Neurorobotics
न्यूरोरोबॉटिक्स तंत्रिका विज्ञान, रोबोटिक्स और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का संयुक्त अध्ययन है। यह सन्निहित स्वायत्त तंत्रिका प्रणालियों का विज्ञान और प्रौद्योगिकी है। तंत्रिका प्रणालियों में मस्तिष्क-प्रेरित एल्गोरिदम शामिल हैं (जैसे। संयोजक नेटवर्क), जैविक तंत्रिका नेटवर्क के कम्प्यूटेशनल मॉडल (जैसे। कृत्रिम स्पाइकिंग तंत्रिका नेटवर्क, तंत्रिका सूक्ष्म परिपथों के बड़े पैमाने पर अनुकरण) और वास्तविक जैविक प्रणालियाँ (जैसे। इन विवो और इन विट्रो न्यूरल नेट)। इस तरह की तंत्रिका प्रणालियों को यंत्रों में मैकेनिक या किसी अन्य प्रकार के शारीरिक सक्रियण के साथ सन्निहित किया जा सकता है। इसमें रोबोट, कृत्रिम या पहनने योग्य प्रणालियाँ शामिल हैं, लेकिन छोटे पैमाने पर, सूक्ष्म मशीनें और बड़े पैमाने पर, फर्नीचर और बुनियादी ढांचे भी शामिल हैं। न्यूरोरोबोटिक्स रोबोटिक्स के साथ तंत्रिका विज्ञान की वह शाखा है, जो मस्तिष्क-प्रेरित एल्गोरिदम जैसे सन्निहित स्वायत्त तंत्रिका प्रणालियों के विज्ञान और प्रौद्योगिकी के अध्ययन और अनुप्रयोग से संबंधित है। यह इस विचार पर आधारित है कि मस्तिष्क सन्निहित है और शरीर पर्यावरण में अंतर्निहित है। इसलिए, अधिकांश न्यूरोरोबॉट को नकली वातावरण के विपरीत वास्तविक दुनिया में कार्य करने की आवश्यकता होती है। रोबोट न्यूरोरोबोटिक्स के लिए मस्तिष्क-प्रेरित एल्गोरिदम से परे मस्तिष्क-नियंत्रित रोबोट प्रणालियों का डिज़ाइन भी शामिल हो सकता है। मॉडल न्यूरोरोबॉट के प्रमुख वर्गों को रोबोट के उद्देश्य के आधार पर विभिन्न प्रमुख वर्गों में विभाजित किया जा सकता है। प्रत्येक वर्ग को अध्ययन के लिए रुचि के एक विशिष्ट तंत्र को लागू करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। न्यूरोरोबॉट के सामान्य प्रकार वे हैं जिनका उपयोग मोटर नियंत्रण, स्मृति, क्रिया चयन और धारणा का अध्ययन करने के लिए किया जाता है। लोकोमोशन और मोटर नियंत्रण न्यूरोरोबॉट का उपयोग अक्सर मोटर प्रतिक्रिया और नियंत्रण प्रणालियों का अध्ययन करने के लिए किया जाता है, और रोबोट के लिए नियंत्रक विकसित करने में उनकी योग्यता साबित हुई है। लोकोमोशन को मोटर प्रणालियों की क्रिया पर कई न्यूरोलॉजिकल रूप से प्रेरित सिद्धांतों द्वारा मॉडल किया गया है। लोकोमोशन नियंत्रण की नकल मॉडल या केंद्रीय पैटर्न जनरेटर, दोहराए जाने वाले व्यवहार को चलाने में सक्षम न्यूरॉन्स के झुंड, चार पैर वाले चलने वाले रोबोट बनाने के लिए की गई है। अन्य समूहों ने प्राथमिक नियंत्रण प्रणालियों को सरल स्वायत्त प्रणालियों के एक पदानुक्रमित समूह में संयोजित करने के विचार का विस्तार किया है। ये प्रणालियाँ इन अल्पविकसित उपसमुच्चय के संयोजन से जटिल गतिविधियों को तैयार कर सकती हैं। मोटर क्रिया का यह सिद्धांत कॉर्टिकल कॉलम के संगठन पर आधारित है, जो सरल संवेदी इनपुट