AI-drevet virtuel rotte giver indsigt i, hvordan hjerner styrer komplekse, koordinerede bevægelser

Forskere har udviklet en kunstig intelligens (AI)-drevet virtuel rotte, der kan lære at udføre komplekse, koordinerede bevægelser, hvilket giver ny indsigt i, hvordan hjerner styrer bevægelse.

Den virtuelle rotte, kaldet "RL-Rat," blev skabt af forskere ved University of California, Berkeley. RL-Rat er en simuleret rottehjerne, der kan lære at styre en robotrottekrop. Forskerne brugte en forstærkende læringsalgoritme til at træne RL-Rat til at udføre forskellige opgaver, såsom at gå, løbe og hoppe.

RL-Rat var i stand til at lære at udføre disse opgaver ved at prøve og fejle. Algoritmen belønnede RL-Rat for vellykkede bevægelser og straffede den for mislykkede bevægelser. Med tiden lærte RL-Rat at forbinde visse handlinger med positive belønninger og andre handlinger med negative belønninger. Dette gjorde det muligt for den at udvikle strategier til at udføre opgaverne med succes.

Forskerne fandt ud af, at RL-Rats læreproces lignede, hvordan rigtige rotter lærer at kontrollere deres bevægelser. Dette tyder på, at RL-Rat kunne være et nyttigt værktøj til at studere, hvordan hjerner styrer bevægelse og til at udvikle nye behandlinger for bevægelsesforstyrrelser.

Ud over dets potentielle anvendelser til at studere bevægelsesforstyrrelser, kan RL-Rat også bruges til at studere andre aspekter af hjernefunktion, såsom indlæring, hukommelse og beslutningstagning. RL-Rat er et kraftfuldt værktøj, der kan hjælpe os med at få en bedre forståelse af, hvordan hjerner fungerer, og hvordan de styrer vores adfærd.

Nøglepunkter:

1. Forskere ved University of California, Berkeley, skabte en AI-drevet virtuel rotte kaldet "RL-Rat", der kan lære at kontrollere en robotrottekrop og udføre komplekse bevægelser.

2. RL-Rat bruger en forstærkende læringsalgoritme til at lære ved at prøve og fejle, og forbinder vellykkede bevægelser med positive belønninger og mislykkede bevægelser med negative belønninger.

3. RL-Rats læreproces ligner, hvordan rigtige rotter lærer at kontrollere deres bevægelser, hvilket tyder på dens potentielle nytte til at studere bevægelsesforstyrrelser og andre aspekter af hjernefunktion som indlæring, hukommelse og beslutningstagning.