COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE IN CLOSED CYCLES OF PERCEPTION-ACTION (Q3136443)
Jump to navigation
Jump to search
Project Q3136443 in Spain
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE IN CLOSED CYCLES OF PERCEPTION-ACTION |
Project Q3136443 in Spain |
Statements
109,662.3 Euro
0 references
136,125.0 Euro
0 references
80.56 percent
0 references
1 January 2014
0 references
31 December 2017
0 references
UNIVERSIDAD DE GRANADA
0 references
18071
0 references
EN ESTE PROYECTO, EL OBJETIVO ES SIMULAR SUBSISTEMAS NERVIOSOS DE FORMA EFICIENTE EN EL MARCO DE CICLOS CERRADOS DE PERCEPCION-ACCION. DENTRO DEL CAMPO DE LA NEUROCIENCIA COMPUTACIONAL, SE PODRIA ENMARCAR EN EL PARADIGMA DE NEURO-ROBOTICA, EN EL QUE REALIZAMOS SIMULACIONES DE SISTEMAS NERVIOSOS CONECTADOS A UN ¿CUERPO¿ (ROBOT SIMULADO O REAL, CON SENSORES Y ACTUADORES). DE ESTA FORMA PODEMOS ABORDAR EXPERIMENTOS A NIVEL DE COMPORTAMIENTO (EN EL MARCO DE TAREAS CONCRETAS). INVESTIGAREMOS COMO SE ESTRUCTURA LA INFORMACION (COMPLEJOS SENSORI-MOTORES) EN EL MARCO DE TAREAS DE EXPLORACION ACTIVA DE OBJETOS (MANIPULACION DE OBJETOS Y ABSTRACCION DE SUS MODELOS CINEMATICO Y DINAMICO A NIVEL NEURONAL). EN ESTE TIPO DE TAREAS, ESTUDIAREMOS ESQUEMAS DE PERCEPCION-ACCION EN CICLO CERRADO QUE EXIGEN LA SIMULACION DE LOS SUBSISTEMAS NERVIOSOS DE FORMA EFICIENTE E INTEGRADA CON LA SIMULACION DEL ¿CUERPO¿ (O ROBOT). _x000D_ PARA ELLO ES NECESARIO, TENER UN ¿MODELO DE CUERPO¿ CON SENSORES Y ACTUADORES, CONECTADO A UN SIMULADOR NEURONAL EFICIENTE. EN CUANTO A ¿MODELO DE CUERPO¿, NOS CENTRAREMOS EN LOS SISTEMAS SENSORIALES VISUAL Y PROPRIOCEPCION (DE UN BRAZO ROBOTICO) Y LOS ACTUADORES DE ESE MISMO BRAZO ROBOTICO. EL PROYECTO ABORDARA LA SIMULACION DEL SISTEMA VISUAL PRE-COGNITIVO (FUNDAMENTALMENTE MODELO DE RETINA Y V1) Y EL CEREBELO (Y NUCLEOS NEURONALES RELACIONADOS COMO LA OLIVA INFERIOR Y EL NUCLEO CEREBELAR PROFUNDO). DURANTE UNA TAREA ACTIVA DE EXPLORACION (COMO MANIPULACION DE OBJETOS) EVALUAREMOS COMO SE EXTRAE Y SE ESTRUCTURA LA INFORMACION DE DICHO OBJETO (MODELO CINEMATICO Y DINAMICO) A NIVEL NEURONAL, DE CARA A REALIZAR MOVIMIENTOS RAPIDOS Y PRECISOS CON DICHO OBJETO. TODO ELLO BASADO EN UN ESQUEMA DE EXTRACCION DE MODELOS MEDIANTE CICLOS DE PERCEPCION-ACCION CERRADOS, EN EL QUE LOS MODELOS SE ALMACENAN EN POBLACIONES DE NEURONAS (CON MECANISMOS DE ADAPTACION SINAPTICA LOCAL BIOLOGICAMENTE PLAUSIBLES). ADOPTAREMOS ESQUEMAS DE CONTROL BIOLOGICAMENTE PLAUSIBLES BASADOS EN CREACION Y UTILIZACION DE MODELOS PARA CONTROL EFICIENTE. _x000D_ EL PROYECTO INTEGRARA UN SISTEMA DE PERCEPCION BASICO Y UN SISTEMA ACTUADOR BASICO, PERO CON LOS QUE ESTUDIAR COMO ES EL PROCESO ABSTRACCION DE MODELOS (EN EL MARCO DE UNA TAREA DE MANIPULACION DE OBJETOS). ESTUDIAREMOS COMO, MEDIANTE LA EXPLORACION, SE PUEDEN EXTRAER MODELOS QUE INTEGRAN NOCIONES DE COMO SE COMPORTA EL OBJETO (PREDICCION SENSORIAL) CUANDO SE REALIZAN DETERMINADAS ACCIONES (MOTORAS). ES DECIR MODELOS QUE DEFINEN LAS CONSECUENCIAS SENSORIALES (FUTURAS) DE ACCIONES (PRESENTES)._x000D_ TODO ESTO SE REALIZARA CENTRANDONOS EN LA SIMULACION DE UN SISTEMA VISUAL BASICO Y EL CEREBELO (INCLUYENDO SUS CENTROS NEURONALES RELACIONADOS) EN DONDE SE INTEGRAN DE FORMA EFICIENTE COMPLEJOS SENSORIMOTORES. _x000D_ EN EL MARCO DE ESTAS SIMULACIONES, EL PROYECTO TIENE COMO OBJETIVO INVESTIGAR COMO LA CAPACIDAD DE EXTRACCION DE MODELOS SE BASA EN DETERMINADAS CARACTERISTICAS NEURONALES, TOPOLOGIA DE LA RED Y MECANISMOS LOCALES DE ADAPTACION SINAPTICA. PARA ELLO ADOPTAREMOS TANTO LA ESTRUCTURA DE ESTOS SUBSISTEMAS NEURONALES, COMO MODELOS DE NEURONA Y MECANISMOS DE ADAPTACION SINAPTICA BIOLOGICAMENTE PLAUSIBLES. (Spanish)
0 references
IN THIS PROJECT, THE OBJECTIVE IS TO SIMULATE NERVOUS SUBSYSTEMS EFFICIENTLY IN THE FRAMEWORK OF CLOSED CYCLES OF PERCEPTION-ACTION. WITHIN THE FIELD OF COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE, IT COULD BE FRAMED IN THE PARADIGM OF NEUROROBOTICA, IN WHICH WE PERFORM SIMULATIONS OF NERVOUS SYSTEMS CONNECTED TO A BODY (SIMULATED OR REAL ROBOT, WITH SENSORS AND ACTUATORS). IN THIS WAY WE CAN APPROACH EXPERIMENTS AT THE BEHAVIOURAL LEVEL (WITHIN THE FRAMEWORK OF SPECIFIC TASKS). WE WILL INVESTIGATE HOW INFORMATION IS STRUCTURED (SENSORI-MOTOR COMPLEXES) IN THE FRAMEWORK OF TASKS OF ACTIVE EXPLORATION OF OBJECTS (MANIPULATION OF OBJECTS AND ABSTRACTION OF THEIR CINEMATIC AND DYNAMIC MODELS AT NEURONAL LEVEL). IN THIS TYPE OF TASK, WE WILL STUDY CLOSED-CYCLE PERCEPTION-ACTION SCHEMES THAT REQUIRE THE SIMULATION OF NERVOUS SUBSYSTEMS IN AN EFFICIENT AND INTEGRATED WAY WITH THE SIMULATION OF THE BODY (OR ROBOT). _x000D_ for It IS NECESARY, HAVE A BODY MODEL WITH SENSORS AND ACTUATORS, CONECTED TO A NEURONAL EFICIENT SIMULATOR. AS FOR BODY MODEL, WILL WE FOCUS ON THE VISUAL SENSORY SYSTEMS AND PROPRIOCEPTION (OF A ROBOTIC ARM) AND THE ACTUATORS OF THAT SAME ROBOTIC ARM. THE PROJECT WILL ADDRESS THE SIMULATION OF THE PRE-COGNITIVE VISUAL SYSTEM (MAINLY RETINA AND V1 MODEL) AND THE CEREBELLUM (AND RELATED NEURAL NUCLEI SUCH AS THE LOWER OLIVE AND THE DEEP CEREBELLAR NUCLEUS). DURING AN ACTIVE TASK OF EXPLORATION (SUCH AS MANIPULATION OF OBJECTS) WE WILL EVALUATE HOW THE INFORMATION OF THIS OBJECT (THE CINEMATIC AND DYNAMIC MODEL) IS EXTRACTED AND STRUCTURED AT THE NEURONAL LEVEL, IN ORDER TO MAKE RAPID AND PRECISE MOVEMENTS WITH THAT OBJECT. ALL THIS IS BASED ON A MODEL EXTRACTION SCHEME THROUGH CLOSED PERCEPTION-ACTION CYCLES, IN WHICH MODELS ARE STORED IN NEURON POPULATIONS (WITH BIOLOGICALLY PLAUSIBLE LOCAL SYNAPTIC ADAPTATION MECHANISMS). WE WILL ADOPT BIOLOGICALLY PLAUSIBLE CONTROL SCHEMES BASED ON THE CREATION AND USE OF MODELS FOR EFFICIENT CONTROL. _x000D_ the PROJECT will integrate a BASIC PERCEPTION SYSTEM and a BASIC ACTUATOR SYSTEM, but with which to study as is the ABSTRACTION PROCESS OF MODELS (in the framework of an OBJECT MANIPUATION TAREA). WE WILL STUDY HOW, THROUGH EXPLORATION, YOU CAN EXTRACT MODELS THAT INTEGRATE NOTIONS OF HOW THE OBJECT BEHAVES (SENSORY PREDICTION) WHEN PERFORMING CERTAIN ACTIONS (MOTORS). It is to say models that define the sensory (FUTURES) CONSEQUENCES OF ACCIONS (PRESENTS)._x000D_ ALL these will be carried out by focusing on the simplification of a basic VISUAL SYSTEM and CEREBELO (INCLUDING YOUR NEURONAL CENTRES RELATED) IN WHERE WHERE FROM EFICIENT FORMA SENSORIMOTORY COMPLEMENTS. _x000D_ in THE FRAMEWORK OF THIS SIMULATIONS, THE PROJECT HAVE AS OBJECTIVE RESEARCH AS THE CAPACITY OF EXTRACTION OF MODELS is based on NEURONAL CHARACTERISTICS, network topology and LOCAL MECHANISMS of synaptic adaptation. FOR THIS WE WILL ADOPT BOTH THE STRUCTURE OF THESE NEURAL SUBSYSTEMS, AS WELL AS NEURON MODELS AND MECHANISMS OF SYNAPTIC BIOLOGICALLY PLAUSIBLE ADAPTATION. (English)
12 October 2021
0.1836293249714644
0 references
DANS CE PROJET, L’OBJECTIF EST DE SIMULER EFFICACEMENT LES SOUS-SYSTÈMES NERVEUX DANS LE CADRE DE CYCLES FERMÉS DE PERCEPTION-ACTION. DANS LE DOMAINE DES NEUROSCIENCES COMPUTATIONNELLES, ELLE POURRAIT ÊTRE ENCADRÉE DANS LE PARADIGME DE NEUROROBOTICA, DANS LEQUEL NOUS EFFECTUONS DES SIMULATIONS DE SYSTÈMES NERVEUX CONNECTÉS À UN CORPS (UN ROBOT SIMULÉ OU RÉEL, AVEC CAPTEURS ET ACTIONNEURS). DE CETTE FAÇON, NOUS POUVONS ABORDER LES EXPÉRIENCES AU NIVEAU COMPORTEMENTAL (DANS LE CADRE DE TÂCHES SPÉCIFIQUES). NOUS ÉTUDIERONS COMMENT L’INFORMATION EST STRUCTURÉE (COMPLEXES SENSORI-MOTEURS) DANS LE CADRE DE TÂCHES D’EXPLORATION ACTIVE DES OBJETS (MANIPULATION D’OBJETS ET ABSTRACTION DE LEURS MODÈLES CINÉMATOGRAPHIQUES ET DYNAMIQUES AU NIVEAU NEURONAL). DANS CE TYPE DE TÂCHE, NOUS ÉTUDIERONS LES SCHÉMAS DE PERCEPTION-ACTION EN CYCLE FERMÉ QUI NÉCESSITENT LA SIMULATION DE SOUS-SYSTÈMES NERVEUX DE MANIÈRE EFFICACE ET INTÉGRÉE AVEC LA SIMULATION DU CORPS (OU DU ROBOT). _x000D_ pour cela est nécesaire, avoir un MODEL BODY AVEC SENSEURS ET ACTUATORS, relié à un SIMULATEUR NEURONAL EFICIENT. QUANT AU MODÈLE DE CORPS, NOUS NOUS CONCENTRERONS SUR LES SYSTÈMES SENSORIELS VISUELS ET LA PROPRIOCEPTION (D’UN BRAS ROBOTIQUE) ET SUR LES ACTIONNEURS DE CE MÊME BRAS ROBOTIQUE. LE PROJET PORTERA SUR LA SIMULATION DU SYSTÈME VISUEL PRÉCOGNITIF (PRINCIPALEMENT RÉTINE ET MODÈLE V1) ET DU CERVELET (ET DES NOYAUX NEURALS CONNEXES TELS QUE L’OLIVE INFÉRIEURE ET LE NOYAU CÉRÉBELLEUX PROFOND). AU COURS D’UNE TÂCHE ACTIVE D’EXPLORATION (TELLE QUE LA MANIPULATION D’OBJETS), NOUS ÉVALUERONS COMMENT L’INFORMATION DE CET OBJET (LE MODÈLE CINÉMATOGRAPHIQUE ET DYNAMIQUE) EST EXTRAITE ET STRUCTURÉE AU NIVEAU NEURONAL, AFIN D’EFFECTUER DES MOUVEMENTS RAPIDES ET PRÉCIS AVEC CET OBJET. TOUT CELA EST BASÉ SUR UN SCHÉMA D’EXTRACTION MODÈLE À TRAVERS DES CYCLES FERMÉS DE PERCEPTION-ACTION, DANS LESQUELS LES MODÈLES SONT STOCKÉS DANS LES POPULATIONS DE NEURONES (AVEC DES MÉCANISMES D’ADAPTATION SYNAPTIQUES LOCAUX BIOLOGIQUEMENT PLAUSIBLES). NOUS ADOPTERONS DES SYSTÈMES DE CONTRÔLE BIOLOGIQUEMENT PLAUSIBLES FONDÉS SUR LA CRÉATION ET L’UTILISATION DE MODÈLES DE CONTRÔLE EFFICACE. _x000D_ le PROJECT intégrera un SYSTÈME DE PERCEPTION BASIQUE et un SYSTÈME D’ACTUAT BASIQUE, mais avec lequel étudier tout comme le PROCESSUS D’ABSTRACTION DES MODELS (dans le cadre d’un TAREA DE MANIPUATION OBJECT). NOUS ÉTUDIERONS COMMENT, PAR L’EXPLORATION, VOUS POUVEZ EXTRAIRE DES MODÈLES QUI INTÈGRENT DES NOTIONS DE COMPORTEMENT DE L’OBJET (PRÉDICTION SENSORIELLE) LORS DE L’EXÉCUTION DE CERTAINES ACTIONS (MOTEURS). Il s’agit de modèles qui définissent les CONSÉQUENCES sensorielles (FUTURES) des accions (PRESENTS)._x000D_Toutes celles-ci seront réalisées en se concentrant sur la simplification d’un SYSTÈME VISUAL de base et de CEREBELO (INCLUDING VOTRE CENTRES NEURONALES RELATIVES) EN OUTRE OUTRE DE COMPLEMENTS EFICIENTS FORMA SENSORIMOTORY. _x000D_ dans LE CADRE DE TES SIMULATIONS, le PROJET a comme recherche OBJECTIVE comme la CAPACITÉ D’EXTRACTION DES MODÈLES est basé sur les CHARACTERISTIQUES NEURONALES, la topologie de réseau et les MÉCANISMES LOCAUX d’adaptation synaptique. POUR CELA, NOUS ADOPTERONS À LA FOIS LA STRUCTURE DE CES SOUS-SYSTÈMES NEURONAUX, AINSI QUE LES MODÈLES NEURONES ET LES MÉCANISMES D’ADAPTATION SYNAPTIQUE BIOLOGIQUEMENT PLAUSIBLE. (French)
