了解果蝇的行为可能是自动驾驶汽车的下一步

了解果蝇的行为可能是自动驾驶汽车的下一步

果蝇一直是科学的学科,只要人类一直在实验室进行实验。但是考虑到它们的大小,很容易想知道通过观察它们可以学到什么。今天发表在《自然通讯》杂志上的研究表明,果蝇利用决策,学习和记忆来执行简单的功能,例如散发热量。研究人员正在利用这种理解来挑战我们对自动驾驶汽车的思考方式。

该研究的作者马可·加里奥说:“在如此简单的导航任务中果蝇使用灵活的决策,学习和记忆的发现既新颖又令人惊讶。这可能使我们重新考虑对安全灵活的自动驾驶汽车进行编程所需要做的事情。”

温伯格艺术与科学学院神经生物学副教授加里奥(Gallio)表示,这项研究背后的问题类似于那些烦人的工程师自己动手制造汽车。果蝇(或汽车)如何应对新颖性?我们如何制造能够灵活适应新条件的汽车?

这一发现揭示了家用害虫中的大脑功能,这些功能通常与更复杂的大脑(如小鼠和人类的大脑)有关。

加里奥说:“动物的行为,尤其是昆虫的行为,通常被认为是固定的和硬连线的,就像机器一样。” “大多数人很难想象像果蝇一样与我们不同的动物可能具有复杂的大脑功能,例如学习,记忆或做出决定的能力。”

为了研究果蝇如何散发热量,Gallio实验室建立了一个带有四个地砖的微型塑料室,其温度可以独立控制并限制在果蝇内部。然后,他们使用高分辨率的视频记录来绘制苍蝇在遇到温暖瓷砖与凉爽瓷砖之间的边界时的反应。他们发现苍蝇非常擅长将热边界视为避免疼痛或伤害的隐形屏障。

利用真实的测量结果,该团队创建了一个3D模型,以估算整个实验过程中苍蝇微小身体各部分的确切温度。在其他试验中,他们打开了蝇头的窗户,并记录了处理外部温度信号的神经元的大脑活动。

Gallio实验室的博士后研究员,该研究的第一作者Miguel Simões说,果蝇能够以极高的准确性确定热安全性的最佳途径是向左还是向右。Simões描绘了逃生的方向,称苍蝇“几乎总是”从右边靠近时向左逃生,“就像网球从墙壁上弹起一样”。

西蒙斯说:“当果蝇遇到高温时,他们必须迅速做出决定。” “继续下去安全吗?还是应该转回去?这一决定很大程度上取决于另一边的温度有多危险。”

观察简单的反应使科学家们回想起早期机器人技术中的经典概念之一。

应用数学专业的研究生,加里奥实验室的成员,应用数学教授威廉·乔什·列维说:“在控制论专家瓦伦蒂诺·布雷滕伯格(Valentino Braitenberg)的著名著作中,他想象到了由传感器和电动机构成的简单模型,它们可能接近于再现动物的行为。”凯思 “车辆是简单导线的组合,但由此产生的行为显得复杂甚至智能。”

布赖滕贝格认为,许多动物行为都可以用相同的原理来解释。但这是否意味着飞行行为与Braitenberg想象中的机器人之一一样可预测?

美国西北航空队使用与Braitenberg飞行器相同的布线和算法,使用计算机模拟飞行行为,制造了一种飞行器,以观察它们能够复制动物行为的紧密程度。在进行了模型竞赛模拟后,该团队进行了自然选择,选择了性能最佳的汽车,并对它们进行了些许改动,然后再将它们与其他高性能汽车重新组合。Levy在强大的NU计算集群中进行了500代的进化,他们最终希望制造出能够逃避虚拟热量的汽车。

该模拟表明,“硬连线”车辆最终演变为性能几乎与果蝇一样好。但是,随着时间的推移,实蝇的飞行性能不断提高,并学会采用更好的策略来提高效率,但飞行器仍然“笨拙”且不灵活。研究人员还发现,即使果蝇执行了逃逸热量的简单任务,苍蝇的行为仍然有些不可预测,为个人决策留有空间。最后,科学家们观察到,尽管缺少天线的苍蝇能够适应并找出新的逃逸策略,但以同样方式“损坏”的车辆却无法应对新情况并转向失物的方向,最终被困住像狗追尾一样旋转。

Gallio说,简单的导航包含了如此复杂的想法,为该领域的未来工作提供了依据。

本文为作者 黄凯 独立观点,并不代表 我是CIO 立场。

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