人工智能導論課件 第十三章 類腦智能

第十三章

類腦智能Chapter13CONTENTS目錄類腦計算與類腦智能類腦智能技術人工大腦類腦導航技術類腦導航模型類腦技術前景類腦計算與類腦智能01類腦計算與類腦智能01概念類腦智能是指基于類腦計算實現(xiàn)的類腦計算機為平臺，獲得和發(fā)展類人機器智能。所謂“類腦計算”，是指仿真、模擬和借鑒大腦神經(jīng)系統(tǒng)結構和信息處理過程所設計或實現(xiàn)的模型、軟件、裝置等新型計算方法。類腦計算與類腦智能01目標通過研究人腦神經(jīng)網(wǎng)絡的機理，利用電子、光學、生物等技術實現(xiàn)神經(jīng)計算機，使機器實現(xiàn)人類具有的多種認知能力及其協(xié)同機制，突破傳統(tǒng)計算機（馮·諾依曼結構）在模擬人類智能方面的瓶頸。類腦智能系統(tǒng)在信息處理機制上類腦，認知行為和智能水平上類人，最終達到或超越人類智能水平，進而創(chuàng)造更加智能的機器--類腦智能機器。類腦計算與類腦智能01發(fā)展類腦智能技術的背景--已有方法的局限性在傳統(tǒng)人工智能技術中，符號主義和聯(lián)接主義的技術路線相應地采用了邏輯推理模擬和結構模擬的方法，來實現(xiàn)人類智能的機械化與電子化。行為主義則是完全忽略智能的機制，試圖單純通過行為模仿來實現(xiàn)智能。符號主義人工智能方法在對知識的建模、學習和推理方面仍存在缺乏感知、理解、拓展性差等局限性。聯(lián)結主義中，傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡又只能利用特定模型處理特定問題，同樣存在缺乏理解、拓展性差等問題。由人工神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展而來的深度神經(jīng)網(wǎng)絡形成的深度學習技術，結合大算力、大數(shù)據(jù)等技術，在感知智能方面超越人類，但與人類認知智能還相去甚遠。類腦計算與類腦智能01發(fā)展類腦智能技術的背景--能耗效率深度學習技術在解決各種實際問題方面展示了強大性能，但是其缺陷也是顯而易見的，尤其是在算力方面的需求，遠超一般的機器學習方法，導致能耗過高，對氣候、水資源等帶來一定的負面作用。在深度學習時代，產(chǎn)生一流的人工智能模型所需的計算資源，平均每3.4個月翻一番；這意味著，能量需求在2012年至2018年之間增加了300,000倍。而“GPT-3”只是這種指數(shù)級增長軌跡上的一個最新節(jié)點。類腦計算與類腦智能01發(fā)展類腦智能技術的背景--能耗效率和當今的深度學習方法相比，人類大腦的效率高得不可思議。雖然只有幾磅重，大概只需要20瓦左右的能量消耗，這個能耗只能夠給昏暗的燈泡供電。然而，它們代表了已知宇宙中最強大的智力形式。與深度學習方法相比，人類大腦的效率高得不可思議。雖然只有幾磅重，大概只需要20瓦左右的能量消耗，這個能耗只能夠給昏暗的燈泡供電。然而，它代表了已知宇宙中最強大的智力形式。符號主義、聯(lián)結主義方法及深度學習等方法都沒有真正腦與神經(jīng)網(wǎng)絡的機制和結構出發(fā)來模擬人腦的結構實現(xiàn)智能。類腦計算與類腦智能01發(fā)展類腦智能技術的背景--結構主義結構主義是20世紀早期在人文社會科學領域興起的一種理論流派。"結構決定功能"是結構主義的一個重要理論原則。系統(tǒng)的基本結構決定了其整體可以實現(xiàn)的功能。相似的結構可以實現(xiàn)相似的功能。要理解一個系統(tǒng)的功能,必須研究其內在的結構關系,而不應僅關注表面的現(xiàn)象。結構決定著功能的發(fā)揮。傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡雖然也可以看做是一種結構主義方法，但是沒有忠實于人腦的生物學結構，而是數(shù)學簡化。