2 December 2021
0 references
ZIEL DIESES PROJEKTS IST ES, NERVÖSE TEILSYSTEME IM RAHMEN GESCHLOSSENER WAHRNEHMUNGSZYKLEN EFFIZIENT ZU SIMULIEREN. IM BEREICH DER COMPUTERGESTÜTZTEN NEUROWISSENSCHAFTEN KÖNNTE ES IM PARADIGMA VON NEUROROBOTICA GERAHMT WERDEN, IN DEM WIR SIMULATIONEN VON NERVENSYSTEMEN DURCHFÜHREN, DIE MIT EINEM KÖRPER VERBUNDEN SIND (SIMULIERTER ODER REALER ROBOTER, MIT SENSOREN UND AKTOREN). AUF DIESE WEISE KÖNNEN WIR EXPERIMENTE AUF VERHALTENSEBENE (IM RAHMEN SPEZIFISCHER AUFGABEN) ANGEHEN. WIR WERDEN UNTERSUCHEN, WIE INFORMATIONEN STRUKTURIERT SIND (SENSORISCH-MOTORISCHE KOMPLEXE) IM RAHMEN VON AUFGABEN DER AKTIVEN ERFORSCHUNG VON OBJEKTEN (MANIPULATION VON OBJEKTEN UND ABSTRAKTION IHRER FILMISCHEN UND DYNAMISCHEN MODELLE AUF NEURONALER EBENE). BEI DIESER ART VON AUFGABE WERDEN WIR GESCHLOSSENE WAHRNEHMUNGSSCHEMATA UNTERSUCHEN, DIE DIE SIMULATION NERVÖSER SUBSYSTEME IN EFFIZIENTER UND INTEGRIERTER WEISE MIT DER SIMULATION DES KÖRPERS (ODER DES ROBOTERS) ERFORDERN. _x000D_ for It is necesary, HAVE A BODY MODEL MIT SENSORS und ACTUATOREN, konfektioniert zu einem NEURONAL EFICIENT SIMULATOR. WAS DAS KÖRPERMODELL BETRIFFT, KONZENTRIEREN WIR UNS AUF DIE VISUELLEN SENSORISCHEN SYSTEME UND DIE PROPRIOZEPTION (EINES ROBOTERARMS) UND DIE AKTOREN DESSELBEN ROBOTERARMS. DAS PROJEKT BEFASST SICH MIT DER SIMULATION DES PRÄKOGNITIVEN VISUELLEN SYSTEMS (HAUPTSÄCHLICH NETZHAUT- UND V1-MODELL) UND DES CEREBELLUMS (UND DAMIT ZUSAMMENHÄNGENDEN NEURONALEN KERNEN WIE DER UNTEREN OLIVEN UND DES TIEFEN ZEREBELLAREN KERNS). WÄHREND EINER AKTIVEN UNTERSUCHUNGSAUFGABE (Z. B. MANIPULATION VON OBJEKTEN) WERDEN WIR BEWERTEN, WIE DIE INFORMATION DIESES OBJEKTS (DAS FILMISCHE UND DYNAMISCHE MODELL) AUF NEURONALER EBENE EXTRAHIERT UND STRUKTURIERT WIRD, UM MIT DIESEM OBJEKT SCHNELLE UND PRÄZISE BEWEGUNGEN ZU MACHEN. ALL DIES BASIERT AUF EINEM MODELLEXTRAKTIONSSYSTEM DURCH GESCHLOSSENE WAHRNEHMUNGS-WIRKUNGSZYKLEN, IN DENEN MODELLE IN NEURONENPOPULATIONEN GESPEICHERT WERDEN (MIT BIOLOGISCH PLAUSIBLEN LOKALEN SYNAPTISCHEN ANPASSUNGSMECHANISMEN). WIR WERDEN BIOLOGISCH PLAUSIBLE KONTROLLSYSTEME EINFÜHREN, DIE AUF DER ERSTELLUNG UND NUTZUNG VON MODELLEN FÜR EINE EFFIZIENTE KONTROLLE BERUHEN. _x000D_ das PROJECT wird ein BASIC PERCEPTION SYSTEM und ein BASIC ACTUATOR SYSTEM integrieren, mit dem aber auch das ABSTRACTION PROCESS OF MODELS (im Rahmen eines OBJECT MANIPUATION TAREA) untersucht werden kann. WIR WERDEN UNTERSUCHEN, WIE SIE BEI DER DURCHFÜHRUNG BESTIMMTER AKTIONEN (MOTOREN) MODELLE EXTRAHIEREN KÖNNEN, DIE VORSTELLUNGEN DAVON INTEGRIEREN, WIE SICH DAS OBJEKT VERHÄLT (SENSORISCHE VORHERSAGE). Es ist zu sagen, Modelle, die die sensorische (FUTURES) CONSEQUENCES OF accions (PRESENTS) definieren._x000D_ Alle diese werden durchgeführt, indem sie sich auf die Vereinfachung eines grundlegenden VISUAL-SYSTEMs und CEREBELO (INCLUDING YOUR NEURONAL CENTRES RELATED) IN WHERE von EFICIENT FORMA SENSORIMOTORY COMPLEMENTS. _x000D_ in THE FRAMEWORK OF THEIS SIMULATIONS, Das PROJEKT HAVE AS OBJECTIVE RESEARCH AS THE CAPACITY OF EXTRACTION OF MODELS basiert auf NEURONAL CHARACTERISTICS, Netzwerktopologie und LOCAL MECHANISMS synaptischer Anpassung. DAZU WERDEN WIR SOWOHL DIE STRUKTUR DIESER NEURONALEN SUBSYSTEME ALS AUCH NEURONENMODELLE UND MECHANISMEN SYNAPTISCHER BIOLOGISCH PLAUSIBLER ANPASSUNG ÜBERNEHMEN. (German)
9 December 2021
0 references
IN DIT PROJECT IS HET DOEL OM ZENUWSUBSYSTEMEN EFFICIËNT TE SIMULEREN IN HET KADER VAN GESLOTEN WAARNEMINGSCYCLI. BINNEN HET DOMEIN VAN DE COMPUTATIONELE NEUROWETENSCHAPPEN ZOU HET KUNNEN WORDEN INGELIJST IN HET PARADIGMA VAN NEUROROBOTICA, WAARIN WE SIMULATIES UITVOEREN VAN ZENUWSTELSELS VERBONDEN MET EEN LICHAAM (GESIMULEERDE OF ECHTE ROBOT, MET SENSOREN EN ACTUATOREN). OP DEZE MANIER KUNNEN WE EXPERIMENTEN BENADEREN OP GEDRAGSNIVEAU (IN HET KADER VAN SPECIFIEKE TAKEN). WE ZULLEN ONDERZOEKEN HOE INFORMATIE GESTRUCTUREERD IS (SENSORI-MOTORISCHE COMPLEXEN) IN HET KADER VAN TAKEN VAN ACTIEVE EXPLORATIE VAN OBJECTEN (MANIPULATIE VAN OBJECTEN EN ABSTRACTIE VAN HUN FILMISCHE EN DYNAMISCHE MODELLEN OP NEURONAAL NIVEAU). IN DIT SOORT TAKEN ZULLEN WE WAARNEMINGSACTIESCHEMA’S MET EEN GESLOTEN CYCLUS BESTUDEREN DIE DE SIMULATIE VAN ZENUWSUBSYSTEMEN OP EEN EFFICIËNTE EN GEÏNTEGREERDE MANIER MET DE SIMULATIE VAN HET LICHAAM (OF ROBOT) VEREISEN. _x000D_ voor het is noodzakelijk, HEBBEN een BODY MODEL met SENSOREN EN ACTUATOREN, naar een NEURONAL EFICIENT SIMULATOR. WAT HET LICHAAMSMODEL BETREFT, ZULLEN WE ONS RICHTEN OP DE VISUELE SENSORISCHE SYSTEMEN EN PROPRIOCEPTIE (VAN EEN ROBOTARM) EN DE ACTUATOREN VAN DEZELFDE ROBOTARM. HET PROJECT ZAL BETREKKING HEBBEN OP DE SIMULATIE VAN HET PRECOGNITIEVE VISUELE SYSTEEM (VOORNAMELIJK RETINA EN V1-MODEL) EN HET CEREBELLUM (EN VERWANTE NEURALE KERNEN ZOALS DE ONDERSTE OLIJF EN DE DIEPE CEREBELLAIRE KERN). TIJDENS EEN ACTIEVE EXPLORATIETAAK (ZOALS MANIPULATIE VAN OBJECTEN) ZULLEN WE EVALUEREN HOE DE INFORMATIE VAN DIT OBJECT (HET FILMISCHE EN DYNAMISCHE MODEL) OP NEURONAAL NIVEAU WORDT GEËXTRAHEERD EN GESTRUCTUREERD OM SNELLE EN NAUWKEURIGE BEWEGINGEN MET DAT OBJECT TE MAKEN. DIT ALLES IS GEBASEERD OP EEN MODELEXTRACTIESCHEMA DOOR MIDDEL VAN GESLOTEN WAARNEMINGS-ACTIECYCLI, WAARIN MODELLEN WORDEN OPGESLAGEN IN NEURONENPOPULATIES (MET BIOLOGISCH PLAUSIBELE LOKALE SYNAPTISCHE AANPASSINGSMECHANISMEN). WIJ ZULLEN BIOLOGISCH PLAUSIBELE CONTROLESCHEMA’S GOEDKEUREN DIE GEBASEERD ZIJN OP HET CREËREN EN GEBRUIKEN VAN MODELLEN VOOR EFFICIËNTE CONTROLE. _x000D_ het PROJECT integreert een BASIC PERCEPTION SYSTEM en een BASIC ACTUATOR SYSTEEM, maar waarmee u kunt bestuderen zoals het ABSTRACTIE PROCESS OF MODELS (in het kader van een OBJECT MANIPUATION TAREA). WE ZULLEN BESTUDEREN HOE JE, DOOR EXPLORATIE, MODELLEN KUNT EXTRAHEREN DIE CONCEPTEN INTEGREREN VAN HOE HET OBJECT ZICH GEDRAAGT (ZINTUIGLIJKE VOORSPELLING) BIJ HET UITVOEREN VAN BEPAALDE ACTIES (MOTOREN). Het is te zeggen modellen die de zintuiglijke (FUTURES) CONSEQUENCES OF Accions (PRESENTS) definiëren._x000D_ ALL deze zullen worden uitgevoerd door zich te concentreren op de vereenvoudiging van een basis VISUAL SYSTEM en CEREBELO (INCLUDING YOUR NEURONAL CENTRES RELATED) IN WHERE WHERE VAN EFICIENT FORMA SENSORIMOTORY COMPLEMENTS. _x000D_ in HET FRAMEWORK VAN DEZE SIMULATIONS, HET PROJECT HAVE AS OBJECTIVE RESEARCH AS THE CAPACITY OF EXTRACTION OF MODELS is gebaseerd op NEURONAL CHARACTERISTICS, netwerktopologie en LOCAL MECHANISMS van synaptische aanpassing. HIERVOOR ZULLEN WE ZOWEL DE STRUCTUUR VAN DEZE NEURALE SUBSYSTEMEN ALS NEURONENMODELLEN EN MECHANISMEN VAN SYNAPTISCHE BIOLOGISCH PLAUSIBELE AANPASSING AANNEMEN. (Dutch)
17 December 2021
0 references
IN QUESTO PROGETTO, L'OBIETTIVO È SIMULARE EFFICACEMENTE I SOTTOSISTEMI NERVOSI NEL QUADRO DI CICLI CHIUSI DI PERCEZIONE-AZIONE. ALL'INTERNO DEL CAMPO DELLE NEUROSCIENZE COMPUTAZIONALI, POTREBBE ESSERE INQUADRATO NEL PARADIGMA DI NEUROROBOTICA, IN CUI ESEGUIAMO SIMULAZIONI DI SISTEMI NERVOSI CONNESSI AD UN CORPO (SIMULATO O VERO ROBOT, CON SENSORI E ATTUATORI). IN QUESTO MODO POSSIAMO AFFRONTARE GLI ESPERIMENTI A LIVELLO COMPORTAMENTALE (NELL'AMBITO DI COMPITI SPECIFICI). ANALIZZEREMO COME L'INFORMAZIONE È STRUTTURATA (COMPLESSI SENSORI-MOTORI) NEL QUADRO DI COMPITI DI ESPLORAZIONE ATTIVA DEGLI OGGETTI (MANIPOLAZIONE DI OGGETTI E ASTRAZIONE DEI LORO MODELLI CINEMATOGRAFICI E DINAMICI A LIVELLO NEURONALE). IN QUESTO TIPO DI ATTIVITÀ, STUDIEREMO SCHEMI DI PERCEZIONE-AZIONE A CICLO CHIUSO CHE RICHIEDONO LA SIMULAZIONE DI SOTTOSISTEMI NERVOSI IN MODO EFFICIENTE E INTEGRATO CON LA SIMULAZIONE DEL CORPO (O ROBOT). _x000D_ per E 'necesario, ha un MODELLO BODY CON SENSORI E ATTUATORS, costruito per un SIMULATORE EFICIENTE NEURONALE. PER QUANTO RIGUARDA IL MODELLO DEL CORPO, CI CONCENTREREMO SUI SISTEMI SENSORIALI VISIVI E SULLA PROPRIACEZIONE (DI UN BRACCIO ROBOTICO) E SUGLI ATTUATORI DELLO STESSO BRACCIO ROBOTICO. IL PROGETTO VERTERÀ SULLA SIMULAZIONE DEL SISTEMA VISIVO PRE-COGNITIVO (PRINCIPALMENTE RETINA E MODELLO V1) E DEL CERVELLETTO (E DEI RELATIVI NUCLEI NEURALI COME L'OLIVO INFERIORE E IL NUCLEO CEREBELLARE PROFONDO). DURANTE UN COMPITO ATTIVO DI ESPLORAZIONE (COME LA MANIPOLAZIONE DI OGGETTI) VALUTEREMO COME LE INFORMAZIONI DI QUESTO OGGETTO (IL MODELLO CINEMATOGRAFICO E DINAMICO) VENGONO ESTRATTE E STRUTTURATE A LIVELLO NEURONALE, AL FINE DI EFFETTUARE MOVIMENTI RAPIDI E PRECISI CON QUELL'OGGETTO. TUTTO QUESTO SI BASA SU UNO SCHEMA DI ESTRAZIONE DEL MODELLO ATTRAVERSO CICLI DI PERCEZIONE-AZIONE CHIUSI, IN CUI I MODELLI SONO CONSERVATI IN POPOLAZIONI DI NEURONI (CON MECCANISMI DI ADATTAMENTO SINAPTICO LOCALE BIOLOGICAMENTE PLAUSIBILI). ADOTTEREMO SCHEMI DI CONTROLLO BIOLOGICAMENTE PLAUSIBILI BASATI SULLA CREAZIONE E L'USO DI MODELLI PER UN CONTROLLO EFFICIENTE. _x000D_ il PROGETTO integrerà un SISTEMA DI PERCEPZIONE BASIC e un SISTEMA BASIC ACTUATOR, ma con cui studiare come è il PROCESSO DI MODELLI DI ASSTRAZIONE (nel quadro di una TAREA DI MANIPUTAZIONE OBJECT). STUDIEREMO COME, ATTRAVERSO L'ESPLORAZIONE, È POSSIBILE ESTRARRE MODELLI CHE INTEGRANO LE NOZIONI DI COME L'OGGETTO SI COMPORTA (PREVISIONE SENSORIALE) QUANDO SI ESEGUE DETERMINATE AZIONI (MOTORI). Si tratta di modelli che definiscono le CONSEQUENZE sensoriali (FUTTURE) di accions (PRESENTS)._x000D_ TUTTI questi saranno realizzati concentrandosi sulla semplificazione di un SISTEMA VISUALE di base e di CEREBELO (INCLUDING YOUR NEURONAL CENTRES RELATED) IN QUANDO DALL'EFICIENTE FORMA SENSORIMOTORY COMPLEMENTMENTI. _x000D_ nel FRAMEWORK DI QUESTO SIMULATIONS, IL PROGETTO HA COME RICERCA OBGETIVA COME LA CAPACITÀ DELL'ESTRAZIONE DI MODELLI si basa su CARATTERISTICHE NEURONALI, topologia di rete e MECANISMI LOCALI di adattamento sinaptico. PER QUESTO ADOTTEREMO SIA LA STRUTTURA DI QUESTI SOTTOSISTEMI NEURALI, SIA MODELLI DI NEURONI E MECCANISMI DI ADATTAMENTO SINAPTICO BIOLOGICAMENTE PLAUSIBILE. (Italian)
