科学者らは、仮想線虫神経系のテンプレートとして線虫 C. elegans を使用しました。この原始的な動物の神経系はわずか 302 個のニューロンで構成されているため、よく研究されています。これによりシミュレーションが容易になり、Open Worm Project でも利用されています (mirai.click のインタビューを参照)。ウィーンの研究者らは、この単純な神経ネットワークをコンピューターで再現し、対応する仮想尾端のロッドをシミュレートするように教えました。
これは、C. elegans が自然界では通常行わないトリックです。線虫の神経系は単純な刺激のみを処理し、障害物に遭遇すると線虫を別の方向に這わせます。これらの反射は神経細胞間の接続に記録されます。 「ワームがこの単純な回路で解決するタスクは、ロッドのバランスを取るというテクノロジーにおける古典的な問題に似ています」とウィーン工科大学コンピュータ工学研究所のラミン・ハサニ氏は言う。
ワームは人間の助けなしで学習します
TU の研究者らは、シミュレートされた線虫の神経系の接続の重み付けを変更することで、棒のバランスをとるなど、より複雑なタスクも解決できるかどうかを調べたいと考えていました。動物や人間も、このようなネットワークの変更を通じて自然の中で学習します。 「機械学習分野の特別な手法である「強化学習」の助けを借りて、人工反射ネットワークがコンピューター上で訓練され、最適化されました」と Radu Grosu 氏は説明します。
この方法を使用することで、コンピューター内のワームの脳は実際にロッドのバランスを保つ方法を学習しました。研究者らは、重心の変化に対して必要な反応をシステムに書き込む必要がありませんでした。彼らはモデルに目標を与えるだけで、残りの部分は試行錯誤を通じて徐々に学習していきます。 「その結果、真の工学的問題、つまりバランスのとれたロッドを安定させることを解決できるコントローラーが誕生しました。 「しかし、このコントローラーのコード行をプログラムした人は誰もいません。単に生物学的に進化した神経系を訓練することによって作成されただけです」とマティアス・レヒナー氏は言う。
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ウィーンのコンピューター科学者らは、生物学から借用したこのようなシステムをさらに研究し、生物学的回路と技術的回路の境界がどこにあるのかを突き止めたいと考えている。