Evolving a Neural Olfactorimotor System in Virtual and Real Olfactory Environments
Notice bibliographique
Résumé
To provide a platform to enable the study of simulated olfactory circuitry in context, we have integrated a simulated neural olfactorimotor system with a virtual world which simulates both computational fluid dynamics as well as a robotic agent capable of exploring the simulated plumes. A number of the elements which we developed for this purpose have not, to our knowledge, been previously assembled into an integrated system, including: control of a simulated agent by a neural olfactorimotor system; continuous interaction between the simulated robot and the virtual plume; the inclusion of multiple distinct odorant plumes and background odor; the systematic use of artificial evolution driven by olfactorimotor performance (e.g., time to locate a plume source) to specify parameter values; the incorporation of the realities of an imperfect physical robot using a hybrid model where a physical robot encounters a simulated plume. We close by describing ongoing work toward engineering a high dimensional, reversible, low power electronic olfactory sensor which will allow olfactorimotor neural circuitry evolved in the virtual world to control an autonomous olfactory robot in the physical world. The platform described here is intended to better test theories of olfactory circuit function, as well as provide robust odor source localization in realistic environments.
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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 | 0,000 | 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 ».