से एक जटिल अभिवाही संकेतों में उत्तरोत्तर एकीकृत होता है, या जटिल मोटर कार्यक्रमों से प्रत्येक मांसपेशी फाइबर के लिए सरल नियंत्रणों में प्रवाहित संकेतों में, एक समान पदानुक्रमित संरचना बनाता है। मोटर नियंत्रण के लिए एक अन्य विधि एक प्रकार की नकली मांसपेशियों की स्मृति बनाने के लिए सीखी गई त्रुटि सुधार और भविष्यसूचक नियंत्रण का उपयोग करती है। इस मॉडल में, समय के साथ सुचारू और सटीक आंदोलनों का उत्पादन करने के लिए त्रुटि प्रतिक्रिया का उपयोग करने के लिए अजीब, यादृच्छिक और त्रुटि-प्रवण आंदोलनों को ठीक किया जाता है। नियंत्रक त्रुटि की भविष्यवाणी करके सही नियंत्रण संकेत बनाना सीखता है। इन विचारों का उपयोग करते हुए, रोबोटों को डिज़ाइन किया गया है जो अनुकूलनीय भुजा आंदोलनों का उत्पादन करना या किसी पाठ्यक्रम में बाधाओं से बचना सीख सकते हैं। सीखने और स्मृति प्रणाली रोबोट पशु स्मृति प्रणाली के सिद्धांतों का परीक्षण करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। कई अध्ययन चूहों की स्मृति प्रणाली की जांच करते हैं, विशेष रूप से चूहा हिप्पोकैम्पस, स्थान कोशिकाओं से निपटने के लिए, जो एक विशिष्ट स्थान के लिए आग लगाते हैं जो सीखा गया है। चूहा हिप्पोकैम्पस के बाद मॉडल की गई प्रणालियाँ आम तौर पर पर्यावरण के मानसिक मानचित्रों को सीखने में सक्षम होती हैं, जिसमें स्थलों को पहचानना और उनके साथ व्यवहार को जोड़ना शामिल है, जिससे वे आगामी बाधाओं और स्थलों की भविष्यवाणी कर सकते हैं। एक अन्य अध्ययन ने मुख्य रूप से श्रवण, लेकिन दृश्य उत्तेजनाओं के आधार पर अभिविन्यास और स्थानीयकरण के लिए बार्न उल्लू के प्रस्तावित सीखने के प्रतिमान के आधार पर एक रोबोट का उत्पादन किया है। परिकल्पित विधि में सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी और न्यूरोमोडायलेशन शामिल है, एक ज्यादातर रासायनिक प्रभाव जिसमें डोपामाइन या सेरोटोनिन जैसे न्यूरोट्रांसमीटर एक न्यूरॉन की फायरिंग संवेदनशीलता को तेज होने के लिए प्रभावित करते हैं। अध्ययन में उपयोग किया गया रोबोट पर्याप्त रूप से बार्न उल्लू के व्यवहार से मेल खाता है। इसके अलावा, मोटर आउटपुट और श्रवण प्रतिक्रिया के बीच घनिष्ठ बातचीत सीखने की प्रक्रिया में महत्वपूर्ण साबित हुई, जो सीखने के कई मॉडलों में शामिल सक्रिय संवेदन सिद्धांतों का समर्थन करती है। इन अध्ययनों में न्यूरोरोबॉट को सीखने के लिए सरल भूलभुलैया या पैटर्न के साथ प्रस्तुत किया जाता है। न्यूरोरोबॉट को प्रस्तुत की गई कुछ समस्याओं में प्रतीकों, रंगों या अन्य प्रतिरूपों की पहचान और प्रतिरूप के आधार पर सरल कार्यों को निष्पादित करना शामिल है। बार्न उल्लू अनुकरण के मामले में, रोबोट को अपने वातावरण में नेविगेट करने के लिए अपना स्थान और दिशा निर्धारित करनी थी। क्रिया चयन और मूल्य प्रणालियाँ क्रिया चयन अध्ययन किसी क्रिया और उसके परिणाम के नकारात्मक