私たちの感覚は相乗的に機能します。つまり、特に個々の信号が微妙な場合、感覚が連携してより包括的な理解を提供します。
このプロセスでは、生物学的入力の合計が、各感覚の個々の寄与よりも大きくなる可能性があります。
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しかし、ロボットは伝統的に、より直接的なアプローチに従い、情報を分離して処理する傾向がありました。
これを考慮して、 研究者 ペンシルバニア州立大学 (ペンシルベニア州立大学) の研究チームは、感覚相乗効果という生物学的概念を採用して人工知能 (AI) に応用しています。
感覚の相乗効果という生物学的概念の産物
この研究の結果、最初の製品が開発されました。 多感覚人工ニューロン これにより、機械がさまざまなセンサーからの情報を組み合わせて処理できるようになります。
これにより、周囲の環境をより完全に理解するために複数の感覚を組み込む人間の能力が模倣されることになります。
今月の Nature Communications に最近掲載された研究は、AI 研究の大きな進歩を示しています。
この取り組みのリーダーであるサプタルシ・ダス氏は、ロボットは意思決定をする際、通常、ロボットが置かれている環境に基づいて判断することを強調しています。
ただし、そのセンサーは通常、相互に通信せずに単独で動作します。 これは、感覚情報が効率的に共有されていないことを意味します。
さらに、Das は重要な疑問を提起しています。センサー処理ユニットを使用した集団的な意思決定が最も効率的な方法なのでしょうか?
彼は人間の脳と比較しており、ある感覚が別の感覚に影響を与えたり補完したりすることで、人は状況をより適切に評価できるようになります。
人間の脳における感覚相互接続のこのプロセスにより、より多くの情報に基づいた適応的な意思決定が可能になります。 したがって、これらの生物学的原理を AI に適用する研究が行われています。
その目的は、統合された感覚情報、つまり人間の感覚に触発された情報に基づいて、より高度で状況に応じた意思決定を行う機械の能力を向上させることです。
（画像：転載・インターネット）
現在、AI ではセンサーが独立して動作し、決定のために情報を中央ユニットに送信するため、より多くのエネルギーを消費します。
一方、この研究は、センサーが相互に直接通信できるため、特に情報が微妙な場合にプロセスがより効率的になることを提案しています。
これにより、統合された感覚情報に基づいて意思決定を行う AI マシンの能力が向上することが期待されます。 これを達成するために、研究では触覚センサーと視覚センサーの統合に焦点を当てました。
したがって、視覚記憶の助けを借りて、一方のセンサーの出力が他方のセンサーに影響を与えることが可能でした。 これにより、視覚的な記憶が触覚反応に影響を与え、補助することで、ナビゲーションが改善されました。
彼らはなんとか作成しました ニューロン 二硫化モリブデンをベースとしたフォトトランジスタに触覚センサーを接続し、視覚信号と触覚信号を効果的に統合できる多感覚人工デバイス。
したがって、これを考慮すると、さまざまなセンサーからの情報をより効率的かつ適応可能な方法で処理する機械の能力を向上させる可能性があります。
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