深度神經(jīng)網(wǎng)絡（深度學習）也是如此。類腦計算要從結構上忠實模擬人腦結構，實現(xiàn)類腦智能。類腦計算與類腦智能01發(fā)展類腦智能技術的背景--傳統(tǒng)計算機局限性首先，現(xiàn)代計算機都是基于馮諾依曼結構計算機，按照摩爾定律，即計算速度和晶體管數(shù)量每年翻一倍。但是現(xiàn)代計算機在芯片設計方面存在物理極限：芯片體積越來越小，所容納的晶體管數(shù)量極其龐大（例如，10億晶體管級芯片,需要芯片面積約為100-200平方毫米）。其次，現(xiàn)代計算機與人腦只在信息處理形式上有類似的地方，但在結構上和處理機制上與人腦完全不同。第三，人工智能、認知科學以及計算主義曾經(jīng)認為的“人腦就像計算機一樣工作”，但這一觀點只是一種隱喻。類腦計算歷史011989年，加州理工學院的卡弗·米德(CarverMead)提出了“類腦工程”概念，并撰寫了《模擬VLSI與神經(jīng)系統(tǒng)》一書，采用亞閾值模擬電路來仿真脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡，其應用是仿真視網(wǎng)膜。1990~2003年，摩爾定律持續(xù)發(fā)展，基于馮·諾伊曼架構的處理器主頻與性能持續(xù)增長，而類腦計算則沉寂十余年。2004年前后，單核處理器主頻停止增長，設計者開始轉向多核，學術界開始尋求馮·諾伊曼架構的替代技術。類腦計算經(jīng)過十多年的小眾研究，開始成為熱點。2004年，斯坦福大學教授夸貝納·波爾漢研制出基于模擬電路的類腦芯片Neurogrid。2005年，英國曼徹斯特大學開始研制基于ARM的多核超級計算機SpiNNaker。2005年，歐盟啟動FACETS(FastAnalogComputingwithEmergentTransientStates)項目，研制基于模擬混合信號(AnalogMixed-Signal,AMS)的類腦芯片。2005年，美國國防部高級研究計劃署(DARPA)啟動SyNAPSE(SystemsofNeuromorphicAdaptivePlasticScalableElectronics)項目，支持IBM與多家單位聯(lián)合研發(fā)類腦芯片。瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院(EPFL)研究者亨利·馬克拉姆(HenryMarkram)與IBM合作啟動了藍腦項目，采用IBMBlueGene/L超級計算機模擬大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡。類腦計算歷史012008年，惠普公司實現(xiàn)憶阻器原型，可作為類腦計算基本元件，并展示了首個憶阻器與硅材料的混合電路。2011年，歐盟啟動BrainScaleS(Brain-inspiredmultiscalecomputationinneuromorphichybridsystems)項目，作為FACETS的后續(xù)項目，研發(fā)大規(guī)模并行類腦計算機。2012年，藍腦項目所模擬的最大神經(jīng)網(wǎng)絡包括100萬個神經(jīng)元與10億個突觸，其規(guī)模相當于蜜蜂的大腦，仿真速度是實時速度的1/300。2013年，歐盟啟動人腦計劃，由亨利·馬克拉姆牽頭，總金額10億歐元，包括神經(jīng)信息學、醫(yī)學信息學、腦仿真、高性能計算、類腦計算與神經(jīng)機器人6個平臺。同年，美國啟動BRAIN并不直接涉及類腦計算，但是它將推動對生物腦機理的深入理解，為計算領域的研究者提供大量的實驗數(shù)據(jù)與相關理論。2014年，達曼德拉·莫德哈(DharmendraModha)領導的IBMSyNAPSE項目推出了TrueNorth芯片。