या सकारात्मक महत्व से संबंधित हैं। न्यूरोरोबॉट का उपयोग सरल नैतिक अंतःक्रियाओं का अध्ययन करने के लिए किया जा सकता है और किया जा सकता है, जैसे कि शास्त्रीय विचार प्रयोग जहां एक जीवन बेड़ा पकड़ सकता है उससे अधिक लोग हैं, और किसी को बाकी को बचाने के लिए नाव छोड़नी चाहिए। हालांकि, कार्रवाई चयन के अध्ययन में उपयोग किए जाने वाले अधिक न्यूरोरोबॉट अध्ययन में रोबोट की आबादी के आत्म-संरक्षण या निरंतरता जैसे बहुत सरल अनुनय के साथ प्रतिस्पर्धा करते हैं। सकारात्मक परिणामों वाले परिपथों को प्रोत्साहित करने के लिए इन न्यूरोरोबॉट को सिनेप्स के न्यूरोमॉड्यूलेशन के बाद तैयार किया जाता है। जैविक प्रणालियों में, डोपामाइन या एसिटाइलकोलाइन जैसे न्यूरोट्रांसमीटर सकारात्मक रूप से लाभकारी तंत्रिका संकेतों को मजबूत करते हैं। इस तरह की बातचीत के एक अध्ययन में रोबोट डार्विन VII शामिल था, जिसने प्रवाहकीय धातु ब्लॉकों को "खाने" के लिए दृश्य, श्रवण और एक नकली स्वाद इनपुट का उपयोग किया। मनमाने ढंग से चुने गए अच्छे ब्लॉकों पर एक धारीदार पैटर्न होता था जबकि खराब ब्लॉकों पर एक गोलाकार आकार होता था। स्वाद की भावना को ब्लॉकों की चालकता द्वारा अनुकरण किया गया था। रोबोट की चालकता के स्तर के आधार पर स्वाद के लिए सकारात्मक और नकारात्मक प्रतिक्रिया थी। शोधकर्ताओं ने यह देखने के लिए रोबोट का अवलोकन किया कि उसने अपने निवेश के आधार पर अपने कार्य चयन व्यवहार को कैसे सीखा। अन्य अध्ययनों में छोटे रोबोटों के झुंड का उपयोग किया गया है जो कमरे में फैली बैटरियों को खाते हैं और इसके निष्कर्षों को अन्य रोबोटों को बताते हैं। संवेदी धारणा, विशेष रूप से दृष्टि का अध्ययन करने के लिए संवेदी धारणा न्यूरोरोबॉट का भी उपयोग किया गया है। ये मुख्य रूप से ऐसी प्रणालियाँ हैं जो स्वचालित में संवेदी मार्गों के तंत्रिका मॉडल को एम्बेड करने के परिणामस्वरूप होती हैं। यह दृष्टिकोण व्यवहार के दौरान होने वाले संवेदी संकेतों के संपर्क में आता है और तंत्रिका मॉडल की मजबूती की डिग्री के अधिक यथार्थवादी मूल्यांकन को भी सक्षम बनाता है। यह सर्वविदित है कि मोटर गतिविधि द्वारा उत्पादित संवेदी संकेतों में परिवर्तन उपयोगी अवधारणात्मक संकेत प्रदान करते हैं जो जीवों द्वारा बड़े पैमाने पर उपयोग किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, शोधकर्ताओं ने दृश्य दृश्य के मजबूत प्रतिनिधित्व को स्थापित करने के लिए मानव सिर और आंखों की गतिविधियों की प्रतिकृति के दौरान उभरने वाली गहराई की जानकारी का उपयोग किया है। जैविक रोबोट जैविक रोबोट आधिकारिक तौर पर न्यूरोरोबॉट नहीं हैं क्योंकि वे न्यूरोलॉजिकल रूप से प्रेरित एआई सिस्टम नहीं हैं, बल्कि वास्तविक न्यूरॉन ऊतक एक रोबोट के लिए वायर्ड हैं। यह मस्तिष्क विकास या तंत्रिका अंतःक्रियाओं का अध्ययन करने के लिए सुसंस्कृत तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग