Специалисты Университета Иннополис разработали спайковую нейронную сеть, дающую мобильным роботам способность к самообучению

Описание проведенного исследования появилось сегодня в научном журнале Frontiers. В разработке участвовали сотрудники Лаборатории нейронауки и когнитивных технологий Университета Иннополис Сергей Лобов и Виктор Казанцев, а также специалисты по нейротехнологиям из Нижнего Новгорода и Мадрида.

С помощью спайковой нейронной сети (СНС), ученые смогли выработать у робота LEGO условный рефлекс. Этот «необученный» робот мог объезжать препятствия только при столкновении с ними, но после некоторого времени взаимодействия с внешними предметами, он обучился объезжать их заранее, без столкновения. Таким образом, с помощью разработанной СНС робот получил возможность переучиваться при изменении внешней среды.

Разработка спайковых нейронных сетей, управляющих мобильными роботами, является одной из  самых важных задач вычислительной нейробиологии и искусственного интеллекта. Ожидается, что такие биологически релевантные сети будут иметь более высокий вычислительный потенциал, чем традиционные искусственные нейронные сети.