Ученые из Технологического университета Эйндховена научили нейроморфного робота экономно и быстро находить путь выхода из лабиринта. Такой сообразительностью обладает только мозг человека.
Лабиринт популярен у психологов для оценки способности грызунов к обучению. Исследователи из Технологического университета Эйндховена (Нидерланды) и Института исследований полимеров Макса Планка в Майнце (Германия) доказали, что роботы с логической системой, подобной человеческому мозгу, способнее крыс и мышей и могут сами выбраться из лабиринта. Результаты работы команды ученых опубликованы в журнале Science Advances.
Машинное обучение и нейронные сети в последние годы вошли в моду, и это вполне понятно, учитывая их успехи в распознавании изображений, медицинской диагностике, электронной коммерции и многих других областях. Однако существенным недостатком этих методов является масштабное энергопотребление компьютеров, которые занимаются такими расчетами. Поэтому многие исследователи пытаются для решения аналитических задач имитировать работу человеческого мозга – природного компьютера, не имеющего себе равных по низкому энергопотреблению.
Нейроны человеческого мозга взаимодействуют друг с другом посредством синапсов – мест контакта нейронов, передающих нервные импульсы путем электрического или химического взаимодействия. Активность синапсов (возбуждение или торможение сигнала нейронов) усиливается, когда через них проходит информация. Синаптическую модель передачи информации как раз и использовали авторы исследования способности роботов проходить лабиринт.
Схема эксперимента. Изображение Science Advances.
Для экспериментов ученые использовали знакомого многим школьникам робота из конструктора Lego Mindstorms EV3. Робот воспринимал окружающую среду с помощью оптических и механических сигналов от датчиков отражения и касания, перемещаясь в лабиринте с помощью левого и правого сервомоторов. Лабиринт был нарисован линией черного цвета и представлял собой соты из шестиугольников.
Движение робота контролировала нейроморфная схема, составленная из двух синаптических транзисторов – энергонезависимого и летучего органического синаптического транзистора MEM (память) и OECT (органический электрохимический транзистор). Транзисторы были соединены последовательно и образовали обучаемый делитель напряжения. Выходное напряжение зависело от соотношения сопротивлений между двумя синаптическими транзисторами, а также от входных сигналов с датчиков отражения и касания.
Синаптические транзисторы уровнем электрического напряжения поощряли или наказывали робота за правильное или неправильное движение. Так формировалась сообразительность устройства и правильная линия поведения при выборе пути выхода из лабиринта.
Авторы исследования надеются, что сочетание органической нейроморфной электроники с робототехникой образовательного назначения приведет к созданию универсальной платформы для физического моделирования и быстрого прототипирования интеллектуальных систем реального мира.