को नियोजित करता है। इनमें आम तौर पर एक बहु-विद्युत सरणी (एम. ई. ए.) पर उठाया गया एक तंत्रिका संवर्धन होता है, जो तंत्रिका गतिविधि को रिकॉर्ड करने और ऊतक को उत्तेजित करने दोनों में सक्षम होता है। कुछ मामलों में, एम. ई. ए. एक कंप्यूटर से जुड़ा होता है जो मस्तिष्क के ऊतकों के लिए एक नकली वातावरण प्रस्तुत करता है और मस्तिष्क की गतिविधि को अनुकरण में कार्यों में परिवर्तित करता है, साथ ही संवेदी प्रतिक्रिया प्रदान करता है तंत्रिका गतिविधि को रिकॉर्ड करने की क्षमता शोधकर्ताओं को मस्तिष्क में एक खिड़की देती है, जिसका उपयोग वे कई समान मुद्दों के बारे में जानने के लिए कर सकते हैं जिनके लिए न्यूरोरोबॉट का उपयोग किया जाता है। जैविक रोबोटों के साथ चिंता का एक क्षेत्र नैतिकता है। इस तरह के प्रयोगों का इलाज कैसे किया जाए, इस बारे में कई सवाल उठाए जाते हैं। केंद्रीय प्रश्न चेतना से संबंधित है और क्या चूहे का मस्तिष्क इसका अनुभव करता है या नहीं। चेतना को परिभाषित करने के बारे में कई सिद्धांत हैं। तंत्रिका विज्ञान के लिए प्रभाव तंत्रिका विज्ञानियों को न्यूरोरोबोटिक्स से लाभ होता है क्योंकि यह एक नियंत्रित और परीक्षण योग्य वातावरण में मस्तिष्क के कार्य के विभिन्न संभावित तरीकों का परीक्षण करने के लिए एक खाली स्लेट प्रदान करता है। जबकि रोबोट उन प्रणालियों के अधिक सरल संस्करण हैं जिनका वे अनुकरण करते हैं, वे अधिक विशिष्ट हैं, जिससे समस्या का अधिक प्रत्यक्ष परीक्षण किया जा सकता है। उन्हें हर समय सुलभ होने का भी लाभ होता है, जबकि मस्तिष्क के बड़े हिस्से की निगरानी करना अधिक कठिन होता है, जबकि मनुष्य या जानवर सक्रिय होते हैं, विशेष रूप से व्यक्तिगत न्यूरॉन्स। तंत्रिका विज्ञान के विकास ने तंत्रिका उपचार का उत्पादन किया है। इनमें फार्मास्यूटिकल्स और तंत्रिका पुनर्वास शामिल हैं। प्रगति मस्तिष्क की एक जटिल समझ पर निर्भर करती है और यह वास्तव में कैसे कार्य करता है। क्रेनियल सर्जरी से जुड़े खतरे के कारण मस्तिष्क का अध्ययन करना मुश्किल है, विशेष रूप से मनुष्यों में। न्यूरोरोबॉट परीक्षणों और प्रयोगों की सीमा में सुधार कर सकते हैं जिन्हें तंत्रिका प्रक्रियाओं के अध्ययन में किया जा सकता है। ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस एक्सपीरियंस मशीन न्यूरोमोर्फिक इंजीनियरिंग वायरहेड (विज्ञान कथा) संदर्भ बाहरी लिंक स्कॉलरपीडिया पर न्यूरोरोबोटिक्स (जेफ क्रिचमार (2008), स्कॉलरपीडिया, 3 (3): 1365) एक प्रयोगशाला जो नॉर्थवेस्टर्न विश्वविद्यालय में न्यूरोरोबोटिक्स पर केंद्रित है। न्यूरोरोबोटिक्स में सीमाएँ। न्यूरोरोबोटिक्सः फ्रेडरिक कैपलान न्यूरोरोबोटिक्स लैब, कंट्रोल सिस्टम लैब, एथेंस के एनटीयूएन (प्रो. कोस्टास जे. किरियाकोपोलोस) द्वारा मानव मस्तिष्क परियोजना में न्यूरोरोबोटिक्स द्वारा मूर्त रूप का एक प्रयोगात्मक विज्ञान।