Unsere Sinne arbeiten synergetisch zusammen, das heißt, sie arbeiten zusammen, um ein umfassenderes Verständnis zu ermöglichen, insbesondere wenn einzelne Signale subtil sind.
In diesem Prozess kann die Gesamtsumme der biologischen Inputs größer sein als die individuellen Beiträge jedes Sinnes.
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Allerdings tendieren Roboter traditionell dazu, einen direkteren Ansatz zu verfolgen und Informationen isoliert zu verarbeiten.
Angesichts dessen, Forscher an der Pennsylvania State University (Penn State) übernehmen das biologische Konzept der sensorischen Synergie, um es auf künstliche Intelligenz (KI) anzuwenden.
Produkt des biologischen Konzepts der sensorischen Synergie
Das Ergebnis dieser Forschung ist die Entwicklung des ersten multisensorisches künstliches Neuron integriert, wodurch Maschinen Informationen verschiedener Sensoren kombinieren und verarbeiten können.
Damit würde die menschliche Fähigkeit nachgeahmt, mehrere Sinne zu integrieren, um die Umgebung besser zu verstehen.
Die kürzlich in Nature Communications dieses Monats veröffentlichte Arbeit markiert einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Forschung.
Saptarshi Das, der Leiter dieser Initiative, betont, dass sich Roboter bei ihrer Entscheidungsfindung im Allgemeinen an der Umgebung orientieren, in der sie sich befinden.
Allerdings arbeiten seine Sensoren meist isoliert, ohne miteinander zu kommunizieren. Dies bedeutet, dass sensorische Informationen nicht effizient weitergegeben werden.
Darüber hinaus wirft Das eine wichtige Frage auf: Ist die kollektive Entscheidungsfindung über eine Sensorverarbeitungseinheit die effizienteste Methode?
Er vergleicht ihn mit dem menschlichen Gehirn, bei dem ein Sinn einen anderen beeinflussen und ergänzen kann, sodass der Mensch eine Situation besser einschätzen kann.
Dieser Prozess der sensorischen Vernetzung im menschlichen Gehirn kann zu fundierteren und anpassungsfähigeren Entscheidungen führen. Daher versucht die Forschung, diese biologischen Prinzipien auf die KI anzuwenden.
Ziel ist es, die Fähigkeit von Maschinen zu verbessern, anspruchsvollere und kontextbezogenere Entscheidungen auf der Grundlage integrierter sensorischer Informationen, also inspiriert von menschlichen Sinnen, zu treffen.
(Bild: Reproduktion/Internet)
Derzeit arbeiten Sensoren in der KI unabhängig voneinander und senden Informationen zur Entscheidungsfindung an eine zentrale Einheit, was mehr Energie verbraucht.
Andererseits schlägt diese Forschung vor, dass Sensoren direkt miteinander kommunizieren können, was den Prozess effizienter macht, insbesondere wenn die Informationen subtil sind.
Dies verspricht, die Fähigkeit von KI-Maschinen zu verbessern, Entscheidungen auf der Grundlage integrierter sensorischer Informationen zu treffen. Um dies zu erreichen, konzentrierte sich die Forschung auf die Integration eines taktilen und visuellen Sensors.
So war es mithilfe des visuellen Gedächtnisses möglich, dass die Ausgabe eines Sensors den anderen beeinflusste. Dies führte zu Verbesserungen in der Navigation, wobei das visuelle Gedächtnis taktile Reaktionen beeinflusste und unterstützte.
Es ist ihnen gelungen, eine zu erstellen Neuron multisensorisches künstliches Gerät, das einen taktilen Sensor mit einem Fototransistor auf Molybdändisulfidbasis verbindet und so die effektive Integration visueller und taktiler Signale ermöglicht.
Vor diesem Hintergrund haben wir das Potenzial, die Fähigkeit von Maschinen zu verbessern, Informationen von verschiedenen Sensoren effizienter und anpassungsfähiger zu verarbeiten.
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