2015年3月，德國海德堡大學在一個8英寸硅片上集成了20萬神經(jīng)元和5000多萬突觸，采用這種“神經(jīng)形態(tài)處理器”的類腦計算機成功運行。2016年8月，IBM蘇黎世研究院制造脈沖神經(jīng)元。每個單元能穩(wěn)定存儲3比特數(shù)據(jù)，還能執(zhí)行多種計算，如檢測數(shù)據(jù)關聯(lián)等，并且像生物神經(jīng)元一樣具有隨機性。類腦計算技術02類腦計算技術——類腦計算技術架構02類腦智能技術——歷史022011年5月，IBM構建全新的定制芯片，被稱作“神經(jīng)突觸核心”（neurosynapticcores）。采用45納米SOI-CMOS技術制作的并且包含256個神經(jīng)元，一個內核包含262,144個可編程的神經(jīng)鍵，另一個包含65,536個學習神經(jīng)鍵。希望采用這種芯片制造的系統(tǒng)能夠通過經(jīng)驗學習、發(fā)現(xiàn)關聯(lián)、創(chuàng)造假設和記憶，并且從結果中學習，模仿大腦結構和突觸可塑性。該種芯片架構更節(jié)能并且沒有固定的編程，把內存與處理器集成在一起，模仿大腦的事件驅動、分布式和并行處理方式。類腦芯片類腦智能技術——神經(jīng)形態(tài)計算022014年8月7日，IBM宣布研制成功TrueNorth神經(jīng)形態(tài)芯片，這項成果入選“2014年十大科學突破”。2016年發(fā)布TruNorth類腦計算機，其處理能力相當于1600萬個神經(jīng)元和40億個神經(jīng)鍵，消耗的能量只需2.5瓦。2019年IBM利用88萬CPU，研制出與人腦速度相當?shù)哪M人腦系統(tǒng)。類腦智能技術——神經(jīng)形態(tài)計算02斯坦福大學2014年開始開發(fā)的神經(jīng)形態(tài)超級計算機Neurogrid模擬樹突計算（突觸前離子通道功能）與數(shù)字軸突通信相結合。每個芯片集成了一百萬個與2.56億突觸相連的神經(jīng)元。類腦智能技術——神經(jīng)形態(tài)計算022019年7月，Nature雜志封面刊登了清華大學類腦計算團隊的新成果：天機芯片及其操控的自行車。最新一代天機芯片結合了類腦計算和人工智能，結合了面向神經(jīng)科學和面向計算機科學的方法優(yōu)勢，從而開發(fā)出具有人類大腦和主流機器學習算法廣泛特征的跨范式計算平臺。天機芯片采用28nm工藝制造，核心面積僅僅3.8×3.8毫米，包含156個FCores核心，擁有大約40000個神經(jīng)元和1000萬個神經(jīng)突觸，可以同時支持機器學習算法和類腦電路。類腦智能技術——神經(jīng)形態(tài)計算02目前，類腦計算技術主要基于類腦芯片實現(xiàn)。類腦芯片技術主要有兩種類型，一種是參考人腦神經(jīng)元組織結構設計的芯片，稱為神經(jīng)網(wǎng)絡芯片。神經(jīng)網(wǎng)絡芯片大致可以分為4個大類：人工神經(jīng)網(wǎng)絡芯片、神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡芯片、視覺處理芯片和類腦芯片工藝器件基礎研究。人工神經(jīng)網(wǎng)絡芯片在實際應用進展方面發(fā)展較快；神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡芯片尚處于探索性應用階段；視覺處理芯片則專門用于完成圖像和視頻處理任務。類腦芯片的另一種類型是設計芯片結構來高效支持機器學習等智能算法，是非神經(jīng)元組織結構的計算模型。例如，中國科學院計算技術研究所的寒武紀系列神經(jīng)網(wǎng)絡處理器，通過硬件體系結構的創(chuàng)新來大幅度提高性能并降低功耗。

