为了在活的神经元中进行物理储备池计算，研究人员开发了一个闭环系统来从自发活跃的神经元培养物中产生相干信号，操作移动机器人。神经元培养物在微电极阵列上生长，以方便细胞外信号测量。尖峰事件与半高斯核进行卷积以平滑信号，并将信号加权用于 FORCE 学习的输出。
而反馈信号由光活性笼状谷氨酸和 Rubi- 谷氨酸产生，使用 473 nm 蓝光照射会打破笼装结构，激活神经元细胞。在 FORCE 学习中通过 RLS 算法调整权重，使输出信号变成目标常数信号。输出信号与目标之间的偏差用于机器人控制，如果误差为 0 则机器人向前移动，否则要么左转、要么右转。
此外，研究人员还开发了一套定制的程序，来处理尖峰数据以执行 FORCE 学习，并与机器人进行双向通信。该程序可以根据 FORCE 学习的输出调整蓝光照射的时间，对神经元施加电刺激。最终，研究人员证实，通过 FORCE 学习不断干扰神经元信号后，移动机器人成功走出了迷宫。
这一研究结果表明，通过向混沌的具体系统发送干扰信号，而无需任何额外的学习就可以生成目标导向行为，机器人无需感知环境，完全依赖电刺激也能出色的完成迷宫任务。
对于这一研究成果 Hirokazu Takahashi 教授表示，“物理储备池计算可以帮助我们更好地了解人类大脑的工作机制，有利于创造像人类一样思考的人工智能机器人。”
参考资料：
https://aip.scitation.org/doi/full/10.1063/5.0064771
https://www.eurekalert.org/news-releases/932479

稿源：(钛媒体APP)

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标题：force|让机器像人一样思考，日本科学家开发可自主走迷宫的机器人( 二 )