Sii grato di non seguire una dieta da libellula. Potresti essere un moscerino della frutta o forse una zanzara, ma in realtà non importerebbe il momento in cui ti guardi indietro e vedi quattro potenti ali che battono nell'aria dietro di te. voli per la tua vita, tessendo in modo evasivo, ma la libellula in qualche modo ti segue con riflessi apparentemente istantanei. Per un momento, pensi di essere scappato, così come si avvicina rapidamente dal basso per l'uccisione.

Quindi, mentre il predatore dell'era dei dinosauri ti artiglia con le sue zampe spinose e ti trascina tra le fauci a mezz'aria, potresti chiederti a te stesso, "Come mi ha catturato con un cervello così piccolo e nessuna percezione della profondità?"

I Sandia National Laboratories stanno cercando la risposta con una ricerca che mostra come i cervelli di libellula potrebbero essere cablati per essere estremamente efficienti nel calcolo di traiettorie complesse.

Nelle recenti simulazioni al computer, finte libellule in un ambiente virtuale semplificato hanno catturato con successo la loro preda utilizzando algoritmi informatici progettati per imitare il modo in cui una libellula elabora le informazioni visive durante la caccia. I risultati positivi del test mostrano che la programmazione è fondamentalmente un modello valido.

La ricerca Sandia sta esaminando se l'informatica ispirata alla libellula potrebbe migliorare i sistemi di difesa missilistica, che hanno lo stesso compito di intercettare un oggetto in volo, riducendo i computer di bordo senza sacrificare velocità o precisione. Le libellule catturano il 95% delle loro prede, incoronandoli come uno dei migliori predatori del mondo.

La neuroscienziata computazionale Frances Chance, chi ha sviluppato gli algoritmi, presenta la sua ricerca questa settimana alla Conferenza internazionale sui sistemi neuromorfici a Knoxville, Tennessee. All'inizio di questo mese, ha presentato all'incontro annuale dell'Organizzazione per le neuroscienze computazionali a Barcellona, Spagna.

La ricerca replica il cervello altamente efficiente della libellula

Chance è specializzato nella replicazione di reti neurali biologiche:cervelli, fondamentalmente, che richiedono meno energia e sono migliori nell'apprendimento e nell'adattamento rispetto ai computer. I suoi studi si concentrano sui neuroni, che sono cellule che inviano informazioni attraverso il sistema nervoso.

"Cerco di prevedere come sono collegati i neuroni nel cervello e di capire che tipo di calcoli stanno facendo quei neuroni, sulla base di ciò che sappiamo del comportamento dell'animale o di ciò che sappiamo delle risposte neurali, " lei disse.

Per esempio, il tempo di reazione di una libellula a una preda in manovra è di soli 50 millisecondi. Un battito di ciglia umano impiega circa 300 millisecondi. Cinquanta millisecondi sono il tempo sufficiente perché le informazioni attraversino circa tre neuroni. In altre parole, per stare al passo con una libellula, una rete neurale artificiale deve essere elaborata per elaborare le informazioni dopo soli tre passaggi, tuttavia, perché i cervelli emettono molti segnali contemporaneamente, ogni passaggio può comportare molti calcoli eseguiti contemporaneamente.

Più veloce, calcolo più leggero per la difesa missilistica

I sistemi di difesa missilistica si basano su tecniche di intercettazione consolidate che sono, relativamente parlando, calcolo-pesante. Ma ripensare a quelle strategie usando libellule altamente efficienti come modello potrebbe potenzialmente:

• Riduci le dimensioni, peso e potenza dei computer di bordo. Ciò consentirebbe agli intercettori di essere più piccoli e leggeri, e quindi più maneggevole.
• Rivela nuovi modi per intercettare bersagli di manovra come armi ipersoniche, che seguono traiettorie meno prevedibili rispetto ai missili balistici.
• Rivela nuovi modi per individuare un bersaglio con sensori meno sofisticati di quelli attualmente utilizzati.

Libellule e missili si muovono a velocità molto diverse, quindi non si sa quanto bene questa ricerca si tradurrà alla fine nella difesa missilistica. Ma lo sviluppo di un modello computazionale di un cervello di libellula potrebbe anche avere benefici a lungo termine per l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale.

L'intelligenza artificiale è utilizzata in un'ampia gamma di settori, dal trasporto a guida autonoma allo sviluppo di farmaci soggetti a prescrizione. Questi campi trarranno vantaggio da metodi altamente efficienti per la costruzione di soluzioni rapide a problemi complessi. La ricerca in corso presso Sandia sta perfezionando gli algoritmi di Chance e determinando dove sono più applicabili.