatforms worden gebruikt, maar de commercieel verkrijgbare kit die we hier gebruiken, maakt snelle implementatie mogelijk. De volgende stap is om de robot uit te rusten met sensoren die overeenkomen met de systemen die voor studie zijn gekozen. De in het Lego Mindstorms-kit opgenomen sensoren kunnen worden gebruikt of zelfgemaakte sensoren kunnen worden ontworpen zoals beschreven in een verscheidenheid van gepubliceerde materialen.
We gebruiken de Lego-touchsensor, een aangepaste antenne Flex point-buigsensor en een optisch stromingssensor die door Centi Incorporated is ontwikkeld om een aangepaste weerstandsconnector te bouwen, zoals de antennesensorsplitsing een NXT-connectordraad en soldeer de zwarte en witte draden op de kabels van de sensor. Om te beginnen met het programmeren van de zenuwstelselsimulatie, gebruikt u eerder gepubliceerde neuro-ethologische studies om een neuraal netwerk voor modelleringsdoeleinden te ontwikkelen. De literatuur heeft neurale netwerken voorgesteld om het gedrag van verschillende modelorganismen van kreeften tot lamprets uit te leggen, functionele neurale eenheden moeten worden geïdentificeerd en hun synaptische verbindingen.
Getheoretiseerd nieuwe neuro-ethologische experimenten kunnen ook worden ontwikkeld en geïmplementeerd als de laboratoriumomstandigheden dit toelaten. Gebruik LabVIEW-software om het netwerk voor het Lego Mindstorms-platform te programmeren. Virtuele instrumenten of BIS voor een neuron- en synapsmodel worden gebruikt en zijn online te vinden.
We bevelen het discreete tijds-gebaseerde model aan dat door Roloff is ontwikkeld omdat het computationeel efficiënte realtime-werking mogelijk maakt terwijl een verscheidenheid aan neuronale afvuuruitvoerregimes twee besturingsparameters worden gehandhaafd. Alpha en Sigma bepalen de dynamica van het gesimuleerde neuron om gevarieerde uitvoer te produceren, waaronder tonisch, spiekend, chaotisch afvuren, barsten en intrinsiek zwijgen. Lab view biedt een grafische programmeeromgeving die intuïtief is en snelle implementatie mogelijk maakt. Plaats eerst neuron- en synapsvi's in een while-lus, zodat het netwerk iteratief wordt bijgewerkt.
Verbind vervolgens de presynaptische neuronspike-uitvoer door synapsen naar postsynaptische neuronen. Voer vervolgens iteratieve bijgewerkte parameters door middel van shift-registers door naar de volgende berekeningscyclus. Het DTM-model werkt snelle en langzame dynamische variabelen bij die aan de volgende iteratie van berekeningen worden doorgegeven.
Synaapseparameters moeten worden ingesteld om de netwerkgeometrie te definiëren. Het DTM-model specificeert de sterkte van een synaps, de relaxatiesnelheid en de ommekeerpotentiaalwaarden kunnen worden afgestemd op uw specifieke netwerkkenmerken, maar we bevelen de volgende instellingen aan. JS is gelijk aan 0,60 gamma is gelijk aan 0,95 en XRP is gelijk aan 2,2 voor een exciterende synaps of negatief 1,8.
Voor een remmende synaps, pas de alpha en sigma controleparameters aan om de baseline neuronactiviteit te wijzigen. We raden aan om een alpha-waarde gelijk aan 4,05 en een sigma-waarde gelijk aan negatief 3,10 te gebruiken. Gebruik lab view sensor vs.
Om sensorinformatie in uw netwerk in te voeren. Voor geleverde sensoren zijn de vi's al beschikbaar binnen de Mindstorms Lab View-module. Voor aangepaste weerstandssensoren gebruikt u de lichtsensor VI als programmeerframework.
