对大规模模拟作为新型生物机器人应用的推动者的一种视角

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 人工智能 (AI) 是一种人工智能.

背景情况:

• 大规模的模拟工具已经推进了神经科学和机器人研究,使得复杂的实验,如新皮质模拟.
• 目前的模拟对生物机器人的现实应用存在局限性,原因是模拟环境和物理环境之间的差异.

研究的目的:

• 为了弥补模拟环境和生物机器人现实应用之间的差距.
• 为机器人,人工智能和神经科学提出一个增强的模拟架构.

主要方法:

• 对现有的云计算和高性能计算 (HPC) 基础设施的大规模模拟设计的分析.
• 将多物理能力集成到模拟环境中.
• 开发用于大规模模拟的模块化架构.

主要成果:

• 确定了当前大规模模拟设计中的缺陷.
• 证明了多物理模拟的潜力,用于以前不可行的场景 (例如,水中运动,软/颗粒物质相互作用).
• 为增强模拟提出了下一代模块化架构.

结论:

• 多物理模拟对于弥合模拟与现实世界生物机器人之间的差距至关重要.
• 一个模块化,基于多物理的架构可以显著推进生物机器人和人工智能研究.
• 增强的模拟工具是理解神经电路和脑体环境相互作用的关键.