神經(jīng)形態(tài)計算的基本構建模塊是研究人員稱之為脈沖神經(jīng)元，它的作用類似于邏輯門在傳統(tǒng)計算中的作用。類腦智能技術——神經(jīng)形態(tài)計算02英國曼徹斯特大學2012年開始設計數(shù)字脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡架構（SpikingNeuralNetworkArchitec-Ture，SpiNNaker）芯片，是一種大規(guī)模并行神經(jīng)網(wǎng)絡。50萬核神經(jīng)形態(tài)計算平臺目前已經(jīng)升級為擁有100萬個處理器核心和1200塊互連電路板的超級計算機，這是世界上最大的神經(jīng)形態(tài)計算機，也就是模擬神經(jīng)元放電的計算機。類腦智能技術——神經(jīng)形態(tài)計算02項目/單位實現(xiàn)技術神經(jīng)元模型學習算法神經(jīng)元個數(shù)突觸個數(shù)SpiNNaker,英國曼徹斯特大學18核ARM芯片，片上網(wǎng)絡互聯(lián)LIF,IzhikevichSTDP每個ARM核上1K個神經(jīng)元核的個數(shù)可達百萬級別每個ARM核上1M個突觸TrueNorth美國IBM公司數(shù)字電路LIF無每個神經(jīng)突觸核上256個神經(jīng)元；每個芯片上4096個核每個神經(jīng)突觸核上256K個突觸HICANN德國海德保大學模擬混合電路，晶片級集成AdExIFSTDP每個芯片上512個神經(jīng)元；每個晶片上448個芯片每個芯片上115K個突觸Neurogrid,美國斯坦福大學亞閾值模擬混合電路QIF無每個神經(jīng)核上65K個神經(jīng)元；每個芯片上16個神經(jīng)核每個芯片上375M個突觸ROLLS處理器，瑞士蘇黎世理工學院亞閾值模擬混合電路AdExIFSTDP每個芯片上256個神經(jīng)元每個芯片上128K個突觸BlueHive,英國劍橋大學數(shù)字電路多FPGA集群Izhikevich無每個FPGA上64K個神經(jīng)元每個FPGA上64M個突觸EMBRACE,愛爾蘭阿爾斯特大學與國立大學模擬混合電路，分級片上網(wǎng)絡互聯(lián)LIF遺傳算法每個處理單元上32個神經(jīng)元(16個輸入+16個輸出)每個輸入神經(jīng)元144個突觸；每個輸出神經(jīng)元17個突觸IFAT,美國加州大學圣地亞哥分校模擬混合電路LIF無每個芯片上65K個神經(jīng)元每個芯片上65M個突觸ZerothNPU,美國高通公司模擬混合電路LIF未知未知未知SiElegans歐洲多家研究機構數(shù)字電路，多FPGA集群(最多330個)多種類型包括HH,LIF無每個FPGA上1個神經(jīng)元全連接類腦智能技術——歷史02人腦計算機2012年，來自13家歐洲學術機構的科學家獲得歐盟資助，啟動“人類大腦計劃”。他們將利用有史以來功能最強大的計算機，來實現(xiàn)世界上對完整人類大腦的首次模擬。人工大腦03人工大腦——腦模擬器03從神經(jīng)網(wǎng)絡出發(fā)的協(xié)同模型代表性工作是2012年加拿大滑鐵盧大學研制的語義指針結構統(tǒng)一網(wǎng)絡（SemanticPointerArchitectureUnifiedNetwork(Spaun)）或稱為SPAUN腦模擬器，一種簡化的人腦計算機模型。SPAUN是第一個能夠完成一系列任務并展示行為的大腦模擬器。這個模型由大約250萬個虛擬神經(jīng)元組成，這些神經(jīng)元被組織成功能組，就像人腦中視覺、短期記憶等相關區(qū)域中的真實神經(jīng)元一樣。人工大腦技術——人造神經(jīng)元032016年8月IBM蘇黎世研究院研究人員利用相變存儲材料，制造出首例隨機興奮人工神經(jīng)元，這是在人造大腦方面的又一突破。2018年8月3日，IBM蘇黎世研究中心制成了世界上第一個人造納米尺度隨機相變神經(jīng)元。