論文の概要: Emulating insect brains for neuromorphic navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00473v1
- Date: Sun, 31 Dec 2023 12:05:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 17:06:07.476806
- Title: Emulating insect brains for neuromorphic navigation
- Title（参考訳）: ニューロモルフィックナビゲーションのための昆虫脳のエミュレート
- Authors: Korbinian Schreiber, Timo Wunderlich, Philipp Spilger, Sebastian
Billaudelle, Benjamin Cramer, Yannik Stradmann, Christian Pehle, Eric
M\"uller, Mihai A. Petrovici, Johannes Schemmel, Karlheinz Meier
- Abstract要約: 本研究では,このニューラルネットワークをニューロモルフィック混合信号プロセッサBrainScaleS-2上でエミュレートし,ミツバチを誘導する。
環境、感覚器官、脳、アクチュエーター、仮想体を含む全ての実体は、単一のBrainScaleS-2マイクロチップで自律的に実行される。
BrainScaleS-2は、生物学の1000倍の速さで神経プロセスをエミュレートするので、320世代にまたがる4800回のハチの旅は、1つのニューロモルフィックコア上でわずか半時間以内に起こる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.363032911160697
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Bees display the remarkable ability to return home in a straight line after
meandering excursions to their environment. Neurobiological imaging studies
have revealed that this capability emerges from a path integration mechanism
implemented within the insect's brain. In the present work, we emulate this
neural network on the neuromorphic mixed-signal processor BrainScaleS-2 to
guide bees, virtually embodied on a digital co-processor, back to their home
location after randomly exploring their environment. To realize the underlying
neural integrators, we introduce single-neuron spike-based short-term memory
cells with axo-axonic synapses. All entities, including environment, sensory
organs, brain, actuators, and the virtual body, run autonomously on a single
BrainScaleS-2 microchip. The functioning network is fine-tuned for better
precision and reliability through an evolution strategy. As BrainScaleS-2
emulates neural processes 1000 times faster than biology, 4800 consecutive bee
journeys distributed over 320 generations occur within only half an hour on a
single neuromorphic core.
- Abstract（参考訳）: ミツバチは、環境への遠足を妨害した後、直線で家に帰る素晴らしい能力を示す。
神経生物学的イメージング研究により、この能力は昆虫の脳内に実装された経路統合機構から生じることが判明した。
本研究では,このニューラルネットワークをニューロモルフィック混合信号処理装置brainscales-2上でエミュレートし,デジタルコプロセッサ上で仮想的に具現化されたミツバチを,ランダムに環境を探索した後に自宅へ誘導する。
基礎となる神経インテグレータを実現するために,アキソアキソニックシナプスを用いた単一ニューロンスパイクベースの短期記憶細胞を導入する。
環境、感覚器官、脳、アクチュエーター、仮想体を含む全ての実体は、単一のBrainScaleS-2マイクロチップで自律的に実行される。
機能ネットワークは、進化戦略を通じて精度と信頼性を向上させるために微調整される。
BrainScaleS-2は、生物学の1000倍の速さで神経プロセスをエミュレートするので、320世代にまたがる4800回のハチの旅は、1つのニューロモルフィックコア上でわずか半時間以内に起こる。
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