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Bio-inspired computer networks self-organise and learn http://www.physorg.com/news186413363.html February 26, 2010 (PhysOrg.com) -- 以物理上分離的模組所組成的強大電腦、自我組織的網路以及靈感來 自生物系統的運算,這三大熱門研究主題現在在一項歐洲計畫中聚首。 歐洲研究者已開發出一種創新的運算平台。在這套系統的中心是許多小型模組,每個模組 以晶片製成,具有內建的學習能力。一個自我配置的無線網路會連接這些模組,讓它們像 一個一致的群體(coherent group)般運作。 演化成合於正在進行中的任務,並且會對於它們所處環境的資訊產生作用,這樣的系統被 它們的開發者描述成「來自生物的靈感」。它們非常適合建構科學問題的數學模型,在其 中複雜(complexity)源自簡單的基石,例如腦部、股市以及新點子的擴散。 研究者已使用能夠學習的程式 -- 神經網路 -- 來研究像這樣的問題。如果他們能將指令 硬體接線(hard-wire)成電腦晶片而非將它們當成軟體載入,他們的模擬將能跑更快, 不過,這通常會阻止機器「繼續學習」。若晶片能透過在實體上重新配置它們自己( physically reconfiguring themselves)而學習(新事物),將能夠呈現出這兩種世界 中最好的結果。 大量電腦平行運作以解決複雜問題並不是新構想。然而,這樣的網路並非十分有彈性,因 為電腦必須以專為每種任務量身訂做的軟體個別設定。這項 European PERPLEXUS 計畫因 而利用此研究中另一種熱門主題:自我組織的無限網路,那能使自己適應正在進行中的工 作。 普適模組與普適晶片(Ubidules and ubichips) 原則上,這樣的網路,可藉由任何伸手可及的、備有無線網路的裝置 -- 電腦、智慧手機 、機器人甚至是電子玩具 -- 組裝自己,提供所謂的「普適運算(ubiquitous computing )」,這個由歐盟所贊助之 PERPLEXUS 計畫的發言人 Andres Perez-Uribe 解釋。 在這項計畫中,研究者將他們自己設限在一種模組網路上,該網路由一種基本的基石所構 成:普適模組(ubidule),一種為特定目的而設計的模組,大小與 PDA 類似。普適模組 能取得來自於環境中的資訊,以無線方式共享資料,並使它們的行為能夠合於情勢。例如 ,在一大型網路中,某些普適模組也許會演化成專門從事特定任務,而其他的普適模組則 會把任務托付(delegate)給它們。 每個普適模組的關鍵是一個處理器晶片,普適晶片(ubichip),那能夠學習與演化。這 個構想來自於一項更早期的歐盟計畫,POEtic,那開發出一款基於大量同一次單元(即 cell)的處理器。端看目前任務,每個 cell 能藉由改變其初始接線(internal wiring )而改變其功能;在更高的層次上,cell 之間的連線也能夠被建立或破壞。直到目前為 止,這樣的彈性只有那些已受到外部程式化(externally programmed)的晶片才能擁有 。相較之下,這些普適晶片能自行產生必要的接線。 塑模腦部與文化(Modelling brains and cultures) 研究者表示,普適模組能塑模物理科學中基於網格(grid-based)的問題以及生物系統、 社會科學中難以公式化(formulate)的挑戰。例如,他們已利用普適模組來發展貌似生 物學上的腦部神經網路模組,並用來研究點子如何在人們之間傳開。 能以網格或網路具體化的問題通常在稱為代理人(agents)之自主程式的幫助下進行研究 ,那從網路的不同部份收集與交換資訊。此刻,這樣的交換通常非常基本,代理人通常把 到來的所有資訊通通傳出去。Perez-Uribe 解釋,普適模組所構成的網路,能賦予每個代 理人專屬的神經網路。透過詮釋資料以及對它們所傳遞的東西更有選擇性,這些智慧型代 理人能產生更好的模型。 此計畫的另一項分支涉及一群小但精練的全地形機器人,它們都裝有普適晶片。