Geri Dön

An experimental and computational model of rat-robot interaction

Sıçan-robot etkileşiminin deneysel ve hesaplamalı bir modeli

  1. Tez No: 914989
  2. Yazar: OĞUZCAN NAS
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜNEŞ ÜNAL, DOÇ. DR. EMRE UĞUR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Psikoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Psychology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

Robotik ve yapay zekâ alanındaki son gelişmelerle birlikte, robotların hayvan araştırmalarında kullanımı artmıştır. Çeşitli robotik sistemler, geleneksel Skinner kutusuna modern alternatifler olarak, karmaşık davranışsal görevlerin öğrenilmesinde kullanılmıştır. Buna paralel olarak, yapay zekâ algoritmalarının ve modellerinin geliştirilmesi ve iyileştirilmesi için hayvanların kullanılmasına yönelik artan bir eğilim ortaya çıkmıştır. Ancak bugüne kadar yapılan deneylerde öğrenme süreci genellikle tek yönlüdür; robot ya da hayvan öğretmen rolünü üstlenirken, diğeri öğrenci rolündedir. Bu çalışmada, bir Wistar sıçanı ile robotik bir özne arasında çift yönlü veya karşılıklı öğrenmeyi kolaylaştıran yenilikçi bir hayvan-robot etkileşim paradigması sunulmaktadır. Etkileşim, her iki öznenin de belirlenen hedeflere ulaşmak için, davranışlarını karşıdaki öznenin sinyallerine göre değiştirmesini içermektedir. Bu karşılıklı öğrenme modeli, hem iki yapay pekiştirmeli öğrenme öznesi ile sanal ortamda hem de Wistar sıçanları ve gerçek bir robot kullanılarak gerçek ortamda test edilmiştir. Sanal ortamda, özneler aldıkları ödülleri en üst miktara çıkarmak için davranışlarını değiştirmiş ve karşılıklı öğrenmeyi başarmışlardır. Gerçek ortamdaki deneyler ise, sıçanların ödül kazanmak için gerekli davranışları hızla öğrendiğini ve robotun hızlı öğrenme gelişimi gösterdiği durumlarda, sıçanların olumsuz sinyallere karşı pasif kaçınma davranışı sergilediğini göstermiştir. Bu model, farklı hayvan-makine etkileşimlerinde kullanılabilecek yenilikçi bir platform sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

Recent advancements in robotics and artificial intelligence have led to an increased incorporation of robots in animal research. Various robotic systems have been employed as modern alternatives to the traditional Skinner box, used in teaching operant conditioning tasks to animals and enhancing the learning of complex behavioral tasks. Parallel to this, there is a growing trend of using animals in AI research for the training and refinement of algorithms and models. In these experiments, learning is unidirectional, where either the robot or the animal plays the role of the teacher, and the other, the learner. In this study, we introduce an innovative animal-robot interaction framework that facilitates bidirectional, or mutual, learning between a Wistar rat and a robotic agent. The interaction involved both agents working towards set objectives, modifying their behaviors in response to the partner's signals. This mutual learning paradigm was examined both in silico with two artificial reinforcement learning agents and in vivo with Wistar rats and a physical robot. In the virtual environment, the agents successfully adapted their behaviors to optimize rewards and achieved mutual learning. The in vivo experiments demonstrated that rats quickly learned behaviors necessary for reward acquisition and showed avoidance learning for negative signals, particularly when the robot exhibited rapid learning progress. When either partner was unable to learn, the other's learning was also hindered. This paradigm offers a novel approach for diverse animal-machine interactions, assessing the effectiveness of different learning rules and algorithms in achieving mutual learning between agents.

Benzer Tezler

  1. Learning how to select an action: From bifurcation theory to the brain inspired computational model

    Nasıl eylem seçileceğini öğrenme: Dallanma teorisinden beyin esinlenmeli hesaplamalı modele

    BERAT DENİZDURDURAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR

  2. Comparıson of truncatıon and otsu-based thresholds for decodıng subthreshold motor cortıcal actıvıty ın extracellular neural recordıngs

    Kırpma eşiklerinin ve otsu-tabanlı eşiklerin eşik altı hücre dışı sinirsel kayıtlarda motor korteks etkinliğinin şifre çözümünün karşılaştırılması

    ÇAĞNUR TEKEREKOĞLU KAPLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT OKATAN

  3. Modelling the neocortical pyramidal neurons and their group behaviour

    Neokortikal piramid nöronların modellemesi ve grup davranışları

    SADEEM NABEEL SALEEM KBAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR

  4. An experimental study of shock wave/boundary layer interactions in supersonic inlets

    Sesüstü hava alıklarında şok dalgası sınır tabakası etkileşiminin deneysel incelenmesi

    SERDAR SEÇKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KEMAL BÜLENT YÜCEİL

  5. Experimental and numerical investigation of single and multiple droplet interactions with high-temperature surfaces

    Yüksek sıcaklığa sahip yüzeylerde tek ve çoklu damlacık etkileşimlerinin deneysel ve sayısal incelenmesi

    AHMET GÜLTEKİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜNER ÇOLAK