IBM已經(jīng)構建了由500個該神經(jīng)元組成的陣列，并讓該陣列以模擬人類大腦的工作方式進行信號處理，該技術突破具有重要意義。人造神經(jīng)元不同于人工神經(jīng)元，后者只是一個數(shù)學模型，而人造神經(jīng)元則是利用一種相變材料技術制造出的模擬生物神經(jīng)元的物理神經(jīng)元。這是一種納米級電子原件，由兩個電極以及夾在它們之間的一層薄鐵電物質組成。后者的電阻，可用類似于神經(jīng)元電信號的電壓脈沖來調整。若電阻低、突觸聯(lián)系會很強；若電阻高、突觸聯(lián)系會較弱。讓人工神經(jīng)突觸進行學習，完全是基于這項調整電阻的能力。人工大腦——憶阻器03由于傳統(tǒng)硬件對布爾邏輯的強關聯(lián)性以及存儲和處理過程間的巨大分離，數(shù)十年來研究者們一直存在懷疑，認為真正的人工智能不能在傳統(tǒng)的硬件上實現(xiàn)。在憶阻器出現(xiàn)之前，構建具有像大腦那樣的形狀因子、低功耗和內部實時通信的結構是不可能的。這三個因素是構建一個類似腦，并可以通過訓練使其像腦一樣工作的裝置的關鍵。憶阻器半導體混合電路，圖中紅色部分即Memristor記憶電阻。類腦導航技術04類腦導航技術--生物導航細胞04隨著全球定位系統(tǒng)GPS的出現(xiàn)，我們開車尋路、駕駛飛機，甚至行走在城市的大街小巷，許多習慣都發(fā)生了改變。人和動物是如何判斷、識別方位，如何實現(xiàn)自我導航的？2014年諾貝爾醫(yī)學獎得主莫澤夫婦發(fā)現(xiàn)了大腦中的定位系統(tǒng)細胞--這種人體中的GPS細胞讓人們能在空間中定位,并成為更高級認知功能的基礎。JohnO’Keefe,May-BrittMoser,andEdvardI.Moser類腦導航技術--生物導航細胞04隨著全球定位系統(tǒng)GPS的出現(xiàn)，我們開車尋路、駕駛飛機，甚至行走在城市的大街小巷，許多習慣都發(fā)生了改變。人和動物是如何判斷、識別方位，如何實現(xiàn)自我導航的？2014年諾貝爾醫(yī)學獎得主莫澤夫婦發(fā)現(xiàn)了“速度細胞”“頭部方向細胞”（位于海馬體前下托和內嗅皮層），每當大鼠面向某一個固定方向時，就會被激活，類似指南針的功能。放電頻率會隨著速度的增加而加快。根據(jù)速度細胞的放電頻率，研究人員可以推算出大鼠當時的運動速度?！斑吔缂毎保ㄎ挥诤ｑR體下托和內嗅皮層），靠近空間邊界或障礙物時，就會被激活，邊界細胞可以計算出大鼠與邊界的距離。“位置細胞”“位置細胞”“網(wǎng)格細胞”（位于海馬體內嗅皮層）是剛性的，不會因環(huán)境改變而不同，像是地圖中的經(jīng)緯線一樣的空間度量，是內部參考系。（位于海馬體CA1區(qū)）：當老鼠經(jīng)過封閉空間中的某個特定位置時，這些細胞就會興奮，經(jīng)過另一個位置時，另一些細胞就會興奮，將所有這些位置細胞整合起來，剛好形成一幅能反映真實空間里不同位置的地圖。類腦導航技術—位置細胞04類腦導航技術—網(wǎng)格細胞04網(wǎng)格細胞位于海馬體藍色區(qū)域，當動物達到區(qū)域中特定位置時，一個單個網(wǎng)格細胞激活，這些位置以六變形模式排列。網(wǎng)格細胞位于內嗅皮層左側:黑色線條是老鼠的運動軌跡，紅色是與位置重疊的脈沖。右側:顏色編碼的映射圖，顯示相同細胞放電率的分布，色標尺從藍色（不放電）到紅色（最大放電率）。