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蜻蜓大腦算法速度超快,AI科學家:拿來吧你

2021-08-10 11:10
來源:澎湃新聞·澎湃號·湃客
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興坤 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

蜻蜓作為卓越的捕食者,能夠在50毫秒內對獵物運動做出反應。

如此快速的信息處理能力使捕獲成功率可達95%。

這項驚人的狩獵能力,如果應用于算法中,可以使模型運算變得更有效率,降低系統處理所需能耗,擴大實用范圍。

人類有望利用蜻蜓神經系統的處理速度、簡單性和反饋效率等優勢,設計出執行速度更快、消耗功率更低的計算機。

蜻蜓攔截系統神經網絡

模仿蜻蜓狩獵模式,就要先摸清它的整個捕獵過程。

在捕獵中,蜻蜓具備高速計算的能力。

它能夠根據獵物的動作迅速調整方向,通過判斷頭部與身體之間的角度,以此控制某一側翅膀扇動速度來實現。

如以下模型展示,通過判斷獵物(紅色星號)運動軌跡,改變頭部方向(藍色平面方向)以及頭身角度(藍色平面和黑色直線角度)。

另外,它還可以提前鎖定自身的動作,判斷出方向的變化會給獵物的運動帶來哪些影響。

這一系列處理過程需要感受器-傳入-中樞-傳出-效應器整個反射弧的參與。其中每一個神經元輸入信息的時間超過10毫秒,而蜻蜓完成這一套動作僅需50毫秒。

也就是說,考慮到眼睛處理視覺信息的10毫秒和肌肉運動發力的5毫秒時間,如果超過四層神經元傳遞,整個反應時間將大于50毫秒,而蜻蜓可以在四層以內神經元傳遞中完成信息反饋。

△神經元信息傳遞概念圖

如此高效的信息傳遞處理速度,如果可以應用到系統搭建中,將會大大降低對運算設備的要求。

依照蜻蜓神經系統建立起一個三層神經網絡,并用它來計算捕獵過程中的變化。

在美國桑迪亞國家實驗室中,科研人員通過研究蜻蜓捕獵,搭建了蜻蜓仿生神經網絡。

首先,蜻蜓必須看到獵物才能進行信息輸入,開始處理計算。因此第一層設置了441(21^2)個神經元代表眼睛部分的信息輸入。

每個神經元代表特定視野區域,覆蓋全部視野范圍。隨著蜻蜓轉動,獵物在視野中的位置會發生變化。

要得出蜻蜓轉動角度,只需要使特定范圍神經元與獵物圖像對齊。

這個過程就是捕獲獵物位置后,蜻蜓對獵物運動的信息輸入,轉化為所需轉動方向的指令計算。

為了完成這項處理,神經網絡第二層設置了194481(21^4)個神經元,并預設了所有神經元連接到神經網絡的權重。

其中權重的設置可以通過機器學習過程來不斷完善。

模擬蜻蜓做出轉變方向決策,只需要保持視線-獵物和固定參考方向之間角度恒定,即獵物圖像與視野中特定位置對齊。

最后的第三層輸出,就是通過以上處理得出肌肉動作的變化,指揮運動方向。

不僅是指揮動作,還要預測動作對獵物圖像在視野位置的影響,并更新預測的位置,相較于外部環境,將視線保持在穩定位置。

如下圖所示,在模擬的視野范圍內,鎖定獵物圖像并將其保持在視野中心位置。

圖1代表蜻蜓看到獵物圖像的視野。

圖2指定了哪些眼睛神經元應該與獵物圖像對齊,即獵物應該在視野哪個位置。

圖3代表完成輸出命令后看到的獵物圖像位置,維持在視野中心附近。

△藍色圖像代表獵物在視野中的位置

對這套三層神經網絡進行測試,模擬蜻蜓和獵物以同樣的速度在三維空間移動,蜻蜓(黑色軌跡)可以完成簡單攔截獵物(紅色軌跡)的動作,甚至是捕獲沿著彎曲或半隨機軌跡行進的獵物。

△紅色代表獵物運動軌跡,黑色模擬蜻蜓運動軌跡。

驗證并繼續探索蜻蜓大腦

那么這套神經網絡是否將蜻蜓大腦的優勢完全模擬了出來,是否真正掌握了高效捕獵的運算處理方法?

這還需要在蜻蜓身上做出進一步的驗證。

在位于弗吉尼亞州的霍華德·休斯醫學研究所,Janelia研究院的科研人員開發了蜻蜓微型背包,用于監測蜻蜓飛行中的神經系統電信號數據。

△蜻蜓微型背包,可用于搜集電信號數據

通過比較蜻蜓生物神經元的活動模式和人工神經網絡系統的數據,就可以驗證這一模型是否在進行和蜻蜓大腦類似的計算,這將有助于確定權重的設計。

研究蜻蜓大腦不僅僅可以用在捕獵算法方面,還可以應用在自注意力模式,簡單的注意力引導機制可能被用來屏蔽不相關的信息干擾。

另外,蜻蜓的視覺感知,還會影響到追蹤定位系統的優化設計。高速的幀率和較低的空間分辨率,可能對鎖定目標更有效。

當然,機器模型和蜻蜓大腦數據還是存在有差異。不過,研究人員認為,研究模型與實際中蜻蜓大腦的這部分差異,可以為提速系統運算提供線索。

其他昆蟲仿生應用

不僅僅蜻蜓可以提供給神經網絡設計思路。

像遠途遷移的黑脈金斑蝶、帝王蝶等,對搜集晝夜節律和環境變化信息,反饋到行進方向上的決策,這一處理過程同樣值得探索。

而撒哈拉沙漠螞蟻,可以將視覺信息和內部測量的距離相結合,在較遠的距離計算直接歸巢的路線。

昆蟲之間類似的這種規劃能力,執行任務過程中的神經回路,可能應用于低功率無人機上,用以自主擬定方向和路線。

從昆蟲中獲得啟發,未來的計算機發展方向,將是擁有一群高度專業化且效率極高的微型處理器,根據任務進行調配部署,達到高效節能的處理效果。

參考鏈接:

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

— 完 —

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原標題:《蜻蜓大腦算法速度超快,AI科學家:拿來吧你》

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