Voeg grafische grafieken toe aan het voorpaneel van het Lab View-programma om neuronale activiteit te visualiseren. Vervang tijdelijk sensorinvoer door voorpaneelbedieningsvakken om handmatig de sensorinformatie die naar het neurale netwerk gaat te manipuleren, voer het neuronale netwerk uit en pas handmatig de voorpaneelbedieningen aan om gevarieerde sensorische input te presenteren. Bevestig dat het netwerk kwalitatief functioneert zoals voorspeld voor bekende omstandigheden.
Pas het netwerk indien nodig aan door de neuron- en synapsparameters te wijzigen. Eerste pogingen om het netwerk af te stemmen, moeten worden gedaan door de sterkte van de verschillende synapsen te wijzigen. Andere parameters kunnen ook moet
Bekijk het volledige transcript en krijg toegang tot duizenden wetenschappelijke video's
Overzicht
Dit artikel presenteert een methode voor neurale netwerkmodellering met behulp van het LEGO Mindstorms robotplatform. Het dient als simulatietool voor neurowetenschappelijk onderzoek naar ongewervelden, toepasbaar in zowel laboratorium- als onderwijsomgevingen.
Belangrijkste Componenten van de Studie
Wetenschapsgebied
- Neurowetenschappen
- Robotica
- Biomimetische systemen
Achtergrond
- De methode is bedoeld voor het prototypen en testen van simulaties van het zenuwstelsel.
- Maakt gebruik van het LEGO Mindstorms NXT-platform voor simulaties.
- Omvat zij-aan-zijvergelijkingen met diermodellen.
- Richt zich op neuro-ethologische studies voor prestatie-evaluatie.
Doel van de studie
- Het ontwikkelen van een robotplatform voor simulatie van het zenuwstelsel.
- Het vergelijken van robotneurale netwerken met werkelijke zenuwstelsels van dieren.
- Het identificeren van tekortkomingen in het model voor verdere ontwikkeling.
Gebruikte methoden
- Constructie van een robot als simulatieplatform.
- Ontwikkeling van een hypothetisch neuraal netwerk op basis van ethologische studies.
- Programmeren van het neurale netwerk op het robotplatform.
- Uitvoeren van ethologische studies voor prestatievergelijking.
Belangrijkste resultaten
- De prestaties van het robotische neurale netwerk worden beoordeeld aan de hand van het diermodel.
- Geïdentificeerde tekortkomingen dienen als basis voor verdere modelontwikkeling.
- Simulatieparameters kunnen worden aangepast om neurowetenschappelijke hypothesen te testen.
Conclusies
- Het LEGO Mindstorms-platform is effectief voor het simuleren van neurale netwerken.
- Deze benadering verbetert het begrip van biomimetische controleprincipes.
- Het biedt een waardevol hulpmiddel voor zowel onderzoeks- als educatieve doeleinden.
Veelgestelde vragen
Industriële relevantie voor directie
Deze methode maakt snelle prototyping en hypothesetoetsing van simulaties van het zenuwstelsel mogelijk met behulp van een toegankelijk robotplatform, wat bijdraagt aan het vroegtijdig wegnemen van mechanistische risico's in neurobiologisch onderzoek. Door directe manipulatie van simulatieparameters en een zij-aan-zij gedragsvergelijking met diermodellen mogelijk te maken, biedt het voorspellend vertrouwen in neurale netwerkmodellen voordat men overgaat naar complexere preklinische systemen. De aanpak is bijzonder waardevol voor doelvalidatie in de neurowetenschap van ongewervelden en biedt een schaalbaar, herbruikbaar kader voor hypothesegestuurde ontdekkingen in academische en translationele omgevingen.
Strategische toepassingen in biofarmaceutisch R&D
Vroege Ontdekking & Targetvalidatie
- Wetenschappelijke waarde: Ondersteunt de toetsing van therapeutische hypothesen door het modelleren van reflexgedragingen op basis van neuro-ethologische studies.
- Wetenschappelijke waarde: Maakt biologische risicoreductie mogelijk door iteratieve verfijning van neurale netwerksimulaties op basis van waargenomen gedragsmatige discrepanties.
- Wetenschappelijke waarde: Verhoogt de betrouwbaarheid van targets door functionele synaptische verbindingen te identificeren die aangeboren reflexmatige outputs aansturen.