16 January 2022
0 references
ΣΕ ΑΥΤΌ ΤΟ ΈΡΓΟ, ΣΤΌΧΟΣ ΕΊΝΑΙ Η ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΙΚΉ ΠΡΟΣΟΜΟΊΩΣΗ ΤΩΝ ΝΕΥΡΙΚΏΝ ΥΠΟΣΥΣΤΗΜΆΤΩΝ ΣΤΟ ΠΛΑΊΣΙΟ ΚΛΕΙΣΤΏΝ ΚΎΚΛΩΝ ΑΝΤΊΛΗΨΗΣ-ΔΡΆΣΗΣ. ΣΤΟ ΠΕΔΊΟ ΤΗΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΉΣ ΝΕΥΡΟΕΠΙΣΤΉΜΗΣ, ΘΑ ΜΠΟΡΟΎΣΕ ΝΑ ΠΛΑΙΣΙΩΘΕΊ ΣΤΟ ΠΑΡΆΔΕΙΓΜΑ ΤΗΣ NEUROROBOTICA, ΣΤΟ ΟΠΟΊΟ ΕΚΤΕΛΟΎΜΕ ΠΡΟΣΟΜΟΙΏΣΕΙΣ ΝΕΥΡΙΚΏΝ ΣΥΣΤΗΜΆΤΩΝ ΠΟΥ ΣΥΝΔΈΟΝΤΑΙ ΜΕ ΈΝΑ ΣΏΜΑ (ΠΡΟΣΟΜΟΊΩΣΗ Ή ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΌ ΡΟΜΠΌΤ, ΜΕ ΑΙΣΘΗΤΉΡΕΣ ΚΑΙ ΕΝΕΡΓΟΠΟΙΗΤΈΣ). ΜΕ ΤΟΝ ΤΡΌΠΟ ΑΥΤΌ ΜΠΟΡΟΎΜΕ ΝΑ ΠΡΟΣΕΓΓΊΣΟΥΜΕ ΠΕΙΡΆΜΑΤΑ ΣΕ ΕΠΊΠΕΔΟ ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΆΣ (ΣΤΟ ΠΛΑΊΣΙΟ ΣΥΓΚΕΚΡΙΜΈΝΩΝ ΚΑΘΗΚΌΝΤΩΝ). ΘΑ ΔΙΕΡΕΥΝΉΣΟΥΜΕ ΤΟΝ ΤΡΌΠΟ ΜΕ ΤΟΝ ΟΠΟΊΟ ΟΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΊΕΣ ΕΊΝΑΙ ΔΟΜΗΜΈΝΕΣ (ΣΥΣΤΉΜΑΤΑ ΚΙΝΗΤΉΡΩΝ) ΣΤΟ ΠΛΑΊΣΙΟ ΤΩΝ ΚΑΘΗΚΌΝΤΩΝ ΕΝΕΡΓΟΎ ΕΞΕΡΕΎΝΗΣΗΣ ΑΝΤΙΚΕΙΜΈΝΩΝ (ΧΕΙΡΑΓΏΓΗΣΗ ΑΝΤΙΚΕΙΜΈΝΩΝ ΚΑΙ ΑΦΑΊΡΕΣΗ ΤΩΝ ΚΙΝΗΜΑΤΟΓΡΑΦΙΚΏΝ ΚΑΙ ΔΥΝΑΜΙΚΏΝ ΜΟΝΤΈΛΩΝ ΤΟΥΣ ΣΕ ΝΕΥΡΩΝΙΚΌ ΕΠΊΠΕΔΟ). ΣΕ ΑΥΤΌ ΤΟ ΕΊΔΟΣ ΕΡΓΑΣΊΑΣ, ΘΑ ΜΕΛΕΤΉΣΟΥΜΕ ΣΥΣΤΉΜΑΤΑ ΑΝΤΊΛΗΨΗΣ-ΔΡΆΣΗΣ ΚΛΕΙΣΤΟΎ ΚΎΚΛΟΥ ΠΟΥ ΑΠΑΙΤΟΎΝ ΤΗΝ ΠΡΟΣΟΜΟΊΩΣΗ ΤΩΝ ΝΕΥΡΙΚΏΝ ΥΠΟΣΥΣΤΗΜΆΤΩΝ ΜΕ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΙΚΌ ΚΑΙ ΟΛΟΚΛΗΡΩΜΈΝΟ ΤΡΌΠΟ ΜΕ ΤΗΝ ΠΡΟΣΟΜΟΊΩΣΗ ΤΟΥ ΣΏΜΑΤΟΣ (Ή ΡΟΜΠΌΤ). _x000D_ για αυτό είναι απαραίτητο, έχει ένα ΣΩΜΑ ΣΩΜΑΤΟΣ ΜΕ ΣΕΝΣΟΡΑ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟΥΣ, ΣΥΓΚΕΝΤΡΩΜΕΝΟ σε ΕΝΟΣ ΕΡΩΩΝΙΚΟΣ ΕΠΙΛΕΞΙΜΟΣ ΚΑΤΑΣΤΑΣΤΗΣ. ΌΣΟ ΓΙΑ ΤΟ ΜΟΝΤΈΛΟ ΣΏΜΑΤΟΣ, ΘΑ ΕΠΙΚΕΝΤΡΩΘΟΎΜΕ ΣΤΑ ΟΠΤΙΚΆ ΑΙΣΘΗΤΗΡΙΑΚΆ ΣΥΣΤΉΜΑΤΑ ΚΑΙ ΤΗΝ ΙΔΙΟΣΥΓΚΡΑΣΊΑ (ΈΝΑ ΡΟΜΠΟΤΙΚΌ ΒΡΑΧΊΟΝΑ) ΚΑΙ ΤΟΥΣ ΕΝΕΡΓΟΠΟΙΗΤΈΣ ΤΟΥ ΊΔΙΟΥ ΡΟΜΠΟΤΙΚΟΎ ΒΡΑΧΊΟΝΑ. ΤΟ ΈΡΓΟ ΘΑ ΑΣΧΟΛΗΘΕΊ ΜΕ ΤΗΝ ΠΡΟΣΟΜΟΊΩΣΗ ΤΟΥ ΠΡΟΓΝΩΣΤΙΚΟΎ ΟΠΤΙΚΟΎ ΣΥΣΤΉΜΑΤΟΣ (ΚΥΡΊΩΣ ΤΟΥ ΑΜΦΙΒΛΗΣΤΡΟΕΙΔΟΎΣ ΚΑΙ ΤΟΥ ΜΟΝΤΈΛΟΥ V1) ΚΑΙ ΤΗΣ ΠΑΡΕΓΚΕΦΑΛΊΔΑΣ (ΚΑΙ ΤΩΝ ΣΧΕΤΙΚΏΝ ΝΕΥΡΙΚΏΝ ΠΥΡΉΝΩΝ ΌΠΩΣ Η ΚΆΤΩ ΕΛΙΆ ΚΑΙ Ο ΒΑΘΎΣ ΠΥΡΉΝΑΣ ΠΑΡΕΓΚΕΦΑΛΊΔΑΣ). ΚΑΤΆ ΤΗ ΔΙΆΡΚΕΙΑ ΕΝΌΣ ΕΝΕΡΓΟΎ ΈΡΓΟΥ ΕΞΕΡΕΎΝΗΣΗΣ (ΌΠΩΣ Η ΧΕΙΡΑΓΏΓΗΣΗ ΑΝΤΙΚΕΙΜΈΝΩΝ) ΘΑ ΑΞΙΟΛΟΓΉΣΟΥΜΕ ΤΟΝ ΤΡΌΠΟ ΜΕ ΤΟΝ ΟΠΟΊΟ ΟΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΊΕΣ ΑΥΤΟΎ ΤΟΥ ΑΝΤΙΚΕΙΜΈΝΟΥ (ΤΟ ΚΙΝΗΜΑΤΟΓΡΑΦΙΚΌ ΚΑΙ ΔΥΝΑΜΙΚΌ ΜΟΝΤΈΛΟ) ΕΞΆΓΟΝΤΑΙ ΚΑΙ ΔΟΜΟΎΝΤΑΙ ΣΕ ΝΕΥΡΩΝΙΚΌ ΕΠΊΠΕΔΟ, ΠΡΟΚΕΙΜΈΝΟΥ ΝΑ ΓΊΝΟΥΝ ΓΡΉΓΟΡΕΣ ΚΑΙ ΑΚΡΙΒΕΊΣ ΚΙΝΉΣΕΙΣ ΜΕ ΑΥΤΌ ΤΟ ΑΝΤΙΚΕΊΜΕΝΟ. ΌΛΑ ΑΥΤΆ ΒΑΣΊΖΟΝΤΑΙ ΣΕ ΈΝΑ ΠΡΌΤΥΠΟ ΣΎΣΤΗΜΑ ΕΞΑΓΩΓΉΣ ΜΈΣΩ ΚΛΕΙΣΤΏΝ ΚΎΚΛΩΝ ΑΝΤΊΛΗΨΗΣ-ΔΡΆΣΗΣ, ΚΑΤΆ ΤΟΥΣ ΟΠΟΊΟΥΣ ΤΑ ΜΟΝΤΈΛΑ ΑΠΟΘΗΚΕΎΟΝΤΑΙ ΣΕ ΠΛΗΘΥΣΜΟΎΣ ΝΕΥΡΏΝΩΝ (ΜΕ ΒΙΟΛΟΓΙΚΆ ΕΎΛΟΓΟΥΣ ΤΟΠΙΚΟΎΣ ΜΗΧΑΝΙΣΜΟΎΣ ΣΥΝΑΠΤΙΚΉΣ ΠΡΟΣΑΡΜΟΓΉΣ). ΘΑ ΥΙΟΘΕΤΉΣΟΥΜΕ ΒΙΟΛΟΓΙΚΆ ΕΥΛΟΓΟΦΑΝΉ ΣΥΣΤΉΜΑΤΑ ΕΛΈΓΧΟΥ ΜΕ ΒΆΣΗ ΤΗ ΔΗΜΙΟΥΡΓΊΑ ΚΑΙ ΤΗ ΧΡΉΣΗ ΜΟΝΤΈΛΩΝ ΓΙΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΙΚΌ ΈΛΕΓΧΟ. _x000D_ το ΕΡΓΟ θα ενσωματώσει ένα BASIC PERCEPTION SYSTEM και ένα BASIC ACTUATOR SYSTEM, αλλά με το οποίο θα μελετηθεί όπως και η διαδικασία αποσφράγισης (στο πλαίσιο μιας OBJECT MANIPUATION TAREA). ΘΑ ΜΕΛΕΤΉΣΟΥΜΕ ΠΏΣ, ΜΈΣΩ ΤΗΣ ΕΞΕΡΕΎΝΗΣΗΣ, ΜΠΟΡΕΊΤΕ ΝΑ ΕΞΑΓΆΓΕΤΕ ΜΟΝΤΈΛΑ ΠΟΥ ΕΝΣΩΜΑΤΏΝΟΥΝ ΈΝΝΟΙΕΣ ΓΙΑ ΤΟ ΠΏΣ ΣΥΜΠΕΡΙΦΈΡΕΤΑΙ ΤΟ ΑΝΤΙΚΕΊΜΕΝΟ (ΑΙΣΘΗΤΙΚΉ ΠΡΌΒΛΕΨΗ) ΚΑΤΆ ΤΗΝ ΕΚΤΈΛΕΣΗ ΟΡΙΣΜΈΝΩΝ ΕΝΕΡΓΕΙΏΝ (ΚΙΝΗΤΉΡΕΣ). Πρόκειται για μοντέλα που καθορίζουν τα αισθητηριακά (FUTURES) CONSEQUENCES OF accions (PRESENTS)._x000D_ Όλα αυτά θα πραγματοποιηθούν εστιάζοντας στην απλούστευση ενός βασικού VISUAL SYSTEM και CEREBELO (συμπεριλαμβανόμενων των NEURONAL ΚΕΝΤΡΩΝ ΣΑΣ) ΣΤΗΝ ΑΥΤΟΚΙΝΗΣΗ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΤΥΠΟΥ. _x000D_ ΣΤΟ ΠΛΑΙΣΙΟ ΤΩΝ ΑΥΤΩΝ ΤΩΝ ΟΡΓΑΝΩΣΕΩΝ, ΤΟ ΕΡΓΟ ΕΧΕΙ ΩΣ ΣΤΟΧΙΚΗ ΕΡΕΥΝΗ ΩΣ ΙΚΑΝΟΠΟΙΗΣΗ ΤΗΣ ΕΞΕΛΙΞΗΣ ΤΩΝ ΤΡΟΠΟΠΟΙΗΣΕΩΝ βασίζεται στα ΝΕΡΟΝΙΚΑ ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΣΤΙΚΑ, την τοπολογία του δικτύου και τα ΤΟΧΙΚΑ ΜΕΧΑΝΙΣΜΑΤΑ της συναπτικής προσαρμογής. ΓΙ’ ΑΥΤΌ ΘΑ ΥΙΟΘΕΤΉΣΟΥΜΕ ΤΌΣΟ ΤΗ ΔΟΜΉ ΑΥΤΏΝ ΤΩΝ ΝΕΥΡΩΝΙΚΏΝ ΥΠΟΣΥΣΤΗΜΆΤΩΝ, ΌΣΟ ΚΑΙ ΤΑ ΜΟΝΤΈΛΑ ΝΕΥΡΏΝΩΝ ΚΑΙ ΤΟΥΣ ΜΗΧΑΝΙΣΜΟΎΣ ΣΥΝΑΠΤΙΚΉΣ ΒΙΟΛΟΓΙΚΉΣ ΠΡΟΣΑΡΜΟΓΉΣ. (Greek)
17 August 2022
0 references
I DETTE PROJEKT ER MÅLET AT SIMULERE NERVEUNDERSYSTEMER EFFEKTIVT INDEN FOR RAMMERNE AF LUKKEDE CYKLUSSER AF PERCEPTION-HANDLING. INDEN FOR OMRÅDET BEREGNINGSMÆSSIGE NEUROVIDENSKAB, DET KUNNE INDRAMMES I PARADIGMET AF NEUROROBOTICA, HVOR VI UDFØRER SIMULERINGER AF NERVESYSTEMER FORBUNDET TIL EN KROP (SIMULERET ELLER ÆGTE ROBOT, MED SENSORER OG AKTUATORER). PÅ DENNE MÅDE KAN VI GÅ IND FOR EKSPERIMENTER PÅ ADFÆRDSNIVEAU (INDEN FOR RAMMERNE AF SPECIFIKKE OPGAVER). VI VIL UNDERSØGE, HVORDAN INFORMATIONEN ER STRUKTURERET (SENSORIMOTORISKE KOMPLEKSER) INDEN FOR RAMMERNE AF OPGAVERNE MED AKTIV EFTERFORSKNING AF OBJEKTER (MANIPULATION AF OBJEKTER OG ABSTRAKTION AF DERES FILMISKE OG DYNAMISKE MODELLER PÅ NEURONALT PLAN). I DENNE TYPE OPGAVE VIL VI STUDERE LUKKET CYKLUS PERCEPTION-ACTION ORDNINGER, DER KRÆVER SIMULERING AF NERVEUNDERSYSTEMER PÅ EN EFFEKTIV OG INTEGRERET MÅDE MED SIMULERING AF KROPPEN (ELLER ROBOT). _x000D_ for det er nødvendigt, har en BODY MODEL MED SENSORS OG ACTUATORER, knyttet til en NEURONAL EFICIENT SIMULATOR. HVAD ANGÅR KROPSMODEL, VIL VI FOKUSERE PÅ DE VISUELLE SENSORISKE SYSTEMER OG PROPRIOCEPTION (AF EN ROBOTARM) OG AKTUATORERNE I DEN SAMME ROBOTARM. PROJEKTET VIL OMHANDLE SIMULERINGEN AF DET PRÆKOGNITIVE VISUELLE SYSTEM (HOVEDSAGELIG NETHINDEN OG V1-MODELLEN) OG CEREBELLUM (OG BESLÆGTEDE NEURALE KERNER SÅSOM DEN NEDERSTE OLIVEN OG DEN DYBE CEREBELLAR KERNE). UNDER EN AKTIV OPGAVE MED UDFORSKNING (SÅSOM MANIPULATION AF OBJEKTER) VIL VI EVALUERE, HVORDAN OPLYSNINGERNE OM DETTE OBJEKT (DEN FILMISKE OG DYNAMISKE MODEL) UDVINDES OG STRUKTURERES PÅ NEURONALT NIVEAU FOR AT FORETAGE HURTIGE OG PRÆCISE BEVÆGELSER MED DET PÅGÆLDENDE OBJEKT. ALT DETTE ER BASERET PÅ ET MODELEKSTRAKTIONSPROGRAM GENNEM LUKKEDE PERCEPTIONS-AKTIONSCYKLUSSER, HVOR MODELLER OPBEVARES I NEURONPOPULATIONER (MED BIOLOGISK PLAUSIBLE LOKALE SYNAPTISKE TILPASNINGSMEKANISMER). VI VIL INDFØRE BIOLOGISK PLAUSIBLE KONTROLORDNINGER BASERET PÅ SKABELSE OG ANVENDELSE AF MODELLER FOR EFFEKTIV KONTROL. _x000D_ PROJEKT vil integrere en BASIC PERCEPTION SYSTEM og en BASIC ACTUATOR SYSTEM, men med til at studere som er ABSTRACTION PROCESS OF MODELS (inden for rammerne af en OBJECT MANIPUATION TAREA). VI VIL UNDERSØGE, HVORDAN DU GENNEM UDFORSKNING KAN UDTRÆKKE MODELLER, DER INTEGRERER FORESTILLINGER OM, HVORDAN OBJEKTET OPFØRER SIG (SENSORISK FORUDSIGELSE), NÅR DU UDFØRER VISSE HANDLINGER (MOTORER). Det er at sige modeller, der definerer de sensoriske (FUTURES) CONSEQUENCES OF accions (PRESENTS)._x000D_ ALL disse vil blive udført ved at fokusere på forenklingen af en grundlæggende VISUAL SYSTEM og CEREBELO (INCLUDING DIN NEURONAL CENTRES RELATED) I HVORFOR FRA EFICIENT FORMA SENSORIMOTORY COMPLEMENTER. _x000D_ i FRAMEWORK AF DENNE SIMULATIONER, PROJEKT AF OBJECTIVE RESEARCH AS CAPACITY of EXTRACTION OF MODELS er baseret på NEURONAL KARACTERISTICS, netværkstopologi og LOCAL MECHANISMS af synaptisk tilpasning. TIL DETTE VIL VI VEDTAGE BÅDE STRUKTUREN AF DISSE NEURALE UNDERSYSTEMER, SÅVEL SOM NEURONMODELLER OG MEKANISMER FOR SYNAPTISK BIOLOGISK PLAUSIBEL TILPASNING. (Danish)
17 August 2022
0 references
