Según un estudio de la Universidad de Sheffield, un nuevo descubrimiento de moscas en el que se pueden usar movimientos de vuelo de vuelo para usar el aprendizaje preciso e identificar patrones visuales complejos, en los que se fabrica la próxima generación de IA, un cambio importante en la próxima generación.
Según un estudio de la Universidad de Sheffield, un nuevo descubrimiento de moscas en el que se pueden usar movimientos de vuelo de vuelo para usar el aprendizaje preciso e identificar patrones visuales complejos, en los que se fabrica la próxima generación de IA, un cambio importante en la próxima generación.
Los investigadores han descubierto cómo mover el cuerpo de las moscas durante el vuelo, o creando una versión digital del cerebro, ayuda a crear información visual y producir mensajes eléctricos en su cerebro. Estos movimientos desarrollan una señales nerviosas que permiten a las moscas identificar de manera fácil y efectiva las predicciones del mundo. Esta habilidad significa que las abejas mostraron una precisión significativa en el aprendizaje y el reconocimiento de patrones visuales complejos durante el vuelo, como las flores encontradas.
El modelo no solo profundiza nuestra comprensión de cómo las moscas aprenden y reconocen patrones complejos a través de sus movimientos, sino que también allanan el camino para la próxima generación de IA. Esto muestra que los robots futuros pueden ser más inteligentes y más eficientes mediante el uso del movimiento para recopilar información en lugar de depender de la potencia informática de masa.
El profesor James Marshall, director del Centro de Inteligencia Machine de la Universidad de Sheffield, y el autor principal del estudio, dijo: “En este estudio hemos demostrado con éxito que incluso el más joven del cerebro puede beneficiarse de este sistema, para comprender y comprender el mundo que nos rodea.
“La utilización de los mejores diseños de la naturaleza para la inteligencia abre la puerta para la próxima generación de IA, robótica, vehículos de autoevaluación y desarrollo en educación real del mundo”.
Este estudio, la Universidad Queen Mary de Londres, ha aparecido recientemente en la revista elegante. Se basa en la investigación previa del equipo sobre cómo las abejas usan la visión activa, un proceso en el que sus movimientos les ayudan a recopilar y procesar información visual. Aunque en su primera tarea se observó cómo las abejas vuelan e inspeccionó patrones específicos, este nuevo estudio proporciona una comprensión profunda del mecanismo básico mental que opera este comportamiento.
Durante mucho tiempo se ha considerado el patrón visual sofisticado de moscas, como la distinción entre caras humanas. Los resultados de este estudio, sin embargo, arrojan una nueva luz sobre cómo los Jirgers visitan el mundo con un rendimiento tan aparentemente fácil.
El Dr. Hadi Mabudi, autor central e investigador de la Universidad de Sheffield, dijo: “En nuestro trabajo anterior, estábamos dispuestos a descubrir que las abejas trabajan en un atajo de escaneo inteligente para resolver los rompecabezas visuales.
“Nuestro modelo del cerebro de la abeja muestra que sus circuitos neurológicos no están en información visual aislada, sino en el entorno natural a través de la interacción activa con su movimiento de vuelo, respalda la teoría de que la inteligencia proviene de cómo el cerebro funciona con el cuerpo y el medio ambiente.
“Hemos aprendido que las abejas no son más grandes que las semillas de las abejas, simplemente no miran el mundo: dan forma a lo que ven a través de sus movimientos. Este es un hermoso ejemplo de cómo el proceso y la impresión están profundamente conectados para resolver problemas complejos con los menos recursos.
El modelo muestra que las neuronas de las abejas están bien con direcciones y movimientos específicos a medida que sus redes cerebrales se adaptan gradualmente a través de la exposición repetida a diversas estimulaciones, que mejoran sus reacciones sin depender de asociaciones o refuerzos. Esto permite que el cerebro de la abeja entre en su entorno sin la necesidad de recompensas rápidas al observar la mosca. Esto significa que el cerebro es increíblemente eficiente, usando solo unas pocas neuronas activas para reconocer las cosas, para proteger tanto la energía como el poder del procesamiento.
Para verificar su modelo computacional, los investigadores han atacado los desafíos visuales que enfrentan las abejas reales. En una experiencia importante, el modelo se le confió la diferencia entre las marcas ‘Plus’ Sign y ‘Multiplicación’. El modelo tuvo un rendimiento significativamente mejor cuando solo imitó la estrategia de abejas original para escanear la mitad inferior de las muestras, lo que ha sido observado por el equipo de investigación en un estudio anterior.
Incluso a pesar de solo una pequeña red de neuronas artificiales, el modelo mostró con éxito cómo las moscas pueden reconocer las caras humanas, lo que indica su fuerza y flexibilidad de procesamiento visual.
El profesor Lars Chatka, reina del profesor de Londres en la Universidad Queen Mary, Universidad Queen Mary en Londres, agregó: ‘Los científicos se han sentido atraídos por la cuestión de si el tamaño mental predice la inteligencia en los animales. Pero tales especulaciones no tienen ningún sentido a menos que se conozca las computadoras nerviosas que reducen la tarea dada.
“Aquí determinamos el número mínimo de neuronas deseadas requeridas para trabajos de distinción visuales difíciles y descubrimos que el número es increíblemente pequeño, incluso la identidad de la cara humana, como las tareas complejas.
“Este trabajo refuerza el creciente cuerpo de la evidencia de que los animales no lo hacen pasivamente”, dijo el profesor McCico Josola, un sistema de neurociencia en la Universidad de Sheffield y el Instituto de Neuro Sciences de Neuro Sciences.
“Nuestro nuevo modelo aumenta este principio al procesamiento visual de alto orden en las moscas, revela cómo el escaneo comprimido, los códigos nerviosos de aprendizaje. A veces, estos resultados respaldan un marco unido donde tanto los recursos más bajos como los efectos del cerebro están destinados a combinarse”.
Combine las consecuencias de los insectos, cómo funcionan sus cerebros y qué modelos computacionales muestran resultados, estudiar muestra cómo estudiar las reglas básicas de inteligencia. Estos resultados no solo profundizan nuestra comprensión de la cognición, sino que también tienen implicaciones importantes para desarrollar nuevas tecnologías.
