"RL-RAT"라는 가상 쥐는 버클리 캘리포니아 대학교의 연구원들에 의해 만들어졌습니다. RL-RAT는 로봇 쥐 몸을 제어하는 법을 배울 수있는 시뮬레이션 된 쥐 뇌입니다. 연구원들은 강화 학습 알고리즘을 사용하여 RL-RAT를 교육하여 걷기, 달리기 및 점프와 같은 다양한 작업을 수행했습니다.
RL-RAT는 시행 착오로 이러한 작업을 수행하는 법을 배울 수있었습니다. 이 알고리즘은 성공적인 움직임에 대해 RL-RAT에 보상하고 실패한 움직임에 대해 처벌했습니다. 시간이 지남에 따라 RL-Rat은 특정 행동을 긍정적 인 보상과 다른 행동을 부정적인 보상으로 연관시키는 법을 배웠습니다. 이를 통해 작업을 성공적으로 수행하기위한 전략을 개발할 수있었습니다.
연구원들은 RL-RAT의 학습 과정이 실제 쥐가 자신의 움직임을 제어하는 법을 배우는 방법과 유사하다는 것을 발견했습니다. 이는 RL-RAT가 두뇌가 어떻게 조절 운동을하는지 연구하고 운동 장애에 대한 새로운 치료법을 개발하는 데 유용한 도구가 될 수 있음을 시사합니다.
운동 장애를 연구하기위한 잠재적 인 적용 외에도 RL-RAT는 학습, 기억 및 의사 결정과 같은 뇌 기능의 다른 측면을 연구하는 데 사용될 수 있습니다. RL-RAT는 두뇌의 작동 방식과 그들이 우리의 행동을 통제하는 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이되는 강력한 도구입니다.
핵심 사항 :
1. 버클리 캘리포니아 대학교 (University of California)의 과학자들은 로봇 쥐 몸을 제어하고 복잡한 움직임을 수행하는 법을 배울 수있는 "RL-RAT"라는 AI 기반 가상 쥐를 만들었습니다.
2. RL-RAT는 강화 학습 알고리즘을 사용하여 시행 착오로 배우고 성공적인 움직임을 긍정적 인 보상과 부정적인 보상으로 실패한 움직임을 연관시킵니다.
3. RL-RAT의 학습 과정은 실제 쥐가 운동을 제어하는 법을 배우는 방법과 비슷하며, 운동 장애 및 학습, 기억 및 의사 결정과 같은 뇌 기능의 다른 측면을 연구 할 수있는 잠재적 유용성을 제안합니다.
