小脑位于大脑的下面,负责运动的协调、控制和计时。这种结构使我们走路或者其他跟力量相关的活动,比如投掷棒球,可以不自觉地协调各个运动。这些小脑驱动的活动正是一些机器人重建中最困难的部分。

东京电器通信大学研究人员Tadashi Yamazaki和 冲绳科学技术大学研究生Jun Igarashi 正使用NVIDIA®(英伟达™)GPU(图形处理器)来创建一个模拟人类小脑100,000神经元。这是一个最大的同类模拟。他们通过连接到一个依赖虚拟神经的机器人来进行测试。

这种研究“仿生”机器人的目的是通过对生物系统的研究,开发比现在机器人更稳健的机器人。

目前这二人已经写了一篇文章,描述他们的工作,并概述他们的目标。原来,他们设计的大型网络模型来研究小脑运动控制的基本机制,但它很快表明虚拟小脑可以用来帮助机器人在现实环境中用更自然的方式进行反应,这有可能解决在机器人研究中最伤脑筋的问题之一。

实时神经建模面临的最大挑战之一是仿真速度。只有一个CPU解决方案的计算时间需要98秒对一个一秒钟的刺激产生响应。由于其庞大的并行计算能力,基于GPU的解决方案是一百倍的速度,使得它非常适合现实世界中的场景。此GPU的版本被称为“实时的小脑(RC)”——使用CUDA,NVIDIA统一GPU编程的软件开发环境进行并行执行。

为了检验他们的工作中,研究人员将RC与一个人形机器人相连。使用RC作为一个实时的自适应控制器,机器人学会用一个圆形球拍拍打一个小塑料球。

让这个工作更重要的是,它是用廉价的现成硬件完成。该模型配备了一个装有GeForce®(精视™)GTX 580 NVIDIA®(英伟达™)GPU的PC。

该项目可能会推动硅小脑的发展,让机器人能实时与环境刺激产生反应。但是,这不会在一夜之间发生。科学家们仍然需要在小脑和机器人系统集成的标准工作模式上达成共识,这还需要时间。
研究人员的目标是完整了解在这个区域大脑是如何工作的。这可能有一天更好地治疗运动神经元疾病。