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研究人員建立了一個(gè)可以分辨誰(shuí)是誰(shuí)的人工飛行大腦

2019-06-10 10:45:23 編輯: 來(lái)源:
導(dǎo)讀 盡管它們的視覺(jué)系統(tǒng)簡(jiǎn)單,但果蠅能夠基于視線單獨(dú)地可靠地區(qū)分個(gè)體。這是一項(xiàng)任務(wù),即使是一生都在研究果蠅(Drosophila melanogaster)的人

盡管它們的視覺(jué)系統(tǒng)簡(jiǎn)單,但果蠅能夠基于視線單獨(dú)地可靠地區(qū)分個(gè)體。這是一項(xiàng)任務(wù),即使是一生都在研究果蠅(Drosophila melanogaster)的人。研究人員現(xiàn)在已經(jīng)建立了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模仿果蠅的視覺(jué)系統(tǒng),可以區(qū)分和重新識(shí)別蒼蠅。這可能使全世界成千上萬(wàn)的實(shí)驗(yàn)室使用果蠅作為模型生物進(jìn)行更多的縱向工作,觀察個(gè)體果蠅如何隨時(shí)間變化。它還提供了證據(jù)表明,不起眼果蠅的視力比以前認(rèn)為的更清晰。

在一個(gè)跨學(xué)科項(xiàng)目中,圭爾夫大學(xué)和密西沙加多倫多大學(xué)的研究人員將果蠅生物學(xué)方面的專業(yè)知識(shí)與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合,建立了一種基于生物學(xué)的算法,通過(guò)低分辨率的果蠅視頻進(jìn)行攪拌,以測(cè)試它是否在物理上具有這種約束的系統(tǒng)可能完成這樣一個(gè)困難的任務(wù)。

果蠅的復(fù)眼很小,可以獲取有限的視覺(jué)信息,估計(jì)有29個(gè)單位的平方(圖1A)。傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為,一旦圖像由果蠅處理,它只能區(qū)分非常廣泛的特征(圖1B)。但是最近發(fā)現(xiàn)果蠅可以通過(guò)微妙的生物技巧提高它們的有效分辨率(圖1C),這使得研究人員相信視力可以對(duì)蒼蠅的社會(huì)生活做出重大貢獻(xiàn)。結(jié)合他們的視覺(jué)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)看起來(lái)很像深度卷積網(wǎng)絡(luò)(DCN)的發(fā)現(xiàn),帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)問(wèn):“我們能夠模擬能夠識(shí)別個(gè)體的飛行大腦嗎?”

他們的計(jì)算機(jī)程序具有與果蠅相同的理論輸入和處理能力,并且在兩天內(nèi)對(duì)一只蒼蠅的視頻進(jìn)行了訓(xùn)練。然后,它能夠在第三天可靠地識(shí)別相同的飛行,其中F1得分(一種結(jié)合精度和召回的度量)為0.75。令人印象深刻的是,對(duì)于沒(méi)有蠅腦生物學(xué)限制的算法,這僅比0.85和0.83的分?jǐn)?shù)略差。為了進(jìn)行比較,當(dāng)給出一個(gè)更容易的任務(wù),即將一只蒼蠅的“面部照片”與其他20個(gè)地方相匹配時(shí),經(jīng)驗(yàn)豐富的人類飛行生物學(xué)家只能得到0.08的分?jǐn)?shù)。隨機(jī)幾率為0.05。

根據(jù)Jon Schneider的說(shuō)法,該論文的第一作者本周將在PLOS ONE上發(fā)表,該研究指出“誘人的可能性,不僅僅是能夠識(shí)別廣泛的類別,果蠅能夠區(qū)分個(gè)體。所以當(dāng)一個(gè)人登陸時(shí)在另一個(gè)旁邊,它是“嗨鮑勃,嘿愛(ài)麗絲”“。

Graham Taylor,一位機(jī)器學(xué)習(xí)專家和CIFAR Azrieli全球?qū)W者在機(jī)器和大腦學(xué)習(xí)計(jì)劃中,對(duì)于在視覺(jué)任務(wù)中擊敗人類的前景感到興奮。“許多深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序試圖復(fù)制和自動(dòng)化人類的能力,如面部識(shí)別,自然語(yǔ)言處理或歌曲識(shí)別。但它們很少超出人類的能力。因此,找到算法可以勝過(guò)人類的問(wèn)題令人興奮。”

實(shí)驗(yàn)在多倫多密西沙加大學(xué)實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行,該實(shí)驗(yàn)室是CIFAR兒童與大腦發(fā)展項(xiàng)目的高級(jí)研究員Joel Levine。他對(duì)這樣的研究未來(lái)寄予厚望。“將深度學(xué)習(xí)模型與神經(jīng)系統(tǒng)配對(duì)的方法非常豐富。它可以告訴我們模型,神經(jīng)元如何相互通信,它可以告訴我們整個(gè)動(dòng)物。這是一種令人興奮的事情。它是未開(kāi)發(fā)的領(lǐng)土。”

Schneider總結(jié)了各學(xué)科之間的工作:“像這樣的項(xiàng)目是神經(jīng)生物學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員共同合作的一個(gè)完美舞臺(tái),可以揭示任何系統(tǒng)生物學(xué)或其他方式學(xué)習(xí)和處理信息的基本原理。”


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