研究者在 所謂的集體機器人學(collective robotics)領域中開發出一項新策略,其前提是,一 群彼此相互通訊的機器人比個別動作的相同機器人更有效率。(想想螞蟻) 在此例中,研究者觀察搜索機器人如何確定一處重要地點,例如它們得要拾起的物品的聚 集點。每個機器會展現出有顏色的標燈(beacon),並配有一具攝影機能看見其他機器人 的標燈。機器人會改變其標燈的顏色以發訊告知它們已成功地找到目標,而鄰近的機器人 能複製它們的行為。 結果呈現出標燈顏色的梯度(gradien),那引導其他機器人朝向目標前進,而不是像你 在一處不熟悉的購物商場中,你可能會跟在那些提著特定塑膠袋的人們後面來尋找特定店 面。根據 Perez-Uribe 表示,這種技術對於那些不可能使用固定座標或 GPS 引導的情況 大有可為。 反映出 PERPLEXUS 向前看的天性,它受到瑞士、法國、波蘭與西班牙的學術單位控制。 PERPLEXUS 的資金來自於第六框架(Sixth Framework)研究計畫的 ICT 標準(FET Proactive)。 -- 原始網址: http://only-perception.blogspot.com/2010/05/blog-post_5227.html --



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◆ From: 118.160.160.193
1F:→ mulkcs:其實這篇我自己看不太懂 囧rz 05/24 22:34
2F:→ shoxx:看起來是透過機器人進行類神經網路模擬人類社會行為 05/24 23:16
3F:→ mulkcs:看起來好複雜 XD 05/26 12:27
4F:推 brendonfish:大概來說,他們作出了可以獨立學習的計算模組, 06/06 13:27
5F:→ brendonfish:多個模組可以自我分工,再整合各自的計算結果,有點 06/06 13:29
6F:→ brendonfish:像功能區位化假設下的大腦;這種架構的另一個應用是 06/06 13:30
7F:→ brendonfish:團體動力學的作法,每個模組的功能相同,但配置在不同 06/06 13:31
8F:→ brendonfish:解空間的不同位置尋找答案,在彼此溝通交換自己得到的 06/06 13:33
9F:→ brendonfish:答案,修正自己的尋找方向,達到團體最佳解。 06/06 13:34
10F:→ brendonfish:修正一下,第四行是同一姐空間的不同位置。 06/06 13:36
11F:→ mulkcs:推樓上解釋 這樣果然比較好懂...但我很想知道 這樣會收斂嗎 06/07 01:29
12F:→ mulkcs:或者我覺得收斂的速度會是一個重要的關鍵... 06/07 01:29
13F:推 brendonfish:第一個情況是功能分工,所以我想是需要整合個模組的 06/07 07:03
14F:→ brendonfish:機制,第二個情況是有收斂的機制,模組間的溝通會產生 06/07 07:04
15F:推 brendonfish:西瓜偎大邊的行為,當前有較佳解的模組會藉由溝通吸引 06/07 07:29
16F:→ brendonfish:其他模組搜尋較佳解附近的解空間,漸漸得到團體共識。 06/07 07:30
17F:→ brendonfish:詳細的機制我不是很清楚,不過應該跟其它最佳化的方法 06/07 07:33
18F:→ brendonfish:一樣,要看解空間大小跟複雜度,使用的搜尋模組數量, 06/07 07:36
19F:→ brendonfish:還有決定搜尋策略的參數之類的。 06/07 07:38
20F:→ brendonfish:總之,第一個情況系統是分工再整合,也許沒有收斂的 06/07 07:41
21F:→ brendonfish:問題;第二個情況要是解空間大小與複雜度,選適量的搜 06/07 07:44
22F:→ brendonfish:尋模組,跟適當的行為參數,就會收斂得快又好。 06/07 07:48







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