類腦導航技術—從網(wǎng)格細胞到位置細胞04/nobel_prizes/medicine/laureates/2014/Solstad,etal..Hippocampus,(2006)類腦導航技術—網(wǎng)格細胞路徑積分04類腦導航技術—生物腦導航細胞之間的關系04內嗅外側的細胞環(huán)境激勵和事件的相關信息速度細胞網(wǎng)格細胞獨立于刺激脈沖的計算動物位置的導航信息頭部方向細胞邊界細胞位置細胞類腦導航技術—生物腦導航模型04Chen,Qiuying#;Mo,Hongwei#*;ABrain-InspiredGoal-OrientedRobotNavigationSystem,AppliedSciences,2019,9(22):0-4869類腦導航技術—生物腦導航模型04振蕩干擾模型：網(wǎng)格模式是由依賴速度的不同頻率的θ波進行疊加，呈現(xiàn)出一種相位進程形成的。持續(xù)吸引子網(wǎng)絡：每個神經(jīng)接受周圍局部神經(jīng)環(huán)的抑制輸入，整個網(wǎng)絡接收廣域的興奮性反饋。抑制夠強，會產(chǎn)生離散神經(jīng)活性的規(guī)則模式，產(chǎn)生持續(xù)吸引子管道。類腦導航技術—生物腦導航模型04航跡推算定位方法，長時間導航時會有累積誤差。通過有相似的方向和尺寸不同相位的網(wǎng)格細胞的輸入，形成位置區(qū)域。網(wǎng)格細胞通過適當?shù)募訖噍斎氲木€性求和組成位置區(qū)域。類腦導航技術—生物腦導航模型04通過小尺寸的路徑積分能夠獲得更大空間的位置表達類腦導航技術—生物腦導航模型04通過對自運動信號的編碼，有局部抑制和全局抑制的連接，得到最佳的頭部運動方向。用頭部方向細胞產(chǎn)生速度調整信號——放電率與速度和目前頭部方向成比例。類腦導航技術—生物腦導航模型04通過多個尺寸的網(wǎng)格細胞的共激活，減少位置的模糊性

類腦導航技術—機器人類腦導航方法04澳大利亞昆士蘭理工大學的MJ．Milford，對老鼠大腦導航細胞進行數(shù)學建模，建立了一個可以在線定位與構圖的RatSLAM仿生導航算法。機器人方向和位置的分離表示方式不適合在大型的、不明確的環(huán)境中進行映射和導航。RatSLAM，結合了頭部方向和位置細胞形成一種新型細胞的概念被稱為“位姿細胞”。解決了位姿分離問題。類腦導航技術—機器人類腦導航方法04該系統(tǒng)由三個主要模塊組成：位姿細胞、局部視覺細胞和經(jīng)驗地圖。類腦導航技術—機器人類腦導航方法04經(jīng)驗地圖用圖松弛算法動態(tài)改變節(jié)點，根據(jù)信心函數(shù)，路徑回溯得到誤差，此誤差用圖松弛算法分布到經(jīng)驗圖中。監(jiān)督轉換成功與否，若不成功，刪除新連接及節(jié)點。有地圖后，按照節(jié)點連接的時間信息導航。RATSLAM結合高和低水平的審議和反應式控制過程，執(zhí)行避障、探索、全局導航和充電，總結地圖學習和SLAM系統(tǒng)的定位能力。在交付機器人場景中評估有效性。類腦導航技術—機器人類腦導航方法04墨西哥InstitutoTecnologicoAutonomo的Alejandra.Barrera捕捉老鼠腦內學習記憶結構，由各功能模塊組成空間認知模型。由群體活性得到最終運動方向。類腦導航技術—機器人類腦導航方法04LaurentDolle提出多種策略的門控選擇模型，每一步都根據(jù)路標和位置細胞的活性，得出下一步方向，根據(jù)贏者通吃選擇最終運動方向。類腦導航技術—機器人類腦導航方法04美國波士頓大學的UM.Erdem和MichaelHasselmo提出線性預見性軌跡模型?；陬^部方向細胞、持續(xù)脈沖細胞、網(wǎng)格細胞和位置細胞的前向規(guī)劃路徑的面向目標導航模型。動物在隨機探索新環(huán)境時，遞增的創(chuàng)建位置細胞映射。探索之后，通過前置探針決定下一步運動方向。類腦導航技術—機器人類腦導航方法04/2013/08/human-grid-cells/類腦導航技術—位置細胞群體活動04類腦導航技術—環(huán)路檢測與重置04類腦導航技術—環(huán)路檢測與重置04類腦導航技術—環(huán)路檢測與重置04類腦導航技術—機器人類腦導航方法04生物映射系統(tǒng)和傳統(tǒng)導航方法的最大區(qū)別：所用地圖的表示方式，位置細胞不代表占有，它代表了動物在空間中的位置。