机器人学会了视觉和触觉的结合，能更详细的控制和感知模型

下载贤集网APP看更多精彩视频

视频介绍

大脑一直是非常神秘的，能够将来自所有六种感官的信息结合起来，即使是最先进的人工智能系统也难以复制这一特性。研究人员在不断的研究大脑的运作方式，基于大鼠的真实数据创建了用于感知的复杂神经网络架构。他们的模型被称为“MultiPrednet”，由用于视觉和触觉输入的模块以及合并它们的第三个模块组成。这些网络“训练”的方式类似于我们的大脑学习的方式：通过不断生成对世界的预测，将它们与实际的感官输入进行比较，然后调整网络以避免未来的错误信号。为了测试 MultiPrednet 在人体中的表现，研究人员将它集成到Whiskye中，这是一种类似啮齿动物的机器人，可以自主探索其环境，使用头戴式摄像头作为眼睛，并使用24根人造胡须来收集触觉信息。研究人员观察到的初步迹象表明，基于大脑的模型比传统的深度学习系统更具优势：尤其是在熟悉场景的导航和识别方面，MultiPredNet似乎表现更好。为了加速这项研究，该机器人在神经机器人平台上进行模拟。这使我们能够在受控条件下进行长时间甚至平行的实验，相信未来将高性能和神经形态计算平台能用于更详细的控制和感知模型。感兴趣的可以关注一下哦。