SPINS - um simulador neural para visualização de aspectos de aprendizado utilizando neurônios spiking

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.Os artefatos inteligentes podem ser considerados mecanismos inspirados biologicamente. Estes artefatos possuem a capacidade de simular características e comportamentos semelhantes ao dos seres vivos, através da modelagem biológica de seus sistemas neurais. Para obter um maior grau de fidelidade, o sistema nervoso destes artefatos deve implementar modelos neurais que se assemelhem ao modelo de neurônio biológico. Assim, acredita-se que a utilização de neurônios artificiais do tipo spiking - que são definidos como neurônios que apresentam como saída potenciais de ação - são os modelos mais recomendados para simular os neurônios biológicos. Para a visualização do sistema nervoso, que na área de Inteligência Artificial é representada pela rede neural do artefato, foi proposto neste trabalho um simulador neural chamado SPINS (Spiking Neurons Simulator). Este simulador foi desenvolvido para fins didáticos, possibilitando a visualização da rede neural como um todo, na qual são mostradas as ativações de cada neurônio e os estados em que o mesmo se apresenta, sendo que o estado é definido pelo seu potencial de membrana atual. Biologicamente, o aprendizado ocorre através de mudanças estruturais nas sinapses. Assim, através da organização de conexões sinápticas específicas, o simulador proposto permite visualizar aspectos de aprendizado, tais como habituação, sensibilização e condicionamento clássico. A teoria biológica que fundamenta este trabalho, bem como as estruturas computacionais que representam os modelos biológicos, é apresentada para dar um maior embasamento teórico. Por fim, o simulador proposto é validado através de um caso de uso o qual é implementada uma rede neural de um robô inspirado biologicamente

Implementação de um modelo de neurônios pulsados para análise e visualização de formas de aprendizado em tempo de operação em robôs

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.Este trabalho apresenta uma abordagem teórica e prática da aplicação de conceitos de uma classe específica de redes neurais, formadas por neurônios com potencial de ação, na área do aprendizado de sistemas robóticos. Adaptou-se o modelo de Redes Neurais Hierárquicas Orientadas a Objetos (Hi-NOON) para um dispositivo robótico simples. A fim de validar estas adaptações implementou-se alguns circuitos neurais em um robô LEGO onde algumas formas de aprendizado em tempo de operação foram observadas. Os resultados obtidos e a discussão associada descrevem graficamente os relacionamentos entre neurônios e sinapses, bem como as alterações dos estados internos dos neurônios como efeito dos estímulos do aprendizado

The Hi-NOON neural simulator and its applications to animal, animat and humanoid studies

This paper describes the Hi-NOON neural simulator, originally conceived as a general-purpose, object-oriented software system for the simulation of small systems of biological neurons, as an aid to the study of links between neurophysiology and behaviour in lower animals. As such, the artificial neurons employed are spiking in nature: to effect an appropriate compromise between computational complexity and biological realism, modeling was at the transmembrane potential level of abstraction. Further, since real neural systems incorporate different types of neurons specialized to some what different functions, the software was written to accommodate a non-homogeneous population of neurons. Hi-NOON has been used in animat (crick et phono-taxis) and biologically-based robot studies. In particular, it was employed to implement the nervous system of our ARBIB robot. A simple model of synaptogenesis has been added so improving the stability of its learning in the light of the stability-plasticity dilemma, and as a mechanism for long-term memory. The efficacy of the simulator is illustrated with respect to some recent applications to situated systems studies. Now that Hi-NOON has been expanded to simulate large nervous systems in a concurrent environment, it can be applied to humanoid robotics in the future