The traveling salesrat: insights into the dynamics of efficient spatial navigation in the rodent
Notice bibliographique
Résumé
Rodent spatial navigation requires the dynamic evaluation of multiple sources of information, including visual cues, self-motion signals and reward signals. The nature of the evaluation, its dynamics and the relative weighting of the multiple information streams are largely unknown and have generated many hypotheses in the field of robotics. We use the framework of the traveling salesperson problem (TSP) to study how this evaluation may be achieved. The TSP is a classical artificial intelligence NP-hard problem that requires an agent to visit a fixed set of locations once, minimizing the total distance traveled. We show that after a few trials, rats converge on a short route between rewarded food cups. We propose that this route emerges from a series of local decisions that are derived from weighing information embedded in the context of the task. We study the relative weighting of spatial and reward information and establish that, in the conditions of this experiment, when the contingencies are not in conflict, rats choose the spatial or reward optimal solution. There was a trend toward a preference for space when the contingencies were in conflict. We also show that the spatial decision about which cup to go to next is biased by the orientation of the animal. Reward contingencies are also shown to significantly and dynamically modulate the decision-making process. This paradigm will allow for further neurophysiological studies aimed at understanding the synergistic role of brain areas involved in planning, reward processing and spatial navigation. These insights will in turn suggest new neural-like architectures for the control of mobile autonomous robots.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».