Учёные из EPFL и Университета Дьюка создали цифровую и роботизированную модель нейронных схем, управляющих движением личинок данио-рерио в потоке воды.
Команда исследователей из Лозаннской политехнической школы (EPFL) и Университета Дьюка (США) воспроизвела в симуляции и на роботе нейронную схему, которая позволяет рыбкам данио-рерио ориентироваться по зрению и удерживать положение в движущейся воде. Работа, опубликованная в Science Robotics, впервые демонстрирует, как мозговые цепи, физика тела и внешняя среда действуют как единая система.
Как тело помогает мозгу видеть
Нейробиологи отмечают, что мозг эволюционирует в тесной связи с физическим телом и сенсорной средой, однако в лабораторных экспериментах его обычно изучают изолированно. Чтобы преодолеть этот разрыв, лаборатория биоробототехники EPFL под руководством Ауке Эйсперта разработала «воплощённую» модель — виртуальную личинку данио, реагирующую на смоделированные потоки жидкости и визуальные стимулы.
«Мы создали виртуальное тело и мозг, которые взаимодействуют с цифровой средой так же, как настоящая рыба — с водой. А затем проверили эти принципы на физическом роботе», — поясняет Эйсперт.
От мозга к роботу
Нейробиолог Ева Науманн и её команда из Университета Дьюка предоставили карту нейронной сети данио-рерио, построенную на основе наблюдений за активностью живых нейронов. На основе этих данных инженеры EPFL воссоздали цепь от сетчатки до спинного мозга и интегрировали её в цифровую симуляцию.
В ходе экспериментов модель точно воспроизводила оптомоторную реакцию — рефлекторное плавание, позволяющее рыбе стабилизировать положение в потоке воды. Более того, симуляция предсказала два новых типа нейронов, которые позднее подтвердились наблюдениями.
Чтобы проверить результаты, исследователь Сянсяо Лю построил 80-сантиметрового робота-данио, оснащённого камерами-глазами и хвостовыми приводами, работающими по тем же нейросетевым принципам. В испытаниях на реке Шамберон робот смог удерживать позицию против течения даже в хаотичной среде.
«Даже при случайных отклонениях в стимуле наша нейронная модель всё равно стабилизировала движение робота — это впечатляющее свидетельство надёжности природных алгоритмов», — отмечает Лю.
Открытая платформа для нейро- и робототехники
EPFL открыла исходный код симуляций и конструкцию робота, чтобы другие исследователи могли изучать зрительно-моторную координацию животных. Работа также демонстрирует, что моделирование способно показать достаточные сенсомоторные механизмы, в отличие от экспериментов на живых организмах, где можно определить лишь необходимые.
«Мы показали, что одного зрения достаточно, чтобы данио-рерио сохраняла положение в потоке — это нетривиальный результат», — подчёркивает Эйсперт.
От рыб к угрям и дальше
В другом исследовании EPFL, опубликованном в PNAS, учёные совместно с Университетом Тохоку и Оттовы испытали нейронные схемы в роботах, имитирующих угрей. Эти эксперименты показали, что мультисенсорная обратная связь может объяснить, почему настоящие угри способны плавать даже после травмы спинного мозга и как эволюция позвоночных вела от воды к суше.
Источник: https://actu.epfl.ch/news/roboticists-reverse-engineer-zebrafish-navigatio-2/
Больше интересного – на медиапортале https://www.cta.ru/