Esra Ugar
Çalışma; meyve sineğinin yiyecek arama sırasındaki sinir sistemlerinin işlevlerini; yapay zekanın kontrolü ve gelişimi için değerli sonuçları inceliyor.
Köln Üniversitesi Zooloji Uzmanları, yapay zeka ve makine öğrenimi için, muhtemel etkilerini ve biyolojik beyin hesaplamasının ilkelerini araştırmak için böceklerin sinir sistemlerini inceledi. Özellikle, böceklerin çevrelerindeki duyusal bilgileri bir yemek ödülü ile nasıl ilişkilendirdiklerini, ve sonrasında yiyecek aramak gibi kompleks görevleri çözmede bu bilgiyi nasıl hatırlayabildiklerini analiz ettiler. Sonuçlar, duyu bilgisinin beyinde hafızalara dönüşümü, kompleks görevleri çözmede gelecekteki makine öğrenme ve yapay zeka uygulamarına ilham verebileceğini gösteriyor. Bu çalışma PNAS dergisinde yayımlandı.
Canlı organizmalar, karmaşık ve dinamik çevrelerinin ortaya çıkardığı problemler ile başa çıkmada dikkat çekici yetenekler gösterir. Ortam değiştiğinde davranışlarını hızlıca adapte etmek için deneyimlerini genelleştirebilirler. Zooloji uzmanları, meyve sineği sinir sisteminin, yiyecek arama davranışını nasıl kontrol ettiğini incelediler. Bir bilgisayar modeli kullanarak, meyve sineğinin sinir sisteminin yiyecek kaynağından yayılan kokulara verdiği yanıtı simule edip ölçümleri analiz ettiler.
Universitat Oberta de Catalunya Zooloji Enstitüsünde, doktora tezinin bir parçası olarak bu modeli oluşturan bilgisayar bilimci Dr. Hannes Rapp; ‘’Meyve sineği modelimizi başlangıçta böceklerin deneylerde eğitildiği gibi tamamen aynı şekilde eğittik. Simulasyonda belirli bir kokuyu ödül ile birlikte, ikinci bir kokuyu da ödül olmadan sunduk. Model birkaç koku sunumundan sonra ödüllendirilmiş kokunun güçlü bir temsilini hızlıca öğrenip, sonradan uzaysal olarak karmaşık ve geçici dinamik bir ortamda bu kokunun kaynağını bulabilir.’’ dedi.
Oluşturulan bu model bu nedenle hafızasından genelleme yapabilir ve daha önce öğrendiği tamamen yeni ve karmaşık bir koku molekül manzarasında uygulayabilirken, öğrenmesi yalnızca çok küçük bir eğitim örneği veritabanı gerektirdi. Çalışmanın kıdemli yazarı Prof. Dr. Martin Nawrot ‘’Modelimiz için, sinir sistemlerinde biyolojik bilgi işlenmesinin belirli özelliklerinden faydalandık.’’ dedi. ‘’ Bunlar, özellikle kısa sinir uyarıları aracılığıyla duyusal uyaranların hızlı ve paralel bir şekilde işlenmesinin yanı sıra, öğrenme işlemi sırasında birçok sinaptik temasın spontan düzenlenmesiyle dağıtılmış bir hafızanın oluşturulmasıdır. ‘’ Bu modelin temelinde olan teorik ilkeler yapay zeka ve otonom sistemlerde de kullanılabilir. Daha fazla verimli öğrenmek ve değişen bir ortamda öğrendiklerini uygulamak için yapay ajanlara olanak sağlanıyor.
Kaynaklar:
Çeviri Metni: https://www.sciencedaily.com/releases/2020/11/201105115201.htm
A spiking neural program for sensorimotor control during foraging in flying insects. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2020; 202009821 DOI: 10.1073/pnas.2009821117
Muhyettin Şentürk