通過在真實的世界環(huán)境中測試不同海馬的模型，從機器人環(huán)境中評估它們的導航性能，證明生物學上合理的導航模型是可行的，可以獲得導航性能，并展示生物啟發(fā)方法的地圖構建和導航的潛力。創(chuàng)建一個能在室內和室外的現(xiàn)實環(huán)境中發(fā)揮作用的生物仿生機器人繪圖和導航系統(tǒng)是可行的。開發(fā)一個完整的集成導航系統(tǒng)——不僅解決SLAM問題，也解決探索，導航和自適應的問題。類腦智能技術--虛擬蠕蟲神經(jīng)網(wǎng)絡04在秀麗隱桿線蟲生物學領域，對從電連接體和突觸連接體到膽堿能和神經(jīng)元，再到神經(jīng)肽的胞外連接體的神經(jīng)系統(tǒng)解刨學和其他結構數(shù)據(jù)進行了大量的研究。類腦導航模型05類腦智能模型——虛擬蠕蟲神經(jīng)網(wǎng)絡05openworm建模方法主要目標是建立世界上第一個虛擬的生物”-在計算機中實現(xiàn)生物--為達成理解和事件機制的細胞。在數(shù)字空間里完全復制出一個秀麗隱桿線蟲的虛擬有機體。其次是通過仿真活細胞實驗(insilico)，為下一代先進分析系統(tǒng)生物學、合成生物學、藥物發(fā)現(xiàn)、疾病動態(tài)提供計算模型。OpenWorm項目已經(jīng)完成302個神經(jīng)元以及秀麗隱桿線蟲全身肌肉的初步建模仿真。Sibernetic項目GeppettoSimulationEngine項目GeppettoSimulationEngine項目類腦智能模型——虛擬蠕蟲神經(jīng)網(wǎng)絡——OpenWorm05類腦智能模型——虛擬蠕蟲神經(jīng)網(wǎng)絡05虛擬蠕蟲神經(jīng)網(wǎng)絡的應用Sibernetic項目研究成果的用以研究如何使用蠕蟲神經(jīng)網(wǎng)絡控制機器人的項目。這個項目現(xiàn)在已經(jīng)使用蠕蟲神經(jīng)網(wǎng)絡控制樂高機器人實現(xiàn)了避障和自主運動功能。研究蠕蟲神經(jīng)網(wǎng)絡被安裝在機器人上，以傳感器作為輸入，電機作為輸出時的行為。是否以程序模擬秀麗隱桿線蟲的神經(jīng)系統(tǒng)，以硬件模擬秀麗隱桿線蟲的身體就能創(chuàng)造出“電子生命”。研究如何使用電子器件去模擬生物的身體，蠕蟲的各個感受器官與效應器可以用哪些電子設備代替。無需任何人為指令，線蟲的虛擬大腦就主動操控機器人的行動，而不是通過傳統(tǒng)的計算機編程。LEGORobot項目基于蠕蟲神經(jīng)網(wǎng)絡的蛇形機器人項目類腦智能模型——虛擬蠕蟲神經(jīng)網(wǎng)絡05虛擬蠕蟲神經(jīng)網(wǎng)絡的應用類腦智能模型——H神經(jīng)元模型05Hodgkin-Huxley(H-H)模型由Hodgkin和Huxley在1952年構建，他們將槍烏賊的神經(jīng)纖維作為研究對象，研究軸突的電壓變化規(guī)律。在分析實驗數(shù)據(jù)時，他們假設神經(jīng)纖維上電壓變化的主要因素為以下三點：細胞體上細胞膜上K+和Na+離子通道電導率的變化所引起的膜電位的變化。無機鹽離子對電位造成影響。細胞膜內外離子濃度梯度和電勢梯度對細胞膜電特性的影響。因此可將H-H模型等效為一個電路模型。Simulink仿真類腦智能模型——H神經(jīng)元模型05H-H模型各參數(shù)變化曲線H-H模型臨界激活電流下參數(shù)變化曲線H-H模型有噪聲激活電流下參數(shù)變化曲線1H-H模型有噪聲激活電流下參數(shù)變化曲線2類腦智能模型——C302神經(jīng)元連接組05c302神經(jīng)網(wǎng)絡模型連接神經(jīng)元，并將神經(jīng)元分為三類：感受神經(jīng)元，中間神經(jīng)元與運動神經(jīng)元。