TÄSSÄ HANKKEESSA TAVOITTEENA ON SIMULOIDA TEHOKKAASTI HERMOSTOLLISIA OSAJÄRJESTELMIÄ SULJETUISSA HAVAINNOINTIJAKSOISSA. LASKENNALLISEN NEUROTIETEEN ALALLA SE VOITAISIIN KEHYSTÄÄ NEUROROBOTICA-MALLISSA, JOSSA SUORITAMME SIMULAATIOITA HERMOJÄRJESTELMISTÄ, JOTKA OVAT YHTEYDESSÄ KEHOON (SIMULOITU TAI TODELLINEN ROBOTTI, ANTUREILLA JA TOIMILAITTEILLA). NÄIN VOIMME LÄHESTYÄ KOKEILUJA KÄYTTÄYTYMISTASOLLA (ERITYISTEN TEHTÄVIEN PUITTEISSA). TUTKIMME, MITEN TIETO ON JÄSENNELTY (SENSORIMOOTTORIKOMPLEKSIT) KOHTEIDEN AKTIIVISEN TUTKIMISEN YHTEYDESSÄ (ESINEIDEN MANIPULOINTI JA NIIDEN ELOKUVALLISTEN JA DYNAAMISTEN MALLIEN ABSTRAKTIO NEURONAALISELLA TASOLLA). TÄMÄNTYYPPISESSÄ TEHTÄVÄSSÄ TUTKIMME SULJETUN SYKLIN HAVAINNOINTIJÄRJESTELMIÄ, JOTKA EDELLYTTÄVÄT HERMOSTOLLISTEN ALAJÄRJESTELMIEN SIMULOINTIA TEHOKKAASTI JA INTEGROIDUSTI KEHON (TAI ROBOTIN) SIMULOINNIN KANSSA. _x000D_ se on necesary, Ovat BODY MODEL, joilla on SENSORS ja ACTUATORS, conected to NEURONAL EFICIENT SIMULATOR. MITÄ TULEE VARTALOMALLIIN, KESKITYMMEKÖ SAMAN ROBOTTIVARREN VISUAALISIIN AISTIJÄRJESTELMIIN JA PROFRIOPIOINTIIN JA SAMAN ROBOTTIVARREN TOIMILAITTEISIIN. HANKKEESSA KÄSITELLÄÄN ESIKOGNITIIVISEN VISUAALISEN JÄRJESTELMÄN (PÄÄASIASSA VERKKOKALVON JA V1-MALLIN) JA PIKKUAIVOJEN (JA NIIHIN LIITTYVIEN HERMOYDINTEN, KUTEN ALEMMAN OLIIVIN JA SYVÄN AIVOYDINNÄN) SIMULOINTIA. AKTIIVISEN TUTKIMUSTEHTÄVÄN (KUTEN ESINEIDEN MANIPULOINNIN) AIKANA ARVIOIMME, MITEN TÄMÄN OBJEKTIN (ELOKUVALLISEN JA DYNAAMISEN MALLIN) TIEDOT EROTETAAN JA JÄSENNETÄÄN NEURONAALISELLA TASOLLA, JOTTA OBJEKTIN KANSSA VOIDAAN TEHDÄ NOPEITA JA TARKKOJA LIIKKEITÄ. KAIKKI TÄMÄ PERUSTUU MALLIUUTTOJÄRJESTELMÄÄN SULJETUISSA HAVAINNOINTISYKLEISSÄ, JOISSA MALLEJA SÄILYTETÄÄN NEURONIPOPULAATIOISSA (BIOLOGISESTI USKOTTAVAT PAIKALLISET SYNAPTISET SOPEUTUMISMEKANISMIT). OTAMME KÄYTTÖÖN BIOLOGISESTI USKOTTAVIA VALVONTAJÄRJESTELMIÄ, JOTKA PERUSTUVAT TEHOKKAAN VALVONNAN MALLIEN LUOMISEEN JA KÄYTTÖÖN. _x000D_ PROJECT yhdistää BASIC PERCEPTION SYSTEM ja BASIC ACTUATOR SYSTEM, mutta joiden kanssa opiskella kuten on ABSTRACTION PROCESS OF MODELS (OBJECT MANIPUATION TAREA). TUTKIMME, MITEN TUTKIMALLA VOIT POIMIA MALLEJA, JOTKA INTEGROIVAT KÄSITTEET SIITÄ, MITEN OBJEKTI KÄYTTÄYTYY (SENSORINEN ENNUSTUS) SUORITTAESSAAN TIETTYJÄ TOIMIA (MOOTTORIT). Tämä tarkoittaa sitä, että mallit, jotka määrittävät aistien (FUTURES) CONSEQUENCES OF accions (PRESENTS)._x000D_ KAIKKI nämä toteutetaan keskittymällä yksinkertaistamalla perus VISUAL SYSTEM ja CEREBELO (INCLUDING YOUR NEURONAL CENTRES RELATED) WHERE WHERE FORMA SENSORIMOTORY COMPLEMENTS. _x000D_ näiden simulaatioiden FRAMEWORKissa, PROJECT ON OBJECTIVE RESEARCH AS the CAPACITY of EXTRACTION of MODELS perustuu NEURONAL CHARACTERISTICS, verkkotopologia ja LOCAL MECHANISMS synaptisen sopeutumisen. TÄTÄ VARTEN HYVÄKSYMME SEKÄ NÄIDEN HERMOOSAJÄRJESTELMIEN RAKENTEEN ETTÄ NEURONIMALLIT JA SYNAPTISEN BIOLOGISESTI USKOTTAVAN SOPEUTUMISEN MEKANISMIT. (Finnish)
17 August 2022
0 references
F’DAN IL-PROĠETT, L-GĦAN HUWA LI S-SOTTOSISTEMI NERVUŻI JIĠU SIMULATI B’MOD EFFIĊJENTI FIL-QAFAS TA’ ĊIKLI MAGĦLUQA TA’ PERĊEZZJONI-AZZJONI. FIL-QASAM TAN-NEWROXJENZA KOMPUTAZZJONALI, DAN JISTA’ JIĠI INKWADRAT FIL-PARADIGMA TA’ NEUROROBOTICA, FEJN AĦNA NWETTQU SIMULAZZJONIJIET TA’ SISTEMI NERVUŻI KONNESSI MA’ KORP (ROBOT SIMULAT JEW REALI, B’SENSURI U ATTWATURI). B’DAN IL-MOD NISTGĦU NINDIRIZZAW L-ESPERIMENTI FIL-LIVELL TAL-IMĠIBA (FIL-QAFAS TA’ KOMPITI SPEĊIFIĊI). AĦNA SE TINVESTIGA KIF L-INFORMAZZJONI HIJA STRUTTURATA (KUMPLESSI SENSORI MUTUR) FIL-QAFAS TAL-KOMPITI TA ‘ESPLORAZZJONI ATTIVA TA’ OĠĠETTI (MANIPULAZZJONI TA ‘OĠĠETTI U L-ASTRAZZJONI TAL-MUDELLI ĊINEMATTIĊI U DINAMIĊI TAGĦHOM FIL-LIVELL NEWRONALI). F’DAN IT-TIP TA’ KOMPITU, SE NISTUDJAW SKEMI TA’ PERĊEZZJONI-AZZJONI TAĊ-ĊIKLU MAGĦLUQ LI JEĦTIEĠU S-SIMULAZZJONI TA’ SOTTOSISTEMI NERVUŻI B’MOD EFFIĊJENTI U INTEGRAT MAS-SIMULAZZJONI TAL-KORP (JEW TAR-ROBOT). _x000D_ għal Huwa neċesarju, HAVE A MODEL BODJU WITH SENSORS U ACTUATORJI, marbuta għal A SIMULATORJONI EFICIENT mhux EURONAL. FIR-RIGWARD TAL-MUDELL TAL-ĠISEM, SE NIFFOKAW FUQ IS-SISTEMI SENSORJI VIŻWALI U L-PROPRIOĊEZZJONI (TA’ DRIEGĦ ROBOTIKU) U L-ATTWATURI TA’ DIK L-ISTESS DRIEGĦ ROBOTIKU. IL-PROĠETT SE JINDIRIZZA S-SIMULAZZJONI TAS-SISTEMA VIŻIVA PREKONJITTIVA (PRINĊIPALMENT IR-RETINA U L-MUDELL V1) U Ċ-ĊEREBELLUM (U NUKLEI NEWRALI RELATATI BĦAŻ-ŻEBBUĠ INFERJURI U N-NUKLEU FOND TAĊ-ĊEREBRA). MATUL KOMPITU ATTIV TA ‘ESPLORAZZJONI (BĦALL-MANIPULAZZJONI TA’ OĠĠETTI) AĦNA SE TEVALWA KIF L-INFORMAZZJONI TA ‘DAN L-OĠĠETT (IL-MUDELL ĊINEMATIKU U DINAMIKU) HUWA ESTRATT U STRUTTURAT FIL-LIVELL NEWRONALI, SABIEX JAGĦMLU MOVIMENTI RAPIDI U PREĊIŻI MA’ DAK L-OĠĠETT. DAN KOLLU HUWA BBAŻAT FUQ MUDELL TA’ SKEMA TA’ ESTRAZZJONI PERMEZZ TA’ ĊIKLI MAGĦLUQA TA’ PERĊEZZJONI U AZZJONI, FEJN IL-MUDELLI JINĦAŻNU F’POPOLAZZJONIJIET TAN-NEWRONI (B’MEKKANIŻMI TA’ ADATTAMENT SINATIKU LOKALI BIJOLOĠIKAMENT PLAWŻIBBLI). SE NADOTTAW SKEMI TA’ KONTROLL BIJOLOĠIKAMENT PLAWŻIBBLI BBAŻATI FUQ IL-ĦOLQIEN U L-UŻU TA’ MUDELLI GĦAL KONTROLL EFFIĊJENTI. _x000D_ il-PROJECT se jintegra SYSTEM BASIC PERCEPTION u SYSTEM BASIC ACTUATOR, iżda li miegħu biex jistudjaw kif inhu l-PROĊESS ABSTRACTION TA ‘MODELS (fil-qafas ta’ TAREA MANIPUAZZJONI OBJECT). AĦNA SE TISTUDJA KIF, PERMEZZ TA ‘ESPLORAZZJONI, INTI TISTA’ ESTRATT MUDELLI LI JINTEGRAW KUNĊETTI TA ‘KIF L-OĠĠETT IĠIB RUĦU (TBASSIR SENSORJU) META JWETTQU ĊERTI AZZJONIJIET (MUTURI). Dan ifisser mudelli li jiddefinixxu s-sensi (FUTURES) KONSEQUENCES TA’ accions (PRESENTS)._x000D_ KOLLHA dawn ser jitwettqu billi jiffokaw fuq is-simplifikazzjoni ta’ SYSTEM VISUAL bażiku u CEREBELO (INKLUŻ TIEGĦEK RELATATI NEURONALI) FIL-ĦAJJI BILLI MILL-KOMPLI TA’ SENSORIMOTORJU EFICIENT. _x000D_ fil-QAFAS TA’ DIN SIMULAZZJONIJIET, IL-PROJECT LI RIĊERKA OBJETTIVA AS IL-KAPAĊITÀ TAL-EXTRAĊJONI TAL-MODELS hija bbażata fuq KARATTRIJI NEURONALI, topoloġija tan-netwerk u MECHANISMS LOCAL ta’ adattament sinaptiku. GĦAL DAN SER NADOTTAW KEMM L-ISTRUTTURA TA’ DAWN IS-SOTTOSISTEMI NEWRALI, KIF UKOLL MUDELLI TAN-NEWRONI U MEKKANIŻMI TA’ ADATTAMENT SINAPTIKU BIJOLOĠIKAMENT PLAWŻIBBLI. (Maltese)
17 August 2022
0 references
ŠAJĀ PROJEKTĀ MĒRĶIS IR EFEKTĪVI SIMULĒT NERVU APAKŠSISTĒMAS SAISTĪBĀ AR SLĒGTIEM UZTVERES DARBĪBAS CIKLIEM. SKAITĻOŠANAS NEIROZINĀTNES JOMĀ TO VARĒTU IERĀMĒT NEUROBOTICA PARADIGMĀ, KURĀ VEICAM AR ĶERMENI SAVIENOTU NERVU SISTĒMU SIMULĀCIJU (SIMULĒTU VAI REĀLU ROBOTU, AR SENSORIEM UN PIEVADIEM). TĀDĒJĀDI MĒS VARAM VEIKT EKSPERIMENTUS UZVEDĪBAS LĪMENĪ (KONKRĒTU UZDEVUMU IETVAROS). MĒS PĒTĪSIM, KĀ TIEK STRUKTURĒTA INFORMĀCIJA (SENSORI-MOTORU KOMPLEKSI) OBJEKTU AKTĪVAS IZPĒTES UZDEVUMU IETVAROS (OBJEKTU MANIPULĀCIJA UN TO KINEMATOGRĀFISKO UN DINAMISKO MODEĻU ABSTRAKCIJA NEIRONU LĪMENĪ). ŠĀDA VEIDA UZDEVUMĀ MĒS PĒTĪSIM SLĒGTA CIKLA UZTVERES DARBĪBAS SHĒMAS, KAS PRASA NERVU APAKŠSISTĒMU SIMULĀCIJU EFEKTĪVI UN INTEGRĒTI AR ĶERMEŅA SIMULĀCIJU (VAI ROBOTU). _x000D_ par to ir nepieciešams, lai tas ir nepieciešams, ir BODY MODEL ar SENSORS UN ACTUATORS, savienots ar NEURONAL EFICIENT SIMULATOR. KAS ATTIECAS UZ ĶERMEŅA MODELI, MĒS KONCENTRĒSIMIES UZ VIZUĀLĀS SENSORĀS SISTĒMAS UN PROPRIOCEPTION (ROBOTU ROKU) UN TĀS PAŠAS ROBOTU ROKAS IZPILDMEHĀNISMIEM. PROJEKTĀ TIKS APLŪKOTA PIRMSKOGNITĪVĀS VIZUĀLĀS SISTĒMAS (GALVENOKĀRT TĪKLENES UN V1 MODEĻA) UN SMADZENĪŠU (UN SAISTĪTO NEIRONU KODOLU, PIEMĒRAM, APAKŠĒJĀ OLĪVU UN DZIĻO SMADZENĪŠU KODOLA) SIMULĀCIJA. AKTĪVA IZPĒTES UZDEVUMA (PIEMĒRAM, OBJEKTU MANIPULĀCIJU) LAIKĀ MĒS IZVĒRTĒSIM, KĀ ŠĪ OBJEKTA (KINEMATOTISKĀ UN DINAMISKĀ MODEĻA) INFORMĀCIJA TIEK IEGŪTA UN STRUKTURĒTA NEIRONU LĪMENĪ, LAI AR ŠO OBJEKTU VEIKTU ĀTRAS UN PRECĪZAS KUSTĪBAS. TAS VISS IR BALSTĪTS UZ EKSTRAKCIJAS MODELI, IZMANTOJOT SLĒGTUS UZTVERES-DARBĪBAS CIKLUS, KUROS MODEĻI TIEK GLABĀTI NEIRONU POPULĀCIJĀS (AR BIOLOĢISKI TICAMIEM VIETĒJIEM SINAPTISKO ADAPTĀCIJAS MEHĀNISMIEM). MĒS PIEŅEMSIM BIOLOĢISKI TICAMAS KONTROLES SHĒMAS, KURU PAMATĀ IR EFEKTĪVAS KONTROLES MODEĻU IZVEIDE UN IZMANTOŠANA. _x000D_ PROJECT integrēs BASIC PERCEPTION SYSTEM un BASIC ACTUATOR SYSTEM, bet ar kuru mācīties, kā tas ir ABSTRACTION PROCESS MODELS (saistībā ar OBJECT MANIPUATION TAREA). MĒS PĒTĪSIM, KĀ, IZMANTOJOT IZPĒTI, JŪS VARAT IEGŪT MODEĻUS, KAS INTEGRĒ PRIEKŠSTATUS PAR TO, KĀ OBJEKTS UZVEDAS (SENSORISKA PROGNOZĒŠANA), VEICOT NOTEIKTAS DARBĪBAS (MOTORUS). Teiksim, modeļi, kas definē sensoro (FUTURES) accions (PRESENTS)._x000D_ ALL tie tiks veikti, koncentrējoties uz pamata VISU SYSTEM un CEREBELO (INCLUDING YOUR NEURONAL CENTRES RELATED) vienkāršošanu, KAS NOFICIENTAS FORMA SENSORIMOTORY COMPLEMENTS (INCLUDING YOUR NEURONAL CENTRES RELATED) _x000D_ šo simulāciju FRAMEWORK, PROJECT HAVE kā MĒRĶIS REZERVES, KAS MODELITĀCIJAS IZDEVUMIEM ir balstīts uz NEURONAL CHARACTERISTICS, tīkla topoloģiju un LOCAL MECHANISMS sinaptiskās adaptācijas. ŠIM NOLŪKAM MĒS PIEŅEMSIM GAN ŠO NEIRONU APAKŠSISTĒMU STRUKTŪRU, GAN NEIRONU MODEĻUS UN SINAPTISKĀS BIOLOĢISKI TICAMĀS ADAPTĀCIJAS MEHĀNISMUS. (Latvian)
17 August 2022
0 references
CIEĽOM TOHTO PROJEKTU JE EFEKTÍVNE SIMULOVAŤ NERVOVÉ SUBSYSTÉMY V RÁMCI UZAVRETÝCH CYKLOV VNÍMANIA. V OBLASTI VÝPOČTOVEJ NEUROVEDY BY MOHLA BYŤ ZARÁMOVANÁ V PARADIGME NEUROROBOTICA, V KTOREJ VYKONÁVAME SIMULÁCIE NERVOVÝCH SYSTÉMOV SPOJENÝCH S TELOM (SIMULOVANÝ ALEBO SKUTOČNÝ ROBOT, SO SENZORMI A POHONMI). TÝMTO SPÔSOBOM MÔŽEME PRISTUPOVAŤ K EXPERIMENTOM NA BEHAVIORÁLNEJ ÚROVNI (V RÁMCI ŠPECIFICKÝCH ÚLOH). BUDEME SKÚMAŤ, AKO SÚ INFORMÁCIE ŠTRUKTÚROVANÉ (SENSORI-MOTOROVÉ KOMPLEXY) V RÁMCI ÚLOH AKTÍVNEHO PRIESKUMU OBJEKTOV (MANIPULÁCIA OBJEKTOV A ABSTRAKCIA ICH FILMOVÝCH A DYNAMICKÝCH MODELOV NA NEURÓNOVEJ ÚROVNI). V TOMTO TYPE ÚLOHY BUDEME ŠTUDOVAŤ SYSTÉMY VNÍMANIA V UZAVRETOM CYKLE, KTORÉ VYŽADUJÚ SIMULÁCIU NERVOVÝCH SUBSYSTÉMOV EFEKTÍVNYM A INTEGROVANÝM SPÔSOBOM SO SIMULÁCIOU TELA (ALEBO ROBOTA). _x000D_ pre to je potrebné, DOM BODY MODEL s SENSORS a ACTUATORS, konected na NEURONAL EFICIENT SIMULATOR. POKIAĽ IDE O MODEL TELA, ZAMERIAME SA NA VIZUÁLNE SENZORICKÉ SYSTÉMY A PROPRIOCEPCIU (O ROBOTICKEJ RAMENE) A POHONY TOHO ISTÉHO ROBOTICKÉHO RAMENA. PROJEKT SA BUDE ZAOBERAŤ SIMULÁCIOU PREDKOGNITÍVNEHO VIZUÁLNEHO SYSTÉMU (NAJMÄ SIETNICE A MODELU V1) A MOZOČKU (A SÚVISIACICH NEURÁLNYCH JADIER, AKO SÚ NIŽŠIE OLIVY A HLBOKÉ CEREBELÁRNE JADRO). POČAS AKTÍVNEJ ÚLOHY PRIESKUMU (AKO JE MANIPULÁCIA S OBJEKTMI) VYHODNOTÍME, AKO SA INFORMÁCIE O TOMTO OBJEKTE (KINETICKÝ A DYNAMICKÝ MODEL) EXTRAHUJÚ A ŠTRUKTÚRUJÚ NA ÚROVNI NEURÓNOV, ABY SA S TÝMTO OBJEKTOM USKUTOČNILI RÝCHLE A PRESNÉ POHYBY. TO VŠETKO JE ZALOŽENÉ NA MODELOVEJ SCHÉME EXTRAKCIE PROSTREDNÍCTVOM UZAVRETÝCH CYKLOV VNÍMANIA A ÚČINKU, V KTORÝCH SA MODELY UCHOVÁVAJÚ V POPULÁCIÁCH NEURÓNOV (S BIOLOGICKY VIEROHODNÝMI MIESTNYMI SYNAPTICKÝMI ADAPTAČNÝMI MECHANIZMAMI). PRIJMEME BIOLOGICKY VIEROHODNÉ SYSTÉMY KONTROLY ZALOŽENÉ NA VYTVORENÍ A POUŽÍVANÍ MODELOV ÚČINNEJ KONTROLY. _x000D_ PROJECT bude integrovať BASIC PERCEPTION SYSTEM a BASIC ACTUATOR SYSTEM, ale s ktorými sa bude študovať, ako je ABSTRACTION PROCESS OF MODELS (v rámci OBJECT MANIPUATION TAREA). BUDEME ŠTUDOVAŤ, AKO POMOCOU PRIESKUMU MÔŽETE EXTRAHOVAŤ MODELY, KTORÉ INTEGRUJÚ PREDSTAVY O TOM, AKO SA OBJEKT SPRÁVA (SENZORICKÁ PREDPOVEĎ) PRI VYKONÁVANÍ URČITÝCH AKCIÍ (MOTOROV). Znamená to, že modely, ktoré definujú zmyslové (FUTURES) CONSEQUENCES of accions (PRESENTS)._x000D_ ALL sa bude vykonávať zameraním sa na zjednodušenie základného VISUAL SYSTEM a CEREBELO (INCLUDING VAŠE NEURONAL CENTRES RELATED) V KDE, KDE Z EFICIENT FORMA SENSORIMOTORY COMPLEMENTS. _x000D_ v RÁMCI týchto SIMULÁCIE, PROJEKT, ktorý má ako OBJECTIVE RESEARCH ako KAPACITIA EXTRACTION MODELS je založená na NEURONAL CHARACTERISTICS, topológia siete a LOCAL MECHANISMS synaptickej adaptácie. NA TENTO ÚČEL PRIJMEME ŠTRUKTÚRU TÝCHTO NEURÓNOVÝCH SUBSYSTÉMOV, AKO AJ NEURÓNOVÉ MODELY A MECHANIZMY SYNAPTICKEJ BIOLOGICKY HODNOVERNEJ ADAPTÁCIE. (Slovak)