Screening & Assayontwikkeling
- Operationele waarde: Bereidt gevalideerde biologisch geïnspireerde systemen voor op downstream-workflows via gestandaardiseerde sensorintegratie en real-time neurale updates.
- Operationele waarde: Bevordert de reproduceerbaarheid van assays door gecontroleerde omgevingsfactoren en kwantitatieve gedragsregistratie (bijv. padlengte, loopsnelheid).
- Operationele waarde: Faciliteert screeningsbereidheid door snelle iteratie van synaptische parameters mogelijk te maken om de robuustheid van het netwerk onder diverse sensorische input te beoordelen.
Translationeel & Preklinisch Onderzoek
- Translationele waarde: Behoudt de relevantie voor ziektebeelden door reflexmatige gedragingen te modelleren in ongewervelde systemen met een goed gekarakteriseerde neuroethologie.
- Translationele waarde: Ondersteunt de afstemming van translationele biomarkers via kwantificeerbare gedragsoutputs die correleren met de toestand van neurale netwerken.
- Translationele waarde: Informeert risico-gecorrigeerde beslissingen over verdere ontwikkeling door tekortkomingen in zenuwstelselmodellen te highlighten vóór resource-intensieve validatie.
Integratie van Pijplijn & Workflow
De methode past binnen het ontdekkingscontinuüm van hypothesevorming tot lead-identificatie, in het bijzonder bij onderzoek naar neurobiologie en biomimetische systemen, door iteratieve verfijning van modellen mogelijk te maken op basis van empirische gedragsgegevens.
- Discovery Biology: Bevordert hypotheseonderzoek en het verduidelijken van pathways door het simuleren van neurale architecturen afgeleid uit ethologische literatuur.
- Screening: Garandeert assay-gereedheid door middel van real-time parameter-manipulatie en kwantitatieve bewegingsanalyse onder gestandaardiseerde condities.
- Analytics: Levert meetbare resultaten zoals trajectplots en snelheidsmetrieken die een vergelijkende analyse tussen robotisch en dierlijk gedrag mogelijk maken.
- Translationeel onderzoek: Verbindt discovery met preklinische continuïteit door het modelleren van aangeboren reflexen die vertaalbaar zijn naar eenvoudige motorische controlesystemen.
- Enterprise Reuse: Fungeert als een herbruikbaar platform voor het testen van meerdere hypothesen over het zenuwstelsel in verschillende modelorganismen en sensorische modaliteiten.
Operationele & Bedrijfsimpact
- Wetenschappelijke waarde: Verhoogt het voorspellende vertrouwen in neurale modellen door ambiguïteit in sensorimotorische transformatiemechanismen te verminderen.
- Operationele waarde: Biedt standaardisatie en schaalbaarheid via commercieel beschikbare hardware en grafische programmering (LabVIEW) voor snelle implementatie.
- Strategische waarde: Verbetert go/no-go-beslissingen door modeltekortkomingen vroegtijdig te identificeren, waardoor investeringen in foutieve neurobiologische hypothesen worden verminderd.
- Impact op portfolio: Maakt risico-gecorrigeerde prioritering van neurowetenschappelijke targets mogelijk door middel van iteratieve, gedragsgeïnformeerde modelverfijning.
Overwegingen voor implementatie
- Vereist expertise in neuro-ethologie, neurale modellering en grafische programmeeromgevingen zoals LabVIEW.
- Is afhankelijk van toegang tot LEGO Mindstorms NXT-hardware en compatibele sensoren (aanraking, buiging, optische flow) voor biomimetische implementatie.
- Vereist standaardisatie tussen teams voor sensorkalibratie, protocollen voor gedragstracking en procedures voor parameteroptimalisatie.
- Houdt rekening met aanpassingen bij het uitbreiden van het model naar andere invertebraat- of vertebratsystemen met verschillende neurale architecturen.
- Omvat praktische beperkingen, zoals de beperkte rekenkracht van de NXT-chip en het beperkte bereik van de sensoren, wat de simulaties van complexe netwerken kan beïnvloeden.
