Понимание процессов обучения в нейронных сетях, нейроны которых близки по своим характеристикам к нейронам головного мозга, является ключевым вопросом в нейронауке. В настоящее время на рынке нет устройств, имеющих такое нейроподобное управление. Ученые ННГУ в исследовании показали, что виртуальная нейронная сеть может управлять роботом при определенном воздействии. Самообучающийся нейроробот оснащен ультразвуковыми датчиками расстояния и чувствительным бампером с датчиками касания. Датчики позволяют детектировать препятствия с левой и правой стороны. Активность сенсорных нейронов зависит от сигналов с датчиков.
Нейроробот обучается в процессе взаимодействия с внешней средой — двигаясь вперед, он получает стимуляцию от датчиков. В результате такого самообучения робот начинает объезжать препятствия заранее, не касаясь их. Кроме того, робот способен переобучиться при смене положения ультразвуковых датчиков расстояния. Следующим шагом развития проекта, как пояснили ученые, станет разработка коммерческого продукта «нейроконструктор». Робототехнические конструкторы, представленные в настоящее время на рынке, не имеют такого нейроподобного управления. Коммерческий продукт в дальнейшем может быть востребован в образовательной сфере, например, с его помощью студенты смогут моделировать нейронные сети. Новинка может быть использована и в сфере игровой индустрии.
Проект выполняется в рамках Национальной технологической инициативы и ее рынка «Нейронет», что предполагает активное развитие средств человеко-машинных коммуникаций, основанных на передовых разработках в нейротехнологиях и повышающих продуктивность человеко-машинных систем, производительность психических и мыслительных процессов. Новые технологии, продукты и услуги «Нейронет» будут разрабатываться на основе результатов интенсивного изучения человеческого мозга и нервной системы.
Технологии, заложенные в нейророботе, могут быть в дальнейшем использованы для создания более сложных роботизированных устройств (в том числе беспилотных транспортных средств), обладающих свойствами позиционирования в динамично меняющейся среде и применяться, как на промышленных объектах, так и в труднодоступных местах: в космосе и глубоко под водой.