Viene presentato un approccio alla modellazione rete neurale sulla piattaforma robotica LEGO Mindstorms. Il metodo fornisce uno strumento di simulazione per invertebrati ricerca neuroscientifica sia nel laboratorio di ricerca e l'aula. Questa tecnica permette la ricerca di principi di controllo di robot biomimetici.
Vi presentiamo un metodo per utilizzare il LEGO Mindstorms NXT piattaforma robotica disponibile in commercio per testare i sistemi di livello di neuroscienze ipotesi. Il primo passo del metodo è quello di sviluppare una simulazione del sistema nervoso di specifici comportamenti riflessivi di un adeguato organismo modello, qui usiamo l'aragosta americana. Riflessi esterocettivi mediate da decussating (incrocio) connessioni neurali in grado di spiegare i taxi di un animale verso o lontano da uno stimolo come descritto da Braitenberg e sono particolarmente adatti per le indagini utilizzando la piattaforma NXT. Viene programmato 1 La simulazione del sistema nervoso utilizzando il software LabVIEW sul LEGO piattaforma Mindstorms. Una volta che il sistema nervoso è adeguatamente regolati, esperimenti comportamentali passino sul robot e sull'animale sotto identiche condizioni ambientali. Controllando l'ambiente sensoriale vissuta dai campioni, si possono osservare differenze di uscita comportamentali. Queste differenze possono puntare a specifiche deficiencrie del modello del sistema nervoso e servono per informare l'iterazione del modello per il particolare comportamento in fase di studio. Questo metodo consente la manipolazione sperimentale dei sistemi nervosi elettronici e serve come un modo per esplorare neuroscienze ipotesi specificamente per quanto riguarda la base neurofisiologica di comportamenti riflessivi innati semplici. Il kit Mindstorms NXT LEGO costituisce una piattaforma accessibile ed efficiente su cui testare schemi di controllo di robot biomimetici preliminari. L'approccio è adatto anche per l'aula di scuola per servire come base per un hands-on basato sulla ricerca curriculum biorobotica.
Indagini neurofisiologiche negli ultimi 100 anni hanno ampliato enormemente la nostra conoscenza della struttura del sistema nervoso e la funzione. Tuttavia, la maggior parte della ricerca del sistema nervoso fino ad oggi ha invocato l'uso di preparati isolati o soggetti sobri. Mentre ci sono stati molti sforzi riusciti a registrare l'attività neurale di comportarsi liberamente animali 2-5, l'approccio biorobotic fornisce un valido strumento per consentire la manipolazione del sistema nervoso al fine di testare i sistemi di livello neuroscienze ipotesi 6. Sistemi nervosi simulati operanti sul robot possono essere sperimentalmente manipolati e permettono l'estensione del software di modellazione per il mondo fisico. Questo approccio è stato ben implementato nel mondo accademico 7,8, ma il processo di costruzione di un robot biomimetico per la verifica di ipotesi può essere costoso e richiede tempo. Vi presentiamo un metodo per eseguire l'approccio biorobotic utilizzando un robot disponibile in commercio kesso (LEGO Mindstorms NXT 2.0). L'obiettivo di questo metodo è quello di fornire un modo rapido ed efficiente per testare sistemi livello neuroscienze ipotesi sul robotizzato 9 o bio-ibridi 10 incarnata simulazioni di reti neurali. Accelerare il processo di ipotesi di sperimentare migliora la produttività della ricerca. Il semplice piattaforma LEGO Mindstorms fornisce un banco di prova per sensori biomimetici e le reti neurali che dimostriamo con l'aragosta americano (Homarus americanus) come organismo modello. Il metodo fornisce anche un potente hands-on strumento educativo in classe gli studenti in grado di progettare e gestire sistemi nervosi per i propri robot 11.
Quando si inizia esperimenti di simulazione del sistema nervoso biorobotic, ci sono alcune importanti linee guida da seguire. La scelta del giusto organismo modello è critica: scegliere un organismo che è facile da ottenere e mantenere. Gli invertebrati sono l'ideale, perché di solito non richiedono l'approvazione istituzionale per la sperimentazione e le loro esigenze di allevamento sono spesso meno esigenti di quelli dei vertebrati. Dal punto di vista scientifico, è utile scegliere un animale che ha un rec…
The authors have nothing to disclose.
Ringraziamo il Dott. Chris Rogers (Tufts University) per la programmazione e il manoscritto suggerimenti. Ringraziamo Alex Giuliano e Deborah Lee per il sostegno alla produzione video.
Finanziamenti erogati da un NSF Graduate Research Fellowship e un MURI ONR in biologia sintetica.