論文の概要: Exploring vestibulo-ocular adaptation in a closed-loop neuro-robotic experiment using STDP. A simulation study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01445v1
• Date: Tue, 3 Mar 2020 10:55:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 22:53:20.849185
• Title: Exploring vestibulo-ocular adaptation in a closed-loop neuro-robotic experiment using STDP. A simulation study
• Title（参考訳）: STDPを用いた閉ループ神経ロボット実験における前庭眼適応の探索 シミュレーション研究
• Authors: Francisco Naveros, Jesus A. Garrido, Angelo Arleo, Eduardo Ros, Niceto R. Luque
• Abstract要約: 本研究は, 模擬ヒューマノイドロボット(iCub)をニューロロボティック・プラットフォーム(Neuro-robotic Platform)を用いて, スパイキング小脳モデルで支持するエボディメント・ソリューションを提案し, 解説する。 その結果, 擬似iCubロボットを用いた知覚動作閉ループ(r-VOR)において, スパイキング小脳モデルの適応能力を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Studying and understanding the computational primitives of our neural system requires for a diverse and complementary set of techniques. In this work, we use the Neuro-robotic Platform (NRP)to evaluate the vestibulo ocular cerebellar adaptatIon (Vestibulo-ocular reflex, VOR)mediated by two STDP mechanisms located at the cerebellar molecular layer and the vestibular nuclei respectively. This simulation study adopts an experimental setup (rotatory VOR)widely used by neuroscientists to better understand the contribution of certain specific cerebellar properties (i.e. distributed STDP, neural properties, coding cerebellar topology, etc.)to r-VOR adaptation. The work proposes and describes an embodiment solution for which we endow a simulated humanoid robot (iCub)with a spiking cerebellar model by means of the NRP, and we face the humanoid to an r-VOR task. The results validate the adaptive capabilities of the spiking cerebellar model (with STDP)in a perception-action closed-loop (r- VOR)causing the simulated iCub robot to mimic a human behavior.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの計算プリミティブを研究し、理解するには、多種多様な補完的なテクニックが必要である。 本研究は,小脳分子層と前庭核に存在する2つのSTDP機構を介する前庭眼小脳適応Ion(Vestibulo-ocular reflex, VOR)を評価するために神経ロボティック・プラットフォーム(NRP)を用いた。 本研究は、特定の小脳特性(分散STDP、神経特性、コーディング小脳トポロジーなど)のr-VOR適応への寄与をよりよく理解するために、神経科学者が広く使用している実験装置(回転VOR)を採用する。 本研究は、シミュレーションされたヒューマノイドロボット(iCub)を、NRPによりスパイキング小脳モデルで支持し、このヒューマノイドをr-VORタスクに直面するエボディメントソリューションを提案し、記述する。 その結果,シミュレーション型icubロボットを用いた知覚動作閉ループ(r-vor)におけるスパイキング小脳モデル(stdp)の適応性が検証された。

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