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使用星形胶质细胞改变由神经形态芯片控制的机器人的行为
2020年08月28日    阅读量:     新闻来源:中国机器人网 vrovro.com  |  投稿

长期以来,神经元是传递神经冲动的特殊细胞,是人类大脑功能的重要组成部分。然而,在过去的一个世纪中,神经科学研究引起了错误的信念,即神经元是唯一可以处理和学习信息的细胞。这种误解或“神经计算教条”远非事实中国机器人网vrovro.com


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一个星形胶质细胞是一种不同类型的脑细胞,最近被发现做了很多不仅仅是填补了神经元之间的空间,作为研究者认为超过一个世纪。研究发现,这些细胞在脑功能中也起着关键作用,包括学习和中枢模式生成(CPG),这是诸如呼吸和行走等关键节律行为的基础。


尽管现在已知星形胶质细胞是许多大脑功能的基础,但大多数现有的受人脑启发的计算机系统都只针对神经元的结构和功能。罗格斯大学(Rutgers University)的研究人员意识到现有文献中的这一空白,因此正在开发受大脑启发的算法,这些算法也可以解释和复制星形胶质细胞的功能。在arXiv上预发表并准备在7月的ICONS 2020会议上发表的一篇论文中,他们介绍了一种由人工星形胶质细胞调制的神经形态中央模式生成器(CPG),该模式成功地在其内部机器人中携带了几种有节奏的步行行为。


罗格斯大学计算机科学助理教授,这项研究的首席研究员Konstantinos Michmizos说:“人工神经网络所做的一切,如今它们所做的很多事,都是基于“大脑等于神经元”的神经计算教条。告诉TechXplore。“星形胶质细胞的丰富度是神经元的2至10倍。了解或模仿大脑一半以上的活动所产生的影响是巨大的。”


Michmizos和他的团队介绍了一种新的神经形态研究方法,旨在通过复制神经元和星形胶质细胞协同工作以产生特定行为的无缝方式来全面理解和模拟人脑。值得注意的是,他们是第一个从不将神经元视为大脑中唯一的处理单位,而是将星形胶质细胞引入神经网络作为第二个处理单位的角度来研究人工智能(AI)发展的公司。

 

Michmizos说:“由于星形胶质细胞在脑智能中具有关键作用,因此探索它们在AI中的作用是一个有趣而有意义的方向。” “我们最近研究的主要目的是通过构建受大脑中这种神秘对话启发的算法,来理解神经元和星形细胞在我们学习,思考和行动世界时所使用的神秘语言。”


首先,米奇米佐斯(Michmizos)的实验室设计了计算模型,描述了星形胶质细胞与神经元在接收和发送神经冲动时进行通讯时所发生的情况。然后,他们将这些模型用作构建神经元-星形细胞网络的基础,这些神经网络嵌入了可以控制机器人的神经形态芯片中。在他们最近的研究中,他们使用了英特尔的Loihi神经形态芯片。


在研究人员设计的系统中,机器人功能自然是由人工神经元和星形胶质细胞之间的塑性相互作用产生的。因此,他们的CPG的结构和功能与主流学习算法有很大不同,后者仅关注神经元,而没有充分利用当前有关大脑工作原理的知识。


图片来源:Polykretis,Tang和Michmizos。

米奇米佐斯说:“星形胶质细胞感知世界并改变神经元活动和新兴的机器人行为。” “通过允许星形胶质细胞改变神经元彼此的交谈方式,网络改变了它控制有腿机器人的方式,而没有改变其拓扑结构。这种可塑性的细胞功能改变了神经元的传播方式。及时地神经冲动的方式,与主流学习算法有着根本的不同只能改变网络的结构。”


通常,神经形态芯片用于实现简单的神经元模型,该模型仅复制人脑中细胞的部分活动。Michmizos和他的团队是最早在神经形态芯片上成功实现能够执行更复杂行为(例如爆发行为)的神经元的人之一。


Michmizos说:“我们的发现证明了星形胶质细胞如何控制尖刺网络中的神经元成分,并提高控制器对噪声和适应性的鲁棒性。” “从大脑形态的角度来看,拥有低能耗的CPG控制器对于在现实环境中部署的移动腿式机器人至关重要。但是,还有其他方法可以通过更好地了解不同的脑细胞如何工作来探索这项工作。一起作为一个网络。”


到目前为止,Michmizos和他的团队通过在模拟环境中使用CPG控制六足机器人的行走行为,证明了CPG的有效性。他们的系统取得了令人瞩目的成果,使机器人能够以不同的速度高效移动,而不受外部感官干扰的影响。


米奇米佐斯说:“我们对身体了解很多,例如,我们知道心脏和肺部正在发生什么。” “大脑是唯一一个向我们隐藏其秘密的器官。它是一个尚未开发的领域。我们现在知道,大脑的智能,甚至其疾病都来自神经元和星形胶质细胞之间的这种相互作用。这就是为什么理解星形胶质细胞将彻底改变我们模仿的方式大脑的智慧并影响我们如何治疗脑部疾病。”


Michmizos实验室引入的神经形态计算新方法为AI开发开辟了新的可能性。该方法已被Michmizos开发的罗格斯大学计算机课程的课程中并入,这是美国大学首批开设的大脑计算机课程之一。


他们最近的论文中介绍的CPG可能很快将应用于现实环境中的机器人。同时,罗格斯(Rutgers)的研究人员正在开发一种端到端的神经机器人框架,该框架需要机器人导航和运动。


“随着我们继续加深对星形胶质细胞在大脑网络中如何工作的理解,我们找到了新的方法来利用我们的大脑智能神经形态模型中的这些非神经元细胞的计算能力,并使我们的内部机器人的行为更像人类,”米奇米佐斯说。“我们的实验室是世界上拥有Loihi尖峰神经形态芯片的少数几个实验室之一,这是英特尔的研究芯片,可以像大脑一样使用神经元来处理数据,这对我们来说是一个很好的促进者。在我们前面。”


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