Hành trình Khoa học, Không gian và Thời gian!
Một mô hình học máy có thể tái tạo hành vi tràn ngập của cào cào.
Giáo sư Thomas Müller và Giáo sư Hans Briegel đã thực hiện nghiên cứu về một mô hình học máy trong vài năm. Mô hình của họ khác biệt đáng kể so với các mô hình học tập trí tuệ nhân tạo (AI) thay thế. Nhà triết học đến từ Konstanz và nhà vật lý lý thuyết từ Đại học Innsbruck đã tích hợp các phương pháp của lý thuyết hành động triết học và quang học lượng tử. Mô hình học tập “Projective Simulation” của họ đã được áp dụng thành công trong nghiên cứu cơ bản. Cùng với nhà vật lý học, tiến sĩ Katja Ried, các nhà nghiên cứu hiện đã điều chỉnh mô hình AI này để ứng dụng thực tế vào các hệ thống sinh học. Vấn đề hiện tại của tạp chí khoa học PLoS One thảo luận về cách mô hình học tập có thể được sử dụng để mô hình hóa và tái tạo hành vi bầy đàn cụ thể của cào cào.
Để thực hiện nghiên cứu hợp tác liên ngành của họ, các nhà khoa học đã sử dụng dữ liệu về hành vi của cào cào từ “Trung tâm nghiên cứu nâng cao về hành vi tập thể” ở Konstanz, nơi thực hiện nghiên cứu hàng đầu quốc tế về hành vi tập thể và được tài trợ thông qua sự xuất sắc của Đức Chiến lược kể từ đầu năm 2019. Các nhà sinh học nói riêng đang yêu cầu các mô hình giải thích hành vi tập thể được thiết kế để “gần gũi hơn với sinh học”. Hầu hết các mô hình hiện tại đã được nghĩ ra bởi các nhà vật lý cho rằng các cá nhân tương tác bị ảnh hưởng bởi một lực vật lý. Kết quả là, họ không nhất thiết cảm nhận các cá nhân trong bầy đàn là tác nhân, mà thay vào đó, như các điểm như các đơn vị từ hóa tương tác trên lưới. ” Các mô hình hoạt động tốt trong vật lý và có một cơ sở thực nghiệm tốt ở đó. Tuy nhiên, họ không mô hình hóa sự tương tác giữa các cá thể sống “, Thomas Müller nói.
“Projective Simulation” là mô hình học tập ban đầu được phát triển bởi Hans Briegel và dựa trên các tác nhân không phản ứng với các sự kiện theo cách được lập trình sẵn. Thay vào đó, họ có khả năng học hỏi. Những “tác nhân học tập” này được mã hóa thành những cá nhân có khuynh hướng hành vi khác nhau, những người tương tác với môi trường của họ bằng cách nhận thức và phản ứng với đầu vào của cảm giác. Với mục đích này, họ tuân theo các quy tắc AI cho phép họ sử dụng các trải nghiệm cá nhân trước đây để điều chỉnh hành động của mình.
Một mặt, quá trình học tập này bao gồm các quá trình ngẫu nhiên dựa trên vật lý lượng tử trong đó tất cả các khóa học hành động tiềm năng được xem xét. Mặt khác, nguyên tắc lý thuyết hành động của học tập củng cố ra đời, dựa trên những kết quả nhất định. “Chúng tôi trao phần thưởng nếu người đại diện di chuyển với người khác theo cách có trật tự. Đúng lúc, một nhân viên nhận ra: khi nhận ra một số điều, tốt hơn là nên phản ứng theo cách sẽ dẫn đến phần thưởng. Chúng tôi không đặt trước hành động đúng đắn trong một tình huống cụ thể, nhưng chúng tôi đảm bảo rằng nó đạt được thông qua sự tương tác giữa các tác nhân, “Thomas Müller giải thích.
Thomas Müller, Katja Ried và Hans Briegel, hiện đang giữ chức giáo sư thỉnh giảng ba năm tại Khoa Triết học tại Đại học Konstanz, đã áp dụng mô hình học tập này vào hành vi bầy đàn được nghiên cứu kỹ lưỡng và cụ thể của châu chấu. Trong một không gian hạn chế, hành vi di chuyển của côn trùng tương ứng với kích thước của bầy đàn. Nếu chỉ có một vài cá nhân, con cào cào di chuyển một cách rối loạn. Với số lượng lớn hơn, chúng di chuyển cùng nhau như một đơn vị. Với số lượng rất lớn, chúng di chuyển như một đơn vị và cùng hướng. Do các nhà nghiên cứu ban đầu quan tâm đến việc đơn giản là thử nghiệm mô hình học tập của họ, họ đã sử dụng một mô tả định tính về hành vi của con cào cào thay cho dữ liệu thô. Theo cách này, trên thực tế, họ có thể tái tạo một cách định tính hành vi của con cào cào.
Nhìn về phía trước, Thomas Müller tin rằng nghiên cứu trong tương lai trong lĩnh vực này sẽ được hưởng lợi từ các bộ dữ liệu lớn về động vật, chẳng hạn như trường học của cá với mô hình hành vi năng động của chúng. “Mô hình cá có lẽ sẽ là một bước tiếp theo tốt nhưng cũng rất phức tạp trong việc làm cho mô hình học tập của chúng ta trở nên thực tế hơn,” Müller kết luận.
Nguồn tin tức:
Tài liệu được cung cấp bởi Đại học Konstanz . Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.
Tạp chí tham khảo :