17 August 2022
0 references
SA TIONSCADAL SEO, IS É AN CUSPÓIR ATÁ ANN FOCHÓRAIS NÉARÓGACHA A IONSAMHLÚ GO HÉIFEACHTÚIL FAOI CHUIMSIÚ TIMTHRIALLTA DÚNTA DE GHNÍOMHAÍOCHT BHRAISTINTE. LAISTIGH DE RÉIMSE AN NÉAREOLAÍOCHT RÍOMHAIREACHTÚIL, D’FHÉADFAÍ É A CHUMADH I PARAIDÍM NEUROROBOTICA, INA NDÉANAIMID INSAMHALTAÍ DE CHÓRAIS NÉARÓGACHA CEANGAILTE LE COMHLACHT (RÓBAT IONSAMHLAITHE NÓ FÍOR, LE BRAITEOIRÍ AGUS ACTUATORS). AR AN MBEALACH SEO IS FÉIDIR LINN TABHAIRT FAOI THURGNAIMH AG AN LEIBHÉAL IOMPRAÍOCHTA (LAISTIGH DE CHREAT TASCANNA SONRACHA). DÉANFAIMID IMSCRÚDÚ AR AN GCAOI A BHFUIL AN T-EOLAS STRUCHTÚRTHA (COIMPLÉISC MHEATHLAITHE-MÓTAIR) FAOI CHUIMSIÚ TASCANNA A BHAINEANN LE TAISCÉALAÍOCHT GHNÍOMHACH A DHÉANAMH AR RÉADA (RUDAÍ A LÁIMHSEÁIL AGUS A SAMHLACHA CINEAMATACHA AGUS DINIMICIÚLA A ASTARRAINGT AG LEIBHÉAL NÉARÓINEACH). SA CHINEÁL SEO TASC, DÉANFAIMID STAIDÉAR AR SCÉIMEANNA DEARCADH-GNÍOMHAÍOCHTA DÚNTA-TIMTHRIALL A ÉILÍONN IONSAMHLÚ FOCHÓRAIS NÉARÓGACHA AR BHEALACH ÉIFEACHTACH AGUS COMHTHÁITE LE HIONSAMHLÚ AN CHOMHLACHTA (NÓ ROBOT). _x000D_ for Tá sé riachtanach, A DHÉANAMH LE SENSORS AGUS GNÍOMHAÍOCHTAÍ, arna ndíriú go dtí SINRONAL EORPACH EORPACH. MAIDIR LEIS AN TSAMHAIL CHOIRP, DÍREOIMID AR NA CÓRAIS CHÉADFACHA AMHAIRC AGUS AR AN BHFORBAIRT (AR LÁMH ROBOTIC) AGUS AR GHNÍOMHRÓIRÍ NA LÁMH RÓBATACH CÉANNA. TABHARFAIDH AN TIONSCADAL AGHAIDH AR IONSAMHLÚCHÁN AN CHÓRAIS AMHAIRC RÉAMHCHOGNAÍOCHA (SAMHAIL REITINE AGUS V1 DEN CHUID IS MÓ) AGUS AN CEREBELLUM (AGUS NÚICLÉAS NÉARACH GAOLMHAR AMHAIL AN OLÓIGE NÍOS ÍSLE AGUS AN NÚICLÉAS CEREBELLAR DOMHAIN). LE LINN TASC GNÍOMHACH TAISCÉALAÍOCHTA (AMHAIL IONRAMHÁIL RUDAÍ) DÉANFAIMID MEASTÓIREACHT AR AN GCAOI A NDÉANTAR FAISNÉIS AN RÉADA SEO (AN TSAMHAIL CINEMATIC AGUS DINIMICIÚIL) A BHAINT AMACH AGUS A STRUCHTÚRÚ AG AN LEIBHÉAL NÉARÓINEACH, D’FHONN GLUAISEACHTAÍ TAPA AGUS BEACHT A DHÉANAMH LEIS AN RÉAD SIN. TÁ AN MÉID SIN GO LÉIR BUNAITHE AR SHAMHAILSCÉIM EASTÓSCTHA TRÍ THIMTHRIALLTA IDIRBHEARTA BRAISTINTE IATA, INA STÓRÁILTEAR SAMHLACHA I NDAONRAÍ NÉARÓIN (LE MEICNÍOCHTAÍ OIRIÚNAITHE SIONAPTACHA ÁITIÚLA ATÁ SOCHREIDTE Ó THAOBH NA BITHEOLAÍOCHTA DE). GLACFAIMID SCÉIMEANNA RIALAITHE ATÁ SOCHREIDTE Ó THAOBH NA BITHEOLAÍOCHTA DE BUNAITHE AR CHRUTHÚ AGUS AR ÚSÁID SAMHLACHA CHUN RIALÚ ÉIFEACHTÚIL A DHÉANAMH. _x000D_ beidh an PROJECT chomhtháthú CÓRAS PERCEPTION BASIC agus CÓRAS GNÍOMHAÍOCHTA BASIC, ach a bhfuil chun staidéar a dhéanamh mar atá an Nós Imeachta ABSTRACTION MODELS (faoi chuimsiú TAREA MANIPUATION OBJECT). DÉANFAIMID STAIDÉAR AR CONAS, TRÍ THAISCÉALAÍOCHT, IS FÉIDIR LEAT SAMHLACHA A BHAINT A CHOMHTHÁTHAÍONN NÓISIN AR CONAS BEHAVES AN RÉAD (TUARTHA CÉADFACH) NUAIR A DHÉANTAR GNÍOMHARTHA ÁIRITHE (MÓTAIR). Tá sé le rá samhlacha a shainmhíníonn an céadfach (FUTURES) CONSEQUENCES OF ACCIONS (PRESENTS)._x000D_ Déanfar iad seo trí dhíriú ar CÓRAS VISUAL bunúsach agus CEREBELO a shimpliú (lena n-áirítear DO TÉARMAÍ NEURONAL A BHAINEANN) I DÉANAMH Ó chomhlánuithe eficient FORMA SENSORIMOTORY. _x000D_ i FRAMEWORKS SÍOS SEO, AN PRIOECT A DHÉANAMH MAIDIR LEIS AN RIALACHÁN SEO A DHÉANAMH Tá RIALACHÁN MODELS bunaithe ar CHARACISTICS NEURONAL, toipeolaíocht líonra agus MECHANISMS LOCAL d’oiriúnú sionaptach. CHUIGE SIN, GLACFAIMID LE STRUCHTÚR NA BHFOCHÓRAS NÉARACH SIN, CHOMH MAITH LE SAMHLACHA NÉARÓIN AGUS MEICNÍOCHTAÍ D’OIRIÚNÚ SOCHREIDTE Ó THAOBH NA BITHEOLAÍOCHTA DE. (Irish)
17 August 2022
0 references
CÍLEM TOHOTO PROJEKTU JE EFEKTIVNÍ SIMULACE NERVOVÝCH SUBSYSTÉMŮ V RÁMCI UZAVŘENÝCH CYKLŮ VNÍMÁNÍ-AKCE. V OBLASTI VÝPOČETNÍ NEUROVĚDY BY MOHLA BÝT ZARÁMOVÁNA V PARADIGMATU NEUROROBOTICA, VE KTERÉM PROVÁDÍME SIMULACE NERVOVÝCH SYSTÉMŮ SPOJENÝCH S TĚLEM (SIMULOVANÝ NEBO SKUTEČNÝ ROBOT, SE SENZORY A AKTUÁTORY). TÍMTO ZPŮSOBEM MŮŽEME PŘISTUPOVAT K EXPERIMENTŮM NA ÚROVNI CHOVÁNÍ (V RÁMCI SPECIFICKÝCH ÚKOLŮ). BUDEME ZKOUMAT, JAK JSOU INFORMACE STRUKTUROVÁNY (SENSORIMOTORICKÉ KOMPLEXY) V RÁMCI ÚKOLŮ AKTIVNÍHO PRŮZKUMU OBJEKTŮ (MANIPULACE OBJEKTŮ A ABSTRAKCE JEJICH FILMOVÝCH A DYNAMICKÝCH MODELŮ NA NEURONÁLNÍ ÚROVNI). V TOMTO TYPU ÚKOLU BUDEME STUDOVAT SYSTÉMY VNÍMÁNÍ-AKCE UZAVŘENÉHO CYKLU, KTERÉ VYŽADUJÍ SIMULACI NERVOVÝCH SUBSYSTÉMŮ EFEKTIVNÍM A INTEGROVANÝM ZPŮSOBEM SE SIMULACÍ TĚLA (NEBO ROBOTA). _x000D_ pro to je nezbytné, aby měl nejlepší MODEL se SENSORS a ACTUATORs, který se připojuje k NEURONAL EFICIENT SIMULATOR. POKUD JDE O MODEL TĚLA, ZAMĚŘÍME SE NA VIZUÁLNÍ SENZORICKÉ SYSTÉMY A PROPRIOCEPTION (ROBOTICKÉ RAMENO) A POHONY STEJNÉHO ROBOTICKÉHO RAMENE. PROJEKT SE BUDE ZABÝVAT SIMULACÍ PŘEDKOGNITIVNÍHO VIZUÁLNÍHO SYSTÉMU (PŘEDEVŠÍM SÍTNICE A MODELU V1) A MOZEČKU (A SOUVISEJÍCÍCH NEURÁLNÍCH JADER, JAKO JE SPODNÍ OLIVA A HLUBOKÉ MOZEČKU). BĚHEM AKTIVNÍHO ÚKOLU PRŮZKUMU (NAPŘ. MANIPULACE S OBJEKTY) VYHODNOTÍME, JAK JSOU INFORMACE O TOMTO OBJEKTU (KINOTICKÝ A DYNAMICKÝ MODEL) EXTRAHOVÁNY A STRUKTUROVÁNY NA NEURONÁLNÍ ÚROVNI, ABYCHOM S TÍMTO OBJEKTEM PROVÁDĚLI RYCHLÉ A PŘESNÉ POHYBY. TO VŠE JE ZALOŽENO NA MODELOVÉM EXTRAKČNÍM SCHÉMATU PROSTŘEDNICTVÍM UZAVŘENÝCH CYKLŮ VNÍMÁNÍ-AKCE, V NICHŽ JSOU MODELY ULOŽENY V POPULACÍCH NEURONŮ (S BIOLOGICKY VĚROHODNÝMI MÍSTNÍMI SYNAPTICKÝMI ADAPTAČNÍMI MECHANISMY). PŘIJMEME BIOLOGICKY VĚROHODNÉ KONTROLNÍ SYSTÉMY ZALOŽENÉ NA VYTVOŘENÍ A POUŽÍVÁNÍ MODELŮ PRO ÚČINNOU KONTROLU. _x000D_ PROJECT bude integrovat BASIC PERCEPTION SYSTEM a BASIC ACTUATOR SYSTEM, ale se kterým se bude studovat stejně jako je ABSTRACTION PROCESS OF MODELS (v rámci OBJECT MANIPUATION TAREA). BUDEME ZKOUMAT, JAK PROSTŘEDNICTVÍM PRŮZKUMU MŮŽETE EXTRAHOVAT MODELY, KTERÉ INTEGRUJÍ PŘEDSTAVY O TOM, JAK SE OBJEKT CHOVÁ (SENZORICKÁ PREDIKCE) PŘI PROVÁDĚNÍ URČITÝCH AKCÍ (MOTORŮ). Jedná se o modely, které definují smyslové (FUTURES) KONSEQUENCES OF accions (PRESENTS)._x000D_ VŠECHNY budou prováděny se zaměřením na zjednodušení základního VISUAL SYSTEM a CEREBELO (INCLUDING YOURAL CENTRES RELATED) VEKDE, KDE JE ZEFICIENT FORMA SENSORIMOTORY SENSORIMOTORY. _x000D_ ve FRAMEWORK těchto SIMULACE, PROJECT HAVE AS BJECTIVE RESEARCH AS THE CAPACITY of EXTRACTION OF MODELS je založen na NEURONAL CHARACTERISTICS, síťové topologie a LOCAL MECHANISMS synaptické adaptace. ZA TÍMTO ÚČELEM PŘIJMEME JAK STRUKTURU TĚCHTO NEURONOVÝCH SUBSYSTÉMŮ, TAK I NEURONOVÉ MODELY A MECHANISMY SYNAPTICKÉ BIOLOGICKY VĚROHODNÉ ADAPTACE. (Czech)
17 August 2022
0 references
Neste projecto, o objectivo consiste em simular eficazmente os sub-sistemas nervosos no âmbito de ciclos fechados de percepção-acção. No domínio da neurociência computacional, pode ser enquadrada no paradigma da neurobótica, no qual realizamos simulações de sistemas nervosos ligados a um organismo (sinuados ou reais, com sensores e actuadores). NESTE MODO, PODEMOS APROXIMAR EXPERIMENTAÇÕES A NÍVEL COMPORTAMENTAL (COM O QUADRO DE TAREFAS ESPECÍFICAS). INVESTIGAREMOS COMO É ESTRUTURADA A INFORMAÇÃO (CONJUNTOS SENSORI-MOTOR) NO QUADRO DAS TAREFAS DE EXPLORAÇÃO ATIVA DOS OBJETOS (MANIPULAÇÃO DOS OBJETOS E ABSTRAÇÃO DOS SEUS MODELOS CINEMÁTICOS E DINÂMICOS A NÍVEL NEURONAL). Neste tipo de tarefa, estudaremos esquemas de ação de percepção de ciclo fechado que exigem a simulação de subsistemas nervosos de uma forma eficaz e integrada com a simulação do corpo (ou robô). _x000D_ pois É NECESSÁRIO, TEM UM MODELO DE CORPO COM SENSORES E ACTUADORES, CONECTADO A UM SIMULADOR EFICIENTE NEURONAL. Quanto ao modelo de corpo, vamos concentrar-nos nos sistemas de sensoriamento visual e proprioceção (de um braço robótico) e os atuadores desse mesmo braço robótico. O PROJECTO DETERMINARÁ A SIMULAÇÃO DO SISTEMA VISUAL PRÉ-COGNITIVO (INCLUINDO O MODELO RETINA E V1) E DO CEREBELLUM (E NUCLEI NEURAL RELACIONADOS COMO OLIVE BAIXO E O NUCLEUS CEREBELLAR PROFUNDO). Durante uma tarefa ativa de exploração (como a manipulação de objetos), avaliaremos como as informações deste objeto (o modelo cinematográfico e dinâmico) são extraídas e estruturadas a nível neurológico, a fim de fazer movimentos rápidos e precisos com esse objeto. Tudo isto se baseia num modelo de esquema de extracção através de ciclos fechados de acção-percepção, nos quais os modelos são armazenados em populações neuronais (mecanismos biologicamente plausíveis de adaptação sináptica local). Iremos ADOPTAR REGIMES DE CONTROLO BIOLÓGICOS PLAUSÍVEIS COM BASE NA CRIAÇÃO E UTILIZAÇÃO DE MODELOS DE CONTROLO EFICIENTE. _x000D_ o PROJECTO integrará um SISTEMA BÁSICO DE PERCEPÇÃO e um SISTEMA BÁSICO DE ACTUADORES, mas com o qual estudará como é o PROCESSO DE ABSTRAÇÃO DE MODELOS (no âmbito de uma TAREA DE MANIPUAÇÃO DE OBJETOS). Iremos estudar como, através da exploração, pode extrair modelos que integrem noções de como o objecto se comporta (predição sensorial) ao realizar certas acções (motores). Ou seja, modelos que definem as CONSEQUÊNCIAS sensoriais (FUTUROS) DE ACIONS (PRESENTES)._x000D_ TODOS estes serão realizados com foco na simplificação de um SISTEMA VISUAL básico e CEREBELO (INCLUINDO OS SEUS CENTROS NEURONAIS RELACIONADOS) EM QUE PROVENIEM COMPLEMENTOS SENSORITÁRIOS DE FORMA EFICIENTE. _x000D_ NO QUADRO DESTAS SIMULAÇÕES, O PROJECTO TEM COMO INVESTIGAÇÃO OBJETIVA, COMO A CAPACIDADE DE EXTRACÇÃO DOS MODELOS se baseia EM CARACTERÍSTICAS NEURONAIS, topologia de rede e MECANISMOS LOCAIS de adaptação sináptica. Para isso, vamos adotar tanto a estrutura destes subsistemas neuronais, bem como os modelos neuronais e mecanismos de adaptação sináptica biologicamente plausível. (Portuguese)