感受神經(jīng)元：感受神經(jīng)元有59個，主要分布于頭部和尾部，以接收化學信號、觸覺信號、光強信號為主。中間神經(jīng)元：中間神經(jīng)元有201個，是神經(jīng)網(wǎng)絡中數(shù)量最多的神經(jīng)元。中間神經(jīng)元負責對感受神經(jīng)元接收到的信號進行處理，并對神經(jīng)網(wǎng)絡的狀態(tài)進行儲存。運動神經(jīng)元：運動神經(jīng)元有42個，一般只與肌肉細胞以及中間神經(jīng)元相連，只給肌肉細胞發(fā)送信號。肌肉細胞：肌肉細胞共有108個，分別為左上、左下、右上、右下各26個肌肉細胞以及咽部、肛門各兩個肌肉細胞。類腦智能模型——虛擬環(huán)境仿真05類腦智能模型——實際環(huán)境仿真05硬件框架由樹莓派和arduino2560單片機控制板及超聲波傳感器和四個驅動電機構成。電機采用12v電池供電，樹莓派，arduino控制板等邏輯電路部分采用電池接入降壓模塊轉化成5v供電。其中arduino2560單片機控制板負責采集超聲波傳感器測量信息和發(fā)送pwm信號控制電機。樹莓派負責運算蠕蟲神經(jīng)網(wǎng)絡以及和arduino2560單片機控制板進行通信。樹莓派從arduino2560單片機控制板讀取超聲波傳感器信息來確定需要激活細胞的類別，并根據(jù)蠕蟲神經(jīng)網(wǎng)絡的運算結果生成小車四個輪子的轉速發(fā)送給arduino2560單片機控制板控制小車的運動。類腦智能模型——使用馬爾可夫過程分析05無障礙物時終點概率分布右側有障礙物時終點概率分布左側有障礙物時終點概率分布有障礙地圖下終點概率分布類腦智能模型——人工勢場法05將機器人視為一個質點，其擁有質量、速度、位置、旋轉角度。機器人的速度使用動量與沖量進行更新。簡單情況下人工勢場法路徑規(guī)劃效果類腦智能模型——人工勢場法仿真05類腦智能模型——改進人工勢場法05特殊情況下人工勢場法局部震蕩效果連續(xù)障礙物法改進后路徑規(guī)劃效果特殊情況下人工勢場法局部震蕩效果隱馬爾可夫過程與信息素改進后路徑規(guī)劃效果類腦智能模型——人工勢場法改進前后對比05類腦智能模型——改進后的人工勢場法05使用隱馬爾可夫過程以及信息素來進一步改進人工勢場法，改進的人工勢場法成功離開了局部震蕩點到達了目標點。通過將蠕蟲神經(jīng)網(wǎng)絡的行為特點與人工勢場法相結合，實現(xiàn)一種實時性好，不易陷入局部震蕩的實時路徑規(guī)劃方法，該方法的表現(xiàn)與蠕蟲行為有一定相似性。有蠕蟲行為特點的路徑規(guī)劃算法虛擬蠕蟲控制多旋翼飛行器05QuadcopterdynamicsoverviewBeforegivingthequadcopterdynamicsoverview,letdefineaquadcopterasunmannedhelicopterhavingfourrotors.Andtheothernameofthiskindofdeviceisquadrotor.Quadcoptershavegainedpopularityinthefieldof“UnmannedAutonomousVehicle(UAV)”research.Ahelicopter,onthecontrary,isanaerialvehiclethatusesaspinningrotortoholdthehelicopterskyward.Tapwithdrawalneuralcircuitmappingquadcopterenvironment05ScalethefunctionalityoftapwithdrawalcircuitwithlargeobservationTapwithdrawalneuralcircuitmappingquadcopterenvironment05Scalethefunctio