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蜻蜓大脑算法速度超快,AI科学家:拿来吧你

来源:晰数塔互联网快讯 时间:2021年08月09日 15:21

本文来自微信公众号“量子位”(ID:QbitAI),作者:兴坤,36氪经授权发布。

蜻蜓作为卓越的捕食者,能够在50毫秒内对猎物运动做出反应。

如此快速的信息处理能力使捕获成功率可达95%。

这项惊人的狩猎能力,如果应用于算法中,可以使模型运算变得更有效率,降低系统处理所需能耗,扩大实用范围。

人类有望利用蜻蜓神经系统的处理速度、简单性和反馈效率等优势,设计出执行速度更快、消耗功率更低的计算机。

蜻蜓拦截系统神经网络

模仿蜻蜓狩猎模式,就要先摸清它的整个捕猎过程。

在捕猎中,蜻蜓具备高速计算的能力。

它能够根据猎物的动作迅速调整方向,通过判断头部与身体之间的角度,以此控制某一侧翅膀扇动速度来实现。

如以下模型展示,通过判断猎物(红色星号)运动轨迹,改变头部方向(蓝色平面方向)以及头身角度(蓝色平面和黑色直线角度)。

另外,它还可以提前锁定自身的动作,判断出方向的变化会给猎物的运动带来哪些影响。

这一系列处理过程需要感受器-传入-中枢-传出-效应器整个反射弧的参与。其中每一个神经元输入信息的时间超过10毫秒,而蜻蜓完成这一套动作仅需50毫秒。

也就是说,考虑到眼睛处理视觉信息的10毫秒和肌肉运动发力的5毫秒时间,如果超过四层神经元传递,整个反应时间将大于50毫秒,而蜻蜓可以在四层以内神经元传递中完成信息反馈。

△神经元信息传递概念图

如此高效的信息传递处理速度,如果可以应用到系统搭建中,将会大大降低对运算设备的要求。

依照蜻蜓神经系统建立起一个三层神经网络,并用它来计算捕猎过程中的变化。

在美国桑迪亚国家实验室中,科研人员通过研究蜻蜓捕猎,搭建了蜻蜓仿生神经网络。

首先,蜻蜓必须看到猎物才能进行信息输入,开始处理计算。因此第一层设置了441(21^2)个神经元代表眼睛部分的信息输入。

每个神经元代表特定视野区域,覆盖全部视野范围。随着蜻蜓转动,猎物在视野中的位置会发生变化。

要得出蜻蜓转动角度,只需要使特定范围神经元与猎物图像对齐。

这个过程就是捕获猎物位置后,蜻蜓对猎物运动的信息输入,转化为所需转动方向的指令计算。

为了完成这项处理,神经网络第二层设置了194481(21^4)个神经元,并预设了所有神经元连接到神经网络的权重。

其中权重的设置可以通过机器学习过程来不断完善。

模拟蜻蜓做出转变方向决策,只需要保持视线-猎物和固定参考方向之间角度恒定,即猎物图像与视野中特定位置对齐。

最后的第三层输出,就是通过以上处理得出肌肉动作的变化,指挥运动方向。

不仅是指挥动作,还要预测动作对猎物图像在视野位置的影响,并更新预测的位置,相较于外部环境,将视线保持在稳定位置。

如下图所示,在模拟的视野范围内,锁定猎物图像并将其保持在视野中心位置。

图1代表蜻蜓看到猎物图像的视野。

图2指定了哪些眼睛神经元应该与猎物图像对齐,即猎物应该在视野哪个位置。

图3代表完成输出命令后看到的猎物图像位置,维持在视野中心附近。

△蓝色图像代表猎物在视野中的位置

对这套三层神经网络进行测试,模拟蜻蜓和猎物以同样的速度在三维空间移动,蜻蜓(黑色轨迹)可以完成简单拦截猎物(红色轨迹)的动作,甚至是捕获沿着弯曲或半随机轨迹行进的猎物。

△红色代表猎物运动轨迹,黑色模拟蜻蜓运动轨迹。

验证并继续探索蜻蜓大脑

那么这套神经网络是否将蜻蜓大脑的优势完全模拟了出来,是否真正掌握了高效捕猎的运算处理方法?

这还需要在蜻蜓身上做出进一步的验证。

在位于弗吉尼亚州的霍华德·休斯医学研究所,Janelia研究院的科研人员开发了蜻蜓微型背包,用于监测蜻蜓飞行中的神经系统电信号数据。

△蜻蜓微型背包,可用于搜集电信号数据

通过比较蜻蜓生物神经元的活动模式和人工神经网络系统的数据,就可以验证这一模型是否在进行和蜻蜓大脑类似的计算,这将有助于确定权重的设计。

研究蜻蜓大脑不仅仅可以用在捕猎算法方面,还可以应用在自注意力模式,简单的注意力引导机制可能被用来屏蔽不相关的信息干扰。

另外,蜻蜓的视觉感知,还会影响到追踪定位系统的优化设计。高速的帧率和较低的空间分辨率,可能对锁定目标更有效。

当然,机器模型和蜻蜓大脑数据还是存在有差异。不过,研究人员认为,研究模型与实际中蜻蜓大脑的这部分差异,可以为提速系统运算提供线索。

其他昆虫仿生应用

不仅仅蜻蜓可以提供给神经网络设计思路。

像远途迁移的黑脉金斑蝶、帝王蝶等,对搜集昼夜节律和环境变化信息,反馈到行进方向上的决策,这一处理过程同样值得探索。

而撒哈拉沙漠蚂蚁,可以将视觉信息和内部测量的距离相结合,在较远的距离计算直接归巢的路线。

昆虫之间类似的这种规划能力,执行任务过程中的神经回路,可能应用于低功率无人机上,用以自主拟定方向和路线。

从昆虫中获得启发,未来的计算机发展方向,将是拥有一群高度专业化且效率极高的微型处理器,根据任务进行调配部署,达到高效节能的处理效果。

参考链接:https://spectrum.ieee.org/fast-efficient-neural-networks-copy-dragonfly-brains

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