17 August 2022
0 references
SELLE PROJEKTI EESMÄRK ON SIMULEERIDA NÄRVISÜSTEEMI ALLSÜSTEEME TÕHUSALT TAJU-TOIME SULETUD TSÜKLITE RAAMES. ARVUTUSLIKU NEUROTEADUSE VALDKONNAS VÕIKS SEDA RAAMIDA NEUROROBOTICA PARADIGMAS, KUS ME TEOSTAME KEHAGA ÜHENDATUD NÄRVISÜSTEEMIDE SIMULATSIOONE (SIMULEERITUD VÕI TÕELINE ROBOT, ANDURID JA AJAMID). SEL VIISIL SAAME LÄHENEDA EKSPERIMENTIDELE KÄITUMISTASANDIL (KONKREETSETE ÜLESANNETE RAAMES). UURIME, KUIDAS ON INFORMATSIOON STRUKTUREERITUD (SENSORI-MOTOORNE KOMPLEKSID) OBJEKTIDE AKTIIVSE UURIMISE ÜLESANNETE RAAMES (OBJEKTIDE MANIPULEERIMINE NING NENDE KINEMATOGRAAFIA- JA DÜNAAMILISTE MUDELITE ABSTRAKTNE VÕTMINE NEURONAALSEL TASANDIL). SEDA TÜÜPI ÜLESANNE, ME UURIME SULETUD TSÜKLI TAJU-TEGEVUS SKEEMID, MIS NÕUAVAD SIMULATSIOONI NÄRVISÜSTEEMI TÕHUSAL JA INTEGREERITUD VIISIL SIMULATSIOONI KEHA (VÕI ROBOT). _x000D_ jaoks see on vajalik, HAVE BODY MODEL WITH SENSORS JA ACTUATORS, conected to NEURONAL EFICIENT SIMULATOR. MIS PUUTUB KEHAMUDELISSE, SIIS KAS KESKENDUME VISUAALSETELE SENSOORSETELE SÜSTEEMIDELE JA (ROBOOTIKAVARRE) PROPRIOTSIOONILE NING SAMA ROBOTKÄRE AKTUAATORITELE. PROJEKTIS KÄSITLETAKSE EELKOGNITIIVSE VISUAALSE SÜSTEEMI (PEAMISELT VÕRKKESTA JA V1 MUDEL) JA VÄIKEAJU (JA SELLEGA SEOTUD NÄRVITUUMADE, NAGU ALUMINE OLIIV JA SUURAJU TUUM) SIMULATSIOONI. AKTIIVSE UURIMISE (NÄITEKS OBJEKTIDE MANIPULEERIMISE) KÄIGUS HINDAME, KUIDAS SELLE OBJEKTI (KINO- JA DÜNAAMILINE MUDEL) INFORMATSIOONI EKSTRAHEERITAKSE JA STRUKTUREERITAKSE NEURONAALSEL TASANDIL, ET TEHA SELLE OBJEKTIGA KIIREID JA TÄPSEID LIIKUMISI. KÕIK SEE PÕHINEB EKSTRAHEERIMISE MUDELIL, MIS HÕLMAB SULETUD TAJU-TOIMETSÜKLEID, KUS MUDELEID SÄILITATAKSE NEURONITE POPULATSIOONIDES (BIOLOOGILISELT USUTAVATE KOHALIKE SÜNAPTILISTE KOHANEMISMEHHANISMIDEGA). ME VÕTAME VASTU BIOLOOGILISELT USUTAVAD KONTROLLIKAVAD, MIS PÕHINEVAD TÕHUSA KONTROLLI MUDELITE LOOMISEL JA KASUTAMISEL. _x000D_ PROJECT integreerib BASIC PERCEPTION SÜSTEEMI ja BASIC ACTUATOR SÜSTEEMI, kuid millega õppida, nagu on MODELSIDE ABSTRACTION PROCESS (OBJECT MANIPUATION TAREA raames). ME UURIME, KUIDAS UURIMISE KAUDU SAATE KAEVANDADA MUDELEID, MIS INTEGREERIVAD ARUSAAMAD SELLEST, KUIDAS OBJEKT KÄITUB (SENSOORNE ENNUSTUS) TEATUD TEGEVUSTE (MOOTORID) TÄITMISEL. See tähendab, et mudelid, mis määratlevad sensoorsed (FUTURES) accions (PRESENTS)._x000D_ ALL need viiakse läbi, keskendudes lihtsustamisele põhilised VISUAL SYSTEM ja CEREBELO (INCLUDING oma NEURONAL CENTRES RELATED) KÕRGEMISES EFICIENT FORMA SENSORIMOTORY COMPLEMENTS. _x000D_ THIS SIMULTSIOONIDE PROJEKTSIOONis, mis põhineb NEURONAL CHARACTERISTICICS, võrgutopoloogial ja sünaptilise kohanemise LOCAL MECHANISMSil. SELLEKS VÕTAME VASTU NII NENDE NÄRVISÜSTEEMIDE STRUKTUURI KUI KA NEURONIMUDELID JA SÜNAPTILISE BIOLOOGILISELT USUTAVA KOHANEMISE MEHHANISMID. (Estonian)
17 August 2022
0 references
EBBEN A PROJEKTBEN A CÉL AZ IDEGRENDSZERI ALRENDSZEREK HATÉKONY SZIMULÁLÁSA A ZÁRT ÉSZLELÉSI-CSELEKVÉSI CIKLUSOK KERETÉBEN. A SZÁMÍTÁSTECHNIKAI IDEGTUDOMÁNY TERÜLETÉN BELÜL A NEUROROBOTICA PARADIGMÁJA KERETEZHETŐ, AMELYBEN EGY TESTHEZ CSATLAKOZTATOTT IDEGRENDSZER SZIMULÁCIÓJÁT VÉGEZZÜK (SZIMULÁLT VAGY VALÓDI ROBOT, SZENZOROKKAL ÉS MŰKÖDTETŐKKEL). ILY MÓDON VISELKEDÉSI SZINTEN (EGYEDI FELADATOK KERETÉBEN) MEGKÖZELÍTHETJÜK A KÍSÉRLETEKET. MEGVIZSGÁLJUK, HOGYAN ÉPÜL FEL AZ INFORMÁCIÓ (SZENSORI-MOTOROS KOMPLEXEK) A TÁRGYAK AKTÍV FELTÁRÁSÁVAL KAPCSOLATOS FELADATOK KERETÉBEN (TÁRGYAK MANIPULÁCIÓJA ÉS FILMES ÉS DINAMIKUS MODELLJEIK NEURONÁLIS SZINTŰ ABSZTRAKCIÓJA). AZ ILYEN TÍPUSÚ FELADAT SORÁN TANULMÁNYOZZUK A ZÁRT CIKLUSÚ ÉSZLELÉSI-CSELEKVÉSI RENDSZEREKET, AMELYEK MEGKÖVETELIK AZ IDEGRENDSZERI ALRENDSZEREK HATÉKONY ÉS INTEGRÁLT SZIMULÁCIÓJÁT A TEST (VAGY ROBOT) SZIMULÁCIÓJÁVAL. _x000D_ mert ez szükségszerű, van egy BODY MODEL a SENSORS and ACTUATORS, konectedált egy NEURONAL EFICIENT SIMULATOR. AMI A TESTMODELLT ILLETI, A VIZUÁLIS SZENZORRENDSZERRE ÉS A PROPRIOCEPTIONRA (EGY ROBOTKAR) ÉS UGYANAZON ROBOTKAR MŰKÖDTETŐIRE ÖSSZPONTOSÍTUNK. A PROJEKT A PREKOGNITÍV VIZUÁLIS RENDSZER (FŐKÉNT RETINA ÉS V1 MODELL) ÉS A KISAGY (ÉS A KAPCSOLÓDÓ NEURÁLIS MAGOK, PÉLDÁUL AZ ALSÓ OLÍVABOGYÓ ÉS A MÉLY CEREBELLÁRIS MAG) SZIMULÁCIÓJÁVAL FOGLALKOZIK. EGY AKTÍV FELTÁRÁSI FELADAT SORÁN (PÉLDÁUL TÁRGYAK MANIPULÁCIÓJA) FELMÉRJÜK, HOGY AZ OBJEKTUM INFORMÁCIÓIT (A MOZI- ÉS DINAMIKUS MODELLT) HOGYAN NYERIK KI ÉS STRUKTURÁLJÁK NEURONÁLIS SZINTEN ANNAK ÉRDEKÉBEN, HOGY GYORS ÉS PONTOS MOZGÁSOKAT HAJTSUNK VÉGRE EZZEL A TÁRGGYAL. MINDEZ OLYAN MODELL EXTRAKCIÓS RENDSZEREN ALAPUL, AMELY ZÁRT ÉSZLELÉSI-CSELEKVÉSI CIKLUSOKON KERESZTÜL TÖRTÉNIK, AMELYBEN A MODELLEKET NEURONPOPULÁCIÓKBAN TÁROLJÁK (BIOLÓGIAILAG HIHETŐ HELYI SZINAPTIKUS ALKALMAZKODÁSI MECHANIZMUSOKKAL). BIOLÓGIAILAG MEGALAPOZOTT ELLENŐRZÉSI RENDSZEREKET FOGADUNK EL, AMELYEK A HATÉKONY ELLENŐRZÉS MODELLJEINEK LÉTREHOZÁSÁN ÉS HASZNÁLATÁN ALAPULNAK. _x000D_ a PROJECT integrálja a BASIC PERCEPTION SYSTEM-et és a BASIC ACTUATOR SYSTEM-et, de amellyel tanulmányozni kell a MODELS ABSTRACTION PROCESS-ét (egy OBJECT MANIPUATION TAREA keretében). TANULMÁNYOZZUK, HOGY A FELTÁRÁSSAL HOGYAN LEHET KIVONNI AZOKAT A MODELLEKET, AMELYEK INTEGRÁLJÁK AZ OBJEKTUM VISELKEDÉSÉT (ÉRZÉKSZERVI ELŐREJELZÉS) BIZONYOS TEVÉKENYSÉGEK (MOTOROK) VÉGREHAJTÁSAKOR. Azt kell mondani, hogy a modellek, amelyek meghatározzák az érzékszervi (FUTURES) BONSEQUENCES of accions (PRESENTS)._x000D_ Mindezt úgy végzik el, hogy az alapvető VISUAL SYSTEM és a CEREBELO (INCLUDING A NEURONAL CENTRES RELATED) egyszerűsítésére összpontosítanak az EFICIENT FORMA SENSORIMOTORY COMPLEMENTS-ből. _x000D_ az EZ SIMULÁCIÓK FRAMEWORKÁBAN, A PROJEKT VÉGREHAJTÁSI MEGJEGYZÉSI KÖVETKEZŐKÉNEK, hálózati topológiák és a szinaptikus adaptáció LOCAL MECHANISMS-én alapul. EHHEZ ELFOGADJUK MIND AZ IDEGI ALRENDSZEREK SZERKEZETÉT, MIND A SZINAPTIKUS BIOLÓGIAILAG MEGALAPOZOTT ALKALMAZKODÁS NEURONMODELLJEIT ÉS MECHANIZMUSAIT. (Hungarian)
17 August 2022
0 references
В ТОЗИ ПРОЕКТ ЦЕЛТА Е ДА СЕ СИМУЛИРАТ ЕФЕКТИВНО НЕРВНИТЕ ПОДСИСТЕМИ В РАМКИТЕ НА ЗАТВОРЕНИ ЦИКЛИ НА ВЪЗПРИЯТИЕ-ДЕЙСТВИЕ. В РАМКИТЕ НА ОБЛАСТТА НА ИЗЧИСЛИТЕЛНАТА НЕВРОНАУКА, ТЯ МОЖЕ ДА БЪДЕ РАМКИРАНА В ПАРАДИГМАТА НА NEUROBOTICA, В КОЯТО ИЗВЪРШВАМЕ СИМУЛАЦИИ НА НЕРВНА СИСТЕМА, СВЪРЗАНА С ТЯЛО (СИМУЛИРАН ИЛИ ИСТИНСКИ РОБОТ, СЪС СЕНЗОРИ И ЗАДВИЖВАЩИ МЕХАНИЗМИ). ПО ТОЗИ НАЧИН МОЖЕМ ДА ПОДХОДИМ КЪМ ЕКСПЕРИМЕНТИ НА ПОВЕДЕНЧЕСКО РАВНИЩЕ (В РАМКИТЕ НА КОНКРЕТНИ ЗАДАЧИ). ЩЕ ПРОУЧИМ КАК Е СТРУКТУРИРАНА ИНФОРМАЦИЯТА (СЕНЗОРИ-МОТОРНИ КОМПЛЕКСИ) В РАМКИТЕ НА ЗАДАЧИТЕ ПО АКТИВНО ИЗСЛЕДВАНЕ НА ОБЕКТИ (МАНИПУЛАЦИЯ НА ОБЕКТИ И АБСТРАКЦИЯ НА ТЕХНИТЕ КИНЕМАТОГРАФИЧНИ И ДИНАМИЧНИ МОДЕЛИ НА НЕВРОННО НИВО). В ТОЗИ ТИП ЗАДАЧА ЩЕ ПРОУЧИМ СХЕМИ ЗА ВЪЗПРИЯТИЕ-ДЕЙСТВИЕ В ЗАТВОРЕН ЦИКЪЛ, КОИТО ИЗИСКВАТ СИМУЛАЦИЯ НА НЕРВНИ ПОДСИСТЕМИ ПО ЕФЕКТИВЕН И ИНТЕГРИРАН НАЧИН СЪС СИМУЛАЦИЯТА НА ТЯЛОТО (ИЛИ РОБОТА). за него е необходимо, има биологичен модел със сензоли и аксесоари, свързани с невронен симулатор. ЩО СЕ ОТНАСЯ ДО МОДЕЛА НА ТЯЛОТО, ЩЕ СЕ СЪСРЕДОТОЧИМ ЛИ ВЪРХУ ВИЗУАЛНАТА СЕНЗОРНА СИСТЕМА И ПРОПРИОЦЕПЦИЯТА (НА РОБОТИЗИРАНАТА РЪКА) И ЗАДВИЖВАЩИТЕ МЕХАНИЗМИ НА СЪЩАТА РОБОТИЗИРАНА РЪКА. ПРОЕКТЪТ ЩЕ РАЗГЛЕДА СИМУЛАЦИЯТА НА ПРЕДКОГНИТИВНАТА ВИЗУАЛНА СИСТЕМА (ОСНОВНО РЕТИНА И МОДЕЛ V1) И ЦЕРЕБЕЛУМА (И СВЪРЗАНИТЕ С НЕГО НЕРВНИ ЯДРА КАТО ДОЛНАТА МАСЛИНА И ДЪЛБОКОТО ЦЕРЕБЕЛНО ЯДРО). ПО ВРЕМЕ НА АКТИВНА ЗАДАЧА ЗА ИЗСЛЕДВАНЕ (КАТО МАНИПУЛАЦИЯ НА ОБЕКТИ) ЩЕ ОЦЕНИМ КАК ИНФОРМАЦИЯТА ЗА ТОЗИ ОБЕКТ (КИНЕМАТОЛОГИЧНИЯТ И ДИНАМИЧЕН МОДЕЛ) СЕ ИЗВЛИЧА И СТРУКТУРИРА НА НЕВРОННО НИВО, ЗА ДА СЕ НАПРАВЯТ БЪРЗИ И ТОЧНИ ДВИЖЕНИЯ С ТОЗИ ОБЕКТ. ВСИЧКО ТОВА СЕ ОСНОВАВА НА МОДЕЛНА СХЕМА ЗА ЕКСТРАКЦИЯ ЧРЕЗ ЗАТВОРЕНИ ЦИКЛИ НА ВЪЗПРИЯТИЕ-АКТИВНОСТ, ПРИ КОЯТО МОДЕЛИТЕ СЕ СЪХРАНЯВАТ В НЕВРОННИ ПОПУЛАЦИИ (С БИОЛОГИЧНО РЕАЛИСТИЧНИ МЕХАНИЗМИ ЗА ЛОКАЛНА СИНАПТИЧНА АДАПТАЦИЯ). ЩЕ ПРИЕМЕМ БИОЛОГИЧНО РЕАЛИСТИЧНИ СХЕМИ ЗА КОНТРОЛ, ОСНОВАНИ НА СЪЗДАВАНЕТО И ИЗПОЛЗВАНЕТО НА МОДЕЛИ ЗА ЕФЕКТИВЕН КОНТРОЛ. _x000D_ PROJECT ще интегрира BASIC PERCEPTION SYSTEM и BASIC ACTUATOR SYSTEM, но с които да се изучава, както е ИЗПЪЛНИТЕЛНА ПРОЦЕСИЯ НА МОДЕЛИ (в рамките на ОВБЕКТ МАНИУАЦИОНЕН ТАРЕА). ЩЕ ПРОУЧИМ КАК ЧРЕЗ ИЗСЛЕДВАНЕ МОЖЕТЕ ДА ИЗВЛЕЧЕТЕ МОДЕЛИ, КОИТО ИНТЕГРИРАТ ПОНЯТИЯТА ЗА ПОВЕДЕНИЕТО НА ОБЕКТА (СЕНЗОРНА ПРОГНОЗА) ПРИ ИЗВЪРШВАНЕ НА ОПРЕДЕЛЕНИ ДЕЙСТВИЯ (МОТОРИ). Това са модели, които определят сетивните (БЪДЕЗНИ) КОНСЕКЦИИ НА аксесоари (ПРЕСЕНТИ)._x000D_ ВСИЧКИ те ще се извършват, като се акцентира върху опростяването на основна ВИСУАЛНА СИСТЕМА и CEREBELO (ВКЛЮЧВАНЕ НА НЕВРОНАЛНИТЕ ЦЕНТРОВИ ЦЕНТРОВИ) В КОЕТО ОТ ЕФИЦИЕНТНА ФОРМА СЕНСОРИМОТОРИЯ КОМПЛЕНТИ. _x000D_ в рамката на тези симулации, проектът се основава на NEURONAL CHARACTERISTICS, мрежова топология и LOCAL MECHANISMS на синаптична адаптация. ЗА ТОВА ЩЕ ПРИЕМЕМ КАКТО СТРУКТУРАТА НА ТЕЗИ НЕВРОННИ ПОДСИСТЕМИ, ТАКА И НЕВРОННИТЕ МОДЕЛИ И МЕХАНИЗМИ НА СИНАПТИЧНА БИОЛОГИЧНО РЕАЛИСТИЧНА АДАПТАЦИЯ. (Bulgarian)
