在我们每个人的大脑中,有860亿个神经元并行工作,处理来自感觉和记忆的输入,从而产生人类认知的许多成就。
如果你曾经遇到过蜻蜓,你就会想起它们在空中令人难以置信的敏捷。它们其实还有出色的捕猎能力:蜻蜓成功捕获了它们所追逐的多达95%的猎物,一天内吃掉数百只蚊子。
考虑到单个神经元将所有输入相加所需的时间(称为膜时间常数)超过10毫秒,蜻蜓的大脑正在执行一项非凡的壮举。它的神经系统具有极高的灵敏度,因此科学家们希望设计出拥有同样反应速度的神经网络算法。
那么,我们能否建立一个像蜻蜓拦截系统那样的AI神经网络呢?
Sandia国家实验室的科学家们正在通过研究蜻蜓的大脑,来设计用于拦截导弹的计算机系统,使之更加敏捷灵活。
据悉,研究人员创建了一个简单的神经网络,来代替蜻蜓的神经系统,并用它来计算蜻蜓捕获猎物时所做的转弯。他打造出的三层神经网络以软件模拟的形式存在,最后将模型移植到Python中。
神经网络的第一层包括441个神经元,代表眼睛的输入,每个神经元描述一个特定的视野区域——这些区域被平铺成一个21×21的神经元阵列,覆盖了蜻蜓的视野。当蜻蜓转弯时,猎物的影像在蜻蜓视野中的位置就会改变。蜻蜓计算出将猎物的图像与这些“眼睛”神经元中的一个(或者几个,如果猎物足够大的话)对齐所需的转角。第二组441个神经元,也在网络的第一层,告诉蜻蜓哪个眼睛神经元应该与猎物的图像对齐,也就是说,猎物应该在它的视野范围内的哪个位置。
该研究文章近日在线发表在IEEE Spetrum上。
译/前瞻经济学人APP资讯组
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