1.3: Науково-дослідницька діяльність

Last updated
Save as PDF

Page ID: 33650

\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

1.3 Науково-дослідницька діяльність

Використання природної біології як джерела натхнення для вирішення проблем зондування вимагає твердого розуміння біології. Хоча існує довга історія нашого розуміння того, як біологічні сенсорні системи виконують певні завдання, є ще дуже багато, що ще не вивчено. Біологічні науково-дослідні установи постійно виявляють глибші знання про структуру та функції сенсорних систем, що дає інженерним вирішувачам проблем більше розглянути. Моделі та алгоритми розроблені для узгодження вимірюваних даних, таких як модель елементарного виявлення руху Хассенштейна-Рейхардта (HR-EMD) [Hass56], моделі просторового зору DeValois [Dev88] та інші, більш орієнтовані на конкретну сенсорну систему, наприклад, зусилля Френка Вербліна для імітації обробки зору приматів в сітківка [Werb91], робота Джона Дугласа та Ніколаса Штраусфельда для відображення нейронної схеми мухи [Дуг00] та багато інших.

Іноді біологію навмисно розглядають для натхнення для нових ідей. Одним із прикладів є фінансування, надане протягом 1980-х років Управлінням військово-морських досліджень (ONR) та Агентством перспективних досліджень оборони (DARPA) для реалізації нових конструкцій військових датчиків. Одним з продуктів є колекція біологічно натхненних концепцій дизайну сенсорних систем, реалізованих в технології VLSI. Деякі з цих конструкцій, розроблених в Каліфорнійському технологічному інституті (CalTech), детально описані в Аналогові VLSI та нейронні системи [Mead89]. Одна з цих конструкцій, «кремнієва сітківка», була розширена Дослідницькою лабораторією ВПС (AFRL) для застосування військових шукачів шляхом інтеграції з масивом інфрачервоних датчиків [Mass93]. Деякі випускники лабораторії Міда почали свої власні лабораторії з біологічним натхненням в таких установах, як Технологічний інститут Джорджії, Університет Флориди, Массачусетський технологічний інститут тощо, тоді як інші випускники почали свої власні компанії, що будують біологічно натхненні компоненти або досліджують подальші концепції дизайну.

Набагато більше роботи з біологічно натхненного зондування можна знайти в технічних журналах та конференціях, таких як Міжнародна конференція IEEE з робототехніки та біоміметики. Тільки ця конференція налічує понад 500 доповідей і є щорічною конференцією з 2012 року. Поширеним додатком для цієї конференції є роботизована риба, яка має своє натхнення в дизайні риби для підводної маневреності. Інші популярні теми включають нейронні мережі глибокого навчання, виконавчі механізми, флокування (або роїння) та біоміметичні матеріали. Ці теми популярні в інших конференціях, журналах журналів і т.д. хоча оригінальна нейронна мережа є біологічно натхненний, багато подальших зусиль відхиляються від біології (не кажучи вже про те, як працюють справжні нейронні мережі). Будь-яке дослідження з використанням нейронної мережі або додавання чогось до роботизованої риби або іншої спочатку біо-натхненної концепції, можливо, може бути позначено «біо-натхненним», що ускладнює ізоляцію справді нових біонатхненних внесків.

На додаток до технологічних застосувань у нас є більш орієнтовані на біологію зусилля, де біологи намагаються вивести моделі, які адекватно відображають виміряні дані. Приклади журналів включають Vision Research та біологічну кібернетику. Недоліком для інженерів є інтенсивна з біологією мова, необхідна для передачі їх моделей, а також зусилля, як правило, дуже зосереджені на дуже специфічній частині нейронної схеми одного виду, наприклад, механізму повороту саламандри [Liu20]. Тому через кількість технічних зусиль та широке розмаїття дисциплін, які розглядають цю загальну тематичну область, досить складно охопити всі значні зусилля в будь-якому з основних модальностей (бачення, нюх, густація, тактильна, прослуховування) сенсорного дизайну, натхненного біо.