17 August 2022
0 references
ŠIO PROJEKTO TIKSLAS – EFEKTYVIAI IMITUOTI NERVŲ POSISTEMIUS UŽDARUOSE SUVOKIMO VEIKIMO CIKLUOSE. SKAIČIAVIMO NEUROMOKSLO SRITYJE JIS GALI BŪTI ĮRĖMINTAS Į NEUROROBOTICA PARADIGMĄ, KURIAME ATLIEKAME NERVŲ SISTEMŲ, PRIJUNGTŲ PRIE KŪNO (MODULIUOTAS AR TIKRAS ROBOTAS, JUTIKLIAI IR PAVAROS), MODELIAVIMĄ. TOKIU BŪDU GALIME ATLIKTI EKSPERIMENTUS ELGSENOS LYGMENIU (ATLIKDAMI KONKREČIAS UŽDUOTIS). MES TIRSIME, KAIP INFORMACIJA YRA STRUKTŪRIZUOTA (SENSORI-MOTORINIAI KOMPLEKSAI) VYKDANT AKTYVŲ OBJEKTŲ TYRIMĄ (MANIPULIAVIMĄ OBJEKTAIS IR JŲ KINEMATOLOGINIŲ BEI DINAMINIŲ MODELIŲ ABSTRAKCIJĄ NEURONŲ LYGIU). ATLIEKANT ŠIĄ UŽDUOTĮ, MES TIRSIME UŽDAROJO CIKLO SUVOKIMO VEIKSMŲ SCHEMAS, KURIOS REIKALAUJA EFEKTYVIAI IR INTEGRUOTAI IMITUOTI NERVŲ POSISTEMIUS SU KŪNO (ARBA ROBOTO) MODELIAVIMU. _x000D_ Jis yra necesinis, turi BODY MODEL su SENSORS ir ACTUATORS, sujungti į NEURONAL EFICIENT SIMULATOR. KALBANT APIE KŪNO MODELĮ, MES SUTELKSIME DĖMESĮ Į VIZUALINES JUTIMO SISTEMAS IR PROPRIOCEPTIJĄ (IŠ ROBOTŲ RANKOS) IR TOS PAČIOS ROBOTO RANKOS PALEIDIKLIUS. PROJEKTAS BUS SKIRTAS IŠ ANKSTO PAŽINTINĖS VIZUALINĖS SISTEMOS (DAUGIAUSIA TINKLAINĖS IR V1 MODELIO) IR SMEGENĖLIŲ (IR SUSIJUSIŲ NERVINIŲ BRANDUOLIŲ, TOKIŲ KAIP APATINĖ ALYVMEDŽIŲ IR GILIOJO SMEGENĖLIŲ BRANDUOLIO) MODELIAVIMAS. AKTYVIOS TYRIMO UŽDUOTIES METU (PVZ., MANIPULIAVIMO OBJEKTAIS) MES ĮVERTINSIME, KAIP ŠIO OBJEKTO (KINEMATINIO IR DINAMINIO MODELIO) INFORMACIJA IŠGAUNAMA IR STRUKTŪRIZUOJAMA NEURONŲ LYGIU, KAD BŪTŲ GALIMA GREITAI IR TIKSLIAI JUDĖTI SU ŠIUO OBJEKTU. VISA TAI GRINDŽIAMA PAVYZDINE EKSTRAHAVIMO SCHEMA PER UŽDARUS SUVOKIMO VEIKSMŲ CIKLUS, KURIUOSE MODELIAI SAUGOMI NEURONŲ POPULIACIJOSE (SU BIOLOGIŠKAI PATIKIMAIS VIETINIAIS SINAPSINIAIS PRISITAIKYMO MECHANIZMAIS). PRIIMSIME BIOLOGIŠKAI PATIKIMAS KONTROLĖS SISTEMAS, PAGRĮSTAS VEIKSMINGOS KONTROLĖS MODELIŲ KŪRIMU IR NAUDOJIMU. _x000D_ PROJECT integruos BASIC PERCEPTION SYSTEM ir BASIC ACTUATOR SYSTEM, bet su kuria studijuoti, kaip yra ABSTRACTION PROCESS OF MODELS (pagal OBJECT MANIPUATION TAREA). MES STUDIJUOSIME, KAIP PER TYRINĖJIMUS GALITE IŠGAUTI MODELIUS, KURIE INTEGRUOJA SĄVOKAS APIE TAI, KAIP OBJEKTAS ELGIASI (JAUTRIOS PROGNOZĖS), KAI ATLIEKATE TAM TIKRUS VEIKSMUS (VARIKLIUS). Tai pasakyti modelius, kurie apibrėžia jutimo (FUTURES) CONSEQUENCES OF accions (PRESENTS)._x000D_ VISI jie bus atliekami sutelkiant dėmesį į pagrindinių VISUAL SYSTEM ir CEREBELO (INCLUDING JOUR NEURONAL CENTRES RELATED) supaprastinimą, KURIOS NUORODOS FORMA SENSORIMOTORY COMPLEMENTS. _x000D_ Šių SIMULACIJOS FRAMEWORK PATVIRTINDAMI TIKSLAS KONKRETOJA TIKSLAS, kaip MODELIJŲ KAPACIKACIJA yra pagrįsta NEURONAL CHARACTERISTICS, tinklo topologija ir LOCAL MECHANISMS sinapsinės adaptacijos. TAM MES PRIIMSIME TIEK ŠIŲ NERVŲ POSISTEMIŲ STRUKTŪRĄ, TIEK NEURONŲ MODELIUS IR SINTETINIO BIOLOGIŠKAI TIKĖTINO PRISITAIKYMO MECHANIZMUS. (Lithuanian)
17 August 2022
0 references
U OVOM PROJEKTU CILJ JE UČINKOVITO SIMULIRATI NERVOZNE PODSUSTAVE U OKVIRU ZATVORENIH CIKLUSA PERCEPCIJE-DJELOVANJA. UNUTAR PODRUČJA RAČUNALNE NEUROZNANOSTI, TO BI SE MOGLO UOKVIRITI U PARADIGMU NEUROROBOTICA, U KOJOJ VRŠIMO SIMULACIJE ŽIVČANIH SUSTAVA POVEZANIH S TIJELOM (SIMULIRANI ILI PRAVI ROBOT, SA SENZORIMA I AKTUATORIMA). NA TAJ NAČIN MOŽEMO PRISTUPITI EKSPERIMENTIMA NA RAZINI PONAŠANJA (U OKVIRU SPECIFIČNIH ZADATAKA). ISTRAŽIT ĆEMO KAKO SU INFORMACIJE STRUKTURIRANE (SENZOR-MOTORNI KOMPLEKSI) U OKVIRU ZADATAKA AKTIVNOG ISTRAŽIVANJA OBJEKATA (MANIPULACIJA OBJEKATA I APSTRAKCIJA NJIHOVIH KINEMATOGRAFSKIH I DINAMIČKIH MODELA NA NEURONSKOJ RAZINI). U OVOJ VRSTI ZADATKA PROUČAVAT ĆEMO SHEME PERCEPCIJE-DJELOVANJA ZATVORENOG CIKLUSA KOJE ZAHTIJEVAJU SIMULACIJU ŽIVČANIH PODSUSTAVA NA UČINKOVIT I INTEGRIRAN NAČIN S SIMULACIJOM TIJELA (ILI ROBOTA). _x000D_ za to je potrebno, Imati BODY MODEL S SENSORSIMA i ACTUATORS, conected na neeuroronskom EFICIENT SIMULATOR. ŠTO SE TIČE MODELA TIJELA, USREDOTOČIT ĆEMO SE NA VIZUALNE SENZORNE SUSTAVE I PROPRIOCEPCIJU (ROBOTSKE RUKE) I POKRETAČE ISTE ROBOTSKE RUKE. PROJEKT ĆE SE BAVITI SIMULACIJOM PREDKOGNITIVNOG VIZUALNOG SUSTAVA (UGLAVNOM MODELA MREŽNICE I V1) I MALOG MOZGA (I SRODNIH NEURALNIH JEZGRI KAO ŠTO SU DONJA MASLINA I DUBOKA JEZGRA MOZGA). TIJEKOM AKTIVNOG ZADATKA ISTRAŽIVANJA (KAO ŠTO JE MANIPULACIJA OBJEKTIMA) PROCIJENIT ĆEMO KAKO SE INFORMACIJE O OVOM OBJEKTU (FILMSKI I DINAMIČKI MODEL) IZDVAJAJU I STRUKTURIRAJU NA NEURONSKOJ RAZINI, KAKO BI SE BRZO I PRECIZNO KRENULO S TIM OBJEKTOM. SVE SE TO TEMELJI NA MODELNOJ SHEMI EKSTRAKCIJE KROZ ZATVORENE CIKLUSE PERCEPCIJE I DJELOVANJA, U KOJIMA SE MODELI POHRANJUJU U POPULACIJAMA NEURONA (S BIOLOŠKI UVJERLJIVIM LOKALNIM SINAPTIČKIM MEHANIZMIMA PRILAGODBE). USVOJIT ĆEMO BIOLOŠKI VJEROJATNE SUSTAVE KONTROLE KOJI SE TEMELJE NA STVARANJU I UPORABI MODELA ZA UČINKOVITU KONTROLU. _x000D_ PROJECT će integrirati BASIC PERCEPTION SYSTEM i BASIC ACTUATOR SYSTEM, ali s kojim će proučavati kao i ABSTRACTION PROCESS MODELS (u okviru OBJECT MANIPUATION TAREA). PROUČAVAT ĆEMO KAKO, KROZ ISTRAŽIVANJE, MOŽETE IZDVOJITI MODELE KOJI INTEGRIRAJU POJMOVE O TOME KAKO SE OBJEKT PONAŠA (SENZORNO PREDVIĐANJE) PRI IZVOĐENJU ODREĐENIH RADNJI (MOTORI). Riječ je o modelima koji definiraju senzorne (FUTURES) KONSEQUENCES Accions (PRESENTS)._x000D_ Sve će se to provesti fokusiranjem na pojednostavljenje osnovnog VISUALnog SYSTEM-a i CEREBELO-a (uključivanje vaših NeuroRONAL CENTRES RELATED) U KOJE SE OD ČLANKA FORMA SENSORIMOTORIJA. _x000D_ in THE FRAMEWORK OF TIS SIMULATIONS, PROJEKT KAKO KOJE KORIŠTENJE IZVJEŠĆA MODELA temelji se na NeuroRONAL CHARACTERISTICS, mrežnoj topologiji i LOCAL MECHANISMI sinaptičke prilagodbe. ZA TO ĆEMO USVOJITI I STRUKTURU OVIH NEURONSKIH PODSUSTAVA, KAO I NEURONSKE MODELE I MEHANIZME SINAPTIČKE BIOLOŠKI VJEROJATNE PRILAGODBE. (Croatian)
17 August 2022
0 references
I DETTA PROJEKT ÄR MÅLET ATT SIMULERA NERVÖSA DELSYSTEM EFFEKTIVT INOM RAMEN FÖR SLUTNA CYKLER AV PERCEPTION-ÅTGÄRDER. INOM OMRÅDET BERÄKNINGSNEUROVETENSKAP SKULLE DET KUNNA INRAMAS I PARADIGMET NEUROBOTICA, DÄR VI UTFÖR SIMULERINGAR AV NERVSYSTEM KOPPLADE TILL EN KROPP (SIMULERAD ELLER VERKLIG ROBOT, MED SENSORER OCH STÄLLDON). PÅ SÅ SÄTT KAN VI NÄRMA OSS EXPERIMENT PÅ BETEENDENIVÅ (INOM RAMEN FÖR SÄRSKILDA UPPGIFTER). VI KOMMER ATT UNDERSÖKA HUR INFORMATION ÄR STRUKTURERAD (SENSORIMOTORISKA KOMPLEX) INOM RAMEN FÖR UPPGIFTER FÖR AKTIV UTFORSKNING AV OBJEKT (MANIPULATION AV OBJEKT OCH ABSTRAKTION AV DERAS FILMISKA OCH DYNAMISKA MODELLER PÅ NEURONAL NIVÅ). I DENNA TYP AV UPPGIFT KOMMER VI ATT STUDERA SYSTEM FÖR PERCEPTION-ACTION MED SLUTEN CYKEL SOM KRÄVER SIMULERING AV NERVÖSA DELSYSTEM PÅ ETT EFFEKTIVT OCH INTEGRERAT SÄTT MED SIMULERING AV KROPPEN (ELLER ROBOTEN). _x000D_ för det är nödvändigt, har en stor MODEL med SENSORS och ACTUATORS, konected till en NEURONAL EFICIENT SIMULATOR. NÄR DET GÄLLER KROPPSMODELLEN KOMMER VI ATT FOKUSERA PÅ VISUELLA SENSORISKA SYSTEM OCH PROPRIOCEPTION (AV EN ROBOTARM) OCH STÄLLDONEN FÖR SAMMA ROBOTARM. PROJEKTET KOMMER ATT BEHANDLA SIMULERINGEN AV DET PREKOGNITIVA VISUELLA SYSTEMET (FRÄMST NÄTHINNAN OCH V1-MODELLEN) OCH CEREBELLUMET (OCH RELATERADE NEURALA KÄRNOR SOM DEN NEDRE OLIVKÄRNAN OCH DEN DJUPA CEREBELLÄRA KÄRNAN). UNDER EN AKTIV UNDERSÖKNINGSUPPGIFT (SÅSOM MANIPULERING AV OBJEKT) KOMMER VI ATT UTVÄRDERA HUR INFORMATIONEN OM DETTA OBJEKT (DEN FILMISKA OCH DYNAMISKA MODELLEN) EXTRAHERAS OCH STRUKTURERAS PÅ NEURONAL NIVÅ, FÖR ATT GÖRA SNABBA OCH EXAKTA RÖRELSER MED DET OBJEKTET. ALLT DETTA BYGGER PÅ ETT MODELLEXTRAKTIONSSYSTEM GENOM SLUTNA PERCEPTIONS-ACTIONCYKLER, DÄR MODELLER LAGRAS I NEURONPOPULATIONER (MED BIOLOGISKT RIMLIGA LOKALA SYNAPTISKA ANPASSNINGSMEKANISMER). VI KOMMER ATT ANTA BIOLOGISKT RIMLIGA KONTROLLSYSTEM BASERADE PÅ SKAPANDE OCH ANVÄNDNING AV MODELLER FÖR EFFEKTIV KONTROLL. _x000D_ PROJEKT kommer att integrera en BASIC PERCEPTION SYSTEM och en BASIC ACTUATOR SYSTEM, men med vilken man ska studera liksom ABSTRACTION PROCESS OF MODELS (inom ramen för en OBJECT MANIPUATION TAREA). VI KOMMER ATT STUDERA HUR DU GENOM PROSPEKTERING KAN EXTRAHERA MODELLER SOM INTEGRERAR FÖRESTÄLLNINGAR OM HUR OBJEKTET BETER SIG (SENSORISK FÖRUTSÄGELSE) NÄR DU UTFÖR VISSA ÅTGÄRDER (MOTORER). Det är modeller som definierar de sensoriska (FUTURES) CONSEQUENCES OF accions (PRESENTS)._x000D_ Alla dessa kommer att genomföras genom att fokusera på förenklingen av en grundläggande VISUAL SYSTEM och CEREBELO (INKLUDING DINA NEURONAL CENTRES RELATED) I DEN EFICIENT FORMA SENSORIMOTORY COMPLEMENTER. _x000D_ in theRAMEWORK of THIS SIMULATIONS, PROJEKT HAVE AS OBJECTIVE RESEARCH as the CAPACITY of EXTRACTION of MODELS är baserad på NEURONAL CHARACTERISTICER, nätverkstopologi och LOCAL MECHANISMS av synaptisk anpassning. FÖR DETTA KOMMER VI ATT ANTA BÅDE STRUKTUREN HOS DESSA NEURALA DELSYSTEM, LIKSOM NEURONMODELLER OCH MEKANISMER FÖR SYNAPTISK BIOLOGISKT RIMLIG ANPASSNING. (Swedish)
