Рефлекс уклонения мухи снизил число пропущенных столкновений в модели «Авирона»🪰
Специалисты компании «Авирон» проверили, можно ли использовать нейронную схему быстрого уклонения мухи от угрозы в качестве основы для автономного контура управления. В эксперименте специалисты воспроизвели рефлекс ухода от мухобойки с помощью импульсной нейронной сети на процессоре. Для тестов использовали модели разного размера, от 880 до 59 365 нейронов реального мозга мухи, а каждый вариант проверяли до 540 раз с контрольной группой.
В основе рефлекса лежит оценка того, насколько быстро приближающийся объект увеличивается в поле зрения. В модели срабатывание происходило примерно при размере объекта 43 градуса, что сопоставимо с результатами экспериментов на живых мухах, где показатель составляет около 40 градусов. При этом порог зависит от скорости сближения. При скорости 0,5 м/с он составлял 66 градусов, а при 8 м/с снижался до 29 градусов. При фиксированном пороге система пропустила столкновение в 37 из 540 испытаний, или 6,9%. Нейронная сеть допустила пять таких случаев, что соответствует 0,9%.
Команда также проверила, насколько для результата важна точная структура мозга мухи. Случайная сеть с сохранением статистики исходных связей показала сопоставимый результат: четыре пропуска из 540 против пяти у исходной модели. Изменение весов связей на ±35% также не привело к существенному изменению поведения сети. Более чувствительным параметром оказалось общее усиление входного сигнала. При его изменении на 25% момент срабатывания заметно смещался, поэтому при переносе модели на автономный аппарат требуется прежде всего калибровка усиления.
Отдельно специалисты «Авирона» проверили способ сокращения большой нейронной сети для работы на бортовом процессоре. При вырезке связей от зрительного входа к выходу сохранялось 36,7% входов триггерного нейрона, однако доля тормозных связей составляла лишь 3,7%. При обратной вырезке, начиная от выходного сигнала, удавалось сохранить 75,3% входов и сохранить влияние торможения. При увеличении тормозного сигнала в четыре раза момент срабатывания при скорости сближения 12 м/с сместился с 14,7 до 7,6 мс до контакта. На основании этого специалисты предлагают сокращать такую сеть от выхода назад.
Еще один эксперимент касался взаимодействия контура уклонения с обычным управлением курсом. В используемой нейронной схеме каналы побега и руления напрямую не соединены синапсами и сходятся только на трех нейронах ниже по цепи. Канал угрозы обеспечивает 31,5% входа этих нейронов, тогда как канал курса — 2,5%. Модель, в которой сигналы просто складываются, объяснила около 40% ответа сети. Модель, где обнаружение угрозы фактически включает отдельный приоритетный канал, объяснила 99,9% ответа. Полученные в симуляции результаты указывают на механизм аварийного перекрытия обычного управления, а не на равноправное сложение команд. При этом в расчетах учитывалось только около 4% входов трех рассматриваемых нейронов.
В своем посте спеуиалисты отметили, что полный коннектом мухи не следует рассматривать как готовую систему управления. Он может использоваться как справочник архитектуры, позволяющий определить взаимосвязи нейронных каналов и расположение порогов. Для практического применения на борту специалисты предлагают реализовать эти принципы в виде формулы или небольшой импульсной сети с откалиброванным усилением.
Специалисты компании «Авирон» проверили, можно ли использовать нейронную схему быстрого уклонения мухи от угрозы в качестве основы для автономного контура управления. В эксперименте специалисты воспроизвели рефлекс ухода от мухобойки с помощью импульсной нейронной сети на процессоре. Для тестов использовали модели разного размера, от 880 до 59 365 нейронов реального мозга мухи, а каждый вариант проверяли до 540 раз с контрольной группой.
В основе рефлекса лежит оценка того, насколько быстро приближающийся объект увеличивается в поле зрения. В модели срабатывание происходило примерно при размере объекта 43 градуса, что сопоставимо с результатами экспериментов на живых мухах, где показатель составляет около 40 градусов. При этом порог зависит от скорости сближения. При скорости 0,5 м/с он составлял 66 градусов, а при 8 м/с снижался до 29 градусов. При фиксированном пороге система пропустила столкновение в 37 из 540 испытаний, или 6,9%. Нейронная сеть допустила пять таких случаев, что соответствует 0,9%.
Команда также проверила, насколько для результата важна точная структура мозга мухи. Случайная сеть с сохранением статистики исходных связей показала сопоставимый результат: четыре пропуска из 540 против пяти у исходной модели. Изменение весов связей на ±35% также не привело к существенному изменению поведения сети. Более чувствительным параметром оказалось общее усиление входного сигнала. При его изменении на 25% момент срабатывания заметно смещался, поэтому при переносе модели на автономный аппарат требуется прежде всего калибровка усиления.
Отдельно специалисты «Авирона» проверили способ сокращения большой нейронной сети для работы на бортовом процессоре. При вырезке связей от зрительного входа к выходу сохранялось 36,7% входов триггерного нейрона, однако доля тормозных связей составляла лишь 3,7%. При обратной вырезке, начиная от выходного сигнала, удавалось сохранить 75,3% входов и сохранить влияние торможения. При увеличении тормозного сигнала в четыре раза момент срабатывания при скорости сближения 12 м/с сместился с 14,7 до 7,6 мс до контакта. На основании этого специалисты предлагают сокращать такую сеть от выхода назад.
Еще один эксперимент касался взаимодействия контура уклонения с обычным управлением курсом. В используемой нейронной схеме каналы побега и руления напрямую не соединены синапсами и сходятся только на трех нейронах ниже по цепи. Канал угрозы обеспечивает 31,5% входа этих нейронов, тогда как канал курса — 2,5%. Модель, в которой сигналы просто складываются, объяснила около 40% ответа сети. Модель, где обнаружение угрозы фактически включает отдельный приоритетный канал, объяснила 99,9% ответа. Полученные в симуляции результаты указывают на механизм аварийного перекрытия обычного управления, а не на равноправное сложение команд. При этом в расчетах учитывалось только около 4% входов трех рассматриваемых нейронов.
В своем посте спеуиалисты отметили, что полный коннектом мухи не следует рассматривать как готовую систему управления. Он может использоваться как справочник архитектуры, позволяющий определить взаимосвязи нейронных каналов и расположение порогов. Для практического применения на борту специалисты предлагают реализовать эти принципы в виде формулы или небольшой импульсной сети с откалиброванным усилением.