17 August 2022
0 references
ÎN ACEST PROIECT, OBIECTIVUL ESTE SIMULAREA EFICIENTĂ A SUBSISTEMELOR NERVOASE ÎN CADRUL CICLURILOR ÎNCHISE DE PERCEPȚIE-ACȚIUNE. ÎN DOMENIUL NEUROȘTIINȚEI COMPUTAȚIONALE, ACEASTA AR PUTEA FI ÎNCADRATĂ ÎN PARADIGMA NEUROROBOTICA, ÎN CARE EFECTUĂM SIMULĂRI ALE SISTEMELOR NERVOS CONECTATE LA UN CORP (ROBOȚI SINTETICI SAU REALI, CU SENZORI ȘI ACTUATORI). ASTFEL PUTEM ABORDA EXPERIMENTELE LA NIVEL COMPORTAMENTAL (ÎN CADRUL UNOR SARCINI SPECIFICE). VOM INVESTIGA MODUL ÎN CARE INFORMAȚIA ESTE STRUCTURATĂ (COMPLEXE SENZORI-MOTOARE) ÎN CADRUL SARCINILOR DE EXPLORARE ACTIVĂ A OBIECTELOR (MANIPULAREA OBIECTELOR ȘI ABSTRACTIZAREA MODELELOR CINEMATOGRAFICE ȘI DINAMICE ALE ACESTORA LA NIVEL NEURONAL). ÎN ACEST TIP DE SARCINĂ, VOM STUDIA SCHEME DE PERCEPȚIE-ACȚIUNE CU CICLU ÎNCHIS CARE NECESITĂ SIMULAREA SUBSISTEMELOR NERVOASE ÎNTR-UN MOD EFICIENT ȘI INTEGRAT CU SIMULAREA CORPULUI (SAU ROBOTULUI). _x000D_ pentru că este necesar, are un MODUL BODY CU SENSORS ȘI ACTUATORI, conectat la un SIMULATOR EFICIENT NEURONAL. ÎN CEEA CE PRIVEȘTE MODELUL DE CORP, NE VOM CONCENTRA PE SISTEMELE SENZORIALE VIZUALE ȘI PE PROPRIOCEPTION (A UNUI BRAȚ ROBOTIZAT) ȘI PE ELEMENTELE DE ACȚIONARE ALE ACELUIAȘI BRAȚ ROBOTIC. PROIECTUL VA ABORDA SIMULAREA SISTEMULUI VIZUAL PRECOGNITIV (ÎN PRINCIPAL RETINA ȘI MODELUL V1) ȘI A CEREBELULUI (ȘI A NUCLEELOR NEURONALE CONEXE, CUM AR FI MĂSLINUL INFERIOR ȘI NUCLEUL CEREBELOS PROFUND). ÎN TIMPUL UNEI SARCINI ACTIVE DE EXPLORARE (CUM AR FI MANIPULAREA OBIECTELOR), VOM EVALUA MODUL ÎN CARE INFORMAȚIA ACESTUI OBIECT (MODELUL CINEMATOGRAFIC ȘI DINAMIC) ESTE EXTRASĂ ȘI STRUCTURATĂ LA NIVEL NEURONAL, PENTRU A FACE MIȘCĂRI RAPIDE ȘI PRECISE CU ACEL OBIECT. TOATE ACESTEA SE BAZEAZĂ PE UN MODEL DE SCHEMĂ DE EXTRACȚIE PRIN CICLURI ÎNCHISE DE PERCEPȚIE-ACȚIUNE, ÎN CARE MODELELE SUNT STOCATE ÎN POPULAȚIILE DE NEURONI (CU MECANISME LOCALE DE ADAPTARE SINAPTICE PLAUZIBILE BIOLOGIC). VOM ADOPTA SISTEME DE CONTROL PLAUZIBILE DIN PUNCT DE VEDERE BIOLOGIC BAZATE PE CREAREA ȘI UTILIZAREA DE MODELE PENTRU UN CONTROL EFICIENT. _x000D_ PROJECT va integra un SISTEM DE PERCEPȚIE BASICĂ și un SISTEM ACTUATOR BASIC, dar cu care să studieze ca este PROCESUL ABSTRACȚII DE MODELS (în cadrul unei TAREA DE MANIPUARE OBJECT). VOM STUDIA MODUL ÎN CARE, PRIN EXPLORARE, PUTEȚI EXTRAGE MODELE CARE INTEGREAZĂ NOȚIUNI DE COMPORTAMENT AL OBIECTULUI (PREDICȚIE SENZORIALĂ) ATUNCI CÂND EFECTUAȚI ANUMITE ACȚIUNI (MOTOARE). Cu alte cuvinte, modelele care definesc CONSEQUENCELE senzoriale (FUTURES) DE Acions (PRESENTS)._x000D_ TOATE acestea vor fi realizate concentrându-se asupra simplificării unui SISTEM VISUAL de bază și a unui CEREBELO (INCLUDING NEURONAL CENTRES RELATED) în cazul în care aici, în cazul în care, în cadrul unor complecții EFICIENTE FORMA SENSORIMOTORY. _x000D_ în CADRUUL CEI SIMULAȚII, PROJECT Avea ca CERCETUL OBJECTIVE CA CAPACITATEA EXTRACȚIEI MODELS se bazează pe NEURONAL CHARACTERISTICS, topologia rețelei și MECHANISMS LOCAL de adaptare sinaptică. PENTRU ACEASTA VOM ADOPTA ATÂT STRUCTURA ACESTOR SUBSISTEME NEURONALE, CÂT ȘI MODELELE NEURON ȘI MECANISMELE DE ADAPTARE SINAPTICĂ PLAUZIBILĂ DIN PUNCT DE VEDERE BIOLOGIC. (Romanian)
17 August 2022
0 references
CILJ TEGA PROJEKTA JE UČINKOVITO SIMULACIJO ŽIVČNIH PODSISTEMOV V OKVIRU ZAPRTIH CIKLOV ZAZNAVANJA. NA PODROČJU RAČUNALNIŠKE NEVROZNANOSTI BI JO LAHKO UOKVIRILI V PARADIGMO NEUROBOTICA, V KATERI IZVAJAMO SIMULACIJE ŽIVČNIH SISTEMOV, POVEZANIH S TELESOM (SIMULIRANI ALI PRAVI ROBOT, S SENZORJI IN AKTIVATORJI). NA TA NAČIN LAHKO PRISTOPIMO K EKSPERIMENTOM NA VEDENJSKI RAVNI (V OKVIRU POSEBNIH NALOG). RAZISKALI BOMO, KAKO SO INFORMACIJE STRUKTURIRANE (SENSORI-MOTORIČNI KOMPLEKSI) V OKVIRU NALOG AKTIVNEGA RAZISKOVANJA OBJEKTOV (MANIPULACIJA PREDMETOV IN ABSTRAKCIJA NJIHOVIH KINEMATOGRAFSKIH IN DINAMIČNIH MODELOV NA NEVRONSKI RAVNI). PRI TEJ VRSTI NALOGE BOMO PREUČILI SHEME ZAZNAVANJA ZAPRTEGA CIKLA, KI ZAHTEVAJO SIMULACIJO ŽIVČNIH PODSISTEMOV NA UČINKOVIT IN INTEGRIRAN NAČIN S SIMULACIJO TELESA (ALI ROBOTA). _x000D_ za to, da je potrebno, JE BODY MODEL Z SENSORS IN ACTUATORS, združeno v NEURONALNI EFICIENTNI SIMULATOR. KAR ZADEVA MODEL TELESA, SE BOMO OSREDOTOČILI NA VIZUALNE SENZORIČNE SISTEME IN PROPRIOCEPCIJO (ROBOTSKE ROKE) TER NA AKTUATORJE ISTE ROBOTSKE ROKE. PROJEKT BO OBRAVNAVAL SIMULACIJO PREDKOGNITIVNEGA VIZUALNEGA SISTEMA (VEČINOMA MREŽNICE IN MODELA V1) IN MALIH MOŽGANOV (IN POVEZANIH NEVRONSKIH JEDER, KOT SO SPODNJA OLJKA IN GLOBOKA CEREBELARNA JEDRA). MED AKTIVNO NALOGO RAZISKOVANJA (KOT JE MANIPULACIJA PREDMETOV) BOMO OCENILI, KAKO SE INFORMACIJE O TEM OBJEKTU (KINEMATOGRAFSKI IN DINAMIČNI MODEL) PRIDOBIVAJO IN STRUKTURIRAJO NA NEVRONSKI RAVNI, DA BI S TEM OBJEKTOM NAREDILI HITRE IN NATANČNE GIBE. VSE TO TEMELJI NA MODELNI SHEMI EKSTRAKCIJE Z ZAPRTIMI CIKLI DELOVANJA ZAZNAVANJA, V KATERIH SO MODELI SHRANJENI V POPULACIJAH NEVRONOV (Z BIOLOŠKO VERJETNIMI LOKALNIMI SINAPTIČNIMI PRILAGODITVENIMI MEHANIZMI). SPREJELI BOMO BIOLOŠKO VERJETNE NADZORNE SHEME, KI TEMELJIJO NA USTVARJANJU IN UPORABI MODELOV ZA UČINKOVIT NADZOR. _x000D_ PROJECT bo vključil BASIC PERCEPTION SYSTEM in BASIC ACTUATOR SYSTEM, vendar s katerim je treba preučiti, kot je ABSTRACTION PROCESS MODELS (v okviru OBJECT MANIPUATION TAREA). PREUČILI BOMO, KAKO LAHKO Z RAZISKOVANJEM IZVLEČETE MODELE, KI ZDRUŽUJEJO POJME, KAKO SE OBJEKT OBNAŠA (SENZORIČNA NAPOVED) PRI IZVAJANJU DOLOČENIH DEJANJ (MOTORJEV). To pomeni, modeli, ki določajo senzorične (FUTURES) CONSEQUENCES accions (PRESENTS)._x000D_ ALL se bodo izvajali tako, da se bodo osredotočili na poenostavitev osnovnega VISUALnega SISTEMA in CEREBELO (INCLUDING Your NEEURONAL CENTRES RELATED) V KAJI KI JIH OBVEZNIH ZAHTEVNIH FORMA SENSORIMOTORIJE. _x000D_ v FRAMEWORKU TEGA SIMULACIJE, PROJEKTIČNIH NAROČILNIH OBJEKTNIH RESEARKOV, KAPACITY EXTRACIONCIJE MODELOV temelji na NEURONALNIH CHARACTERISTICH, mrežni topologiji in LOKALNIH MEHANISMIh sinaptičnega prilagajanja. ZA TO BOMO SPREJELI TAKO STRUKTURO TEH NEVRONSKIH PODSISTEMOV KOT TUDI NEVRONSKE MODELE IN MEHANIZME SINAPTIČNE BIOLOŠKO VERJETNE PRILAGODITVE. (Slovenian)
17 August 2022
0 references
CELEM TEGO PROJEKTU JEST SKUTECZNA SYMULACJA PODSYSTEMÓW NERWOWYCH W RAMACH ZAMKNIĘTYCH CYKLI PERCEPCJI-DZIAŁANIA. W DZIEDZINIE NEUROLOGII OBLICZENIOWEJ MOŻNA BY JĄ OPRAWIĆ W PARADYGMAT NEUROROBOTICA, W KTÓREJ WYKONUJEMY SYMULACJE UKŁADÓW NERWOWYCH POŁĄCZONYCH Z CIAŁEM (SYMULOWANYM LUB PRAWDZIWYM ROBOTEM, Z CZUJNIKAMI I SIŁOWNIKAMI). W TEN SPOSÓB MOŻEMY PODCHODZIĆ DO EKSPERYMENTÓW NA POZIOMIE BEHAWIORALNYM (W RAMACH KONKRETNYCH ZADAŃ). ZBADAMY, W JAKI SPOSÓB USTRUKTURYZOWANA JEST INFORMACJA (SENTORI-MOTOR COMPLEXES) W RAMACH ZADAŃ AKTYWNEGO EKSPLORACJI OBIEKTÓW (MANIPULACJA OBIEKTAMI I ABSTRAKCJA ICH KINEMATOGRAFICZNYCH I DYNAMICZNYCH MODELI NA POZIOMIE NEURONALNYM). W TEGO TYPU ZADANIACH BĘDZIEMY BADAĆ SCHEMATY PERCEPCJI ZAMKNIĘTEGO CYKLU, KTÓRE WYMAGAJĄ SYMULACJI PODSYSTEMÓW NERWOWYCH W EFEKTYWNY I ZINTEGROWANY SPOSÓB Z SYMULACJĄ CIAŁA (LUB ROBOTA). _x000D_ for It is Necesary, HAVE A BODY MODEL Z SENSORS I AKTUATORÓW, skierowany do NEURONAL EFICIENT SIMULATOR. JEŚLI CHODZI O MODEL CIAŁA, SKUPIMY SIĘ NA WIZUALNYCH SYSTEMACH SENSORYCZNYCH I PROPRIOCEPCJI (RAMIĘ ROBOTA) ORAZ NA SIŁOWNIKACH TEGO SAMEGO RAMIENIA ROBOTYCZNEGO. PROJEKT BĘDZIE DOTYCZYŁ SYMULACJI PRZEDPOZNAWCZEGO UKŁADU WZROKOWEGO (GŁÓWNIE SIATKÓWKI I MODELU V1) ORAZ MÓŻDŻKU (I POWIĄZANYCH JĄDER NERWOWYCH, TAKICH JAK DOLNA OLIWKA I JĄDRO GŁĘBOKIEGO MÓŻDŻKU). PODCZAS AKTYWNEGO ZADANIA EKSPLORACJI (TAKIEGO JAK MANIPULOWANIE OBIEKTAMI) OCENIMY, W JAKI SPOSÓB INFORMACJA O TYM OBIEKCIE (MODEL KINOWY I DYNAMICZNY) JEST WYODRĘBNIANA I USTRUKTURYZOWANA NA POZIOMIE NEURONALNYM, W CELU DOKONANIA SZYBKICH I PRECYZYJNYCH RUCHÓW Z TYM OBIEKTEM. WSZYSTKO TO OPIERA SIĘ NA MODELU EKSTRAKCJI POPRZEZ ZAMKNIĘTE CYKLE PERCEPCJI-DZIAŁANIA, W KTÓRYCH MODELE SĄ PRZECHOWYWANE W POPULACJACH NEURONÓW (Z BIOLOGICZNIE PRAWDOPODOBNYMI LOKALNYMI MECHANIZMAMI ADAPTACYJNYMI SYNAPTYCZNYMI). PRZYJMIEMY MOŻLIWE POD WZGLĘDEM BIOLOGICZNYM SYSTEMY KONTROLI OPARTE NA TWORZENIU I WYKORZYSTANIU MODELI SKUTECZNEJ KONTROLI. _x000D_ PROJEKT zintegruje BASIC PERCEPTION SYSTEM i BASIC ACTUATOR SYSTEM, ale z którym można studiować, jak jest PROCES ABSTRACTION MODELI (w ramach OBJECT MANIPUATION TAREA). ZBADAMY, W JAKI SPOSÓB, POPRZEZ EKSPLORACJĘ, MOŻNA WYODRĘBNIĆ MODELE, KTÓRE INTEGRUJĄ POJĘCIA, JAK ZACHOWUJE SIĘ OBIEKT (PRZEWIDYWANIE SENSORYCZNE) PODCZAS WYKONYWANIA OKREŚLONYCH CZYNNOŚCI (MOTORÓW). Chodzi tu o modele, które definiują zmysły (FUTURES) CONSEQUENCES of accions (PRESENTS)._x000D_ ALL będą one realizowane poprzez skupienie się na uproszczeniu podstawowego systemu VISUAL SYSTEM i CEREBELO (INCLUDING YOUR NEURONAL CENTRES RELATED) W DYREKCJI BYDZIEJ Z EFICIENT FORMA SENSORIMOTORYKI. _x000D_ w FRAMEWORK TEGO SIMULACJI, PROJEKT HAVE AS OBJECTIVE RESEARCH AS CAPACITY OF EXTRACTION OF MODELS opiera się na NEURONAL CHARACTERISTICS, topologii sieci i LOCAL MECHANISMS adaptacji synaptycznej. W TYM CELU PRZYJMIEMY ZARÓWNO STRUKTURĘ TYCH PODSYSTEMÓW NEURONOWYCH, JAK I MODELE NEURONOWE I MECHANIZMY BIOLOGICZNIE WIARYGODNEJ ADAPTACJI SYNAPTYCZNEJ. (Polish)
17 August 2022
0 references
Granada
0 references
20 December 2023
0 references
Identifiers
TIN2013-47069-P
0 references