Нейронавигация: Ускорение пути к точной ориентации

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование демонстрирует, как искусственные нейронные сети могут эффективно имитировать мозговые механизмы пространственной ориентации, значительно повышая точность и скорость вычислений.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Разработан эффективный метод нейроинтеграции пути, основанный на репликации динамики непрерывных аттракторных нейронных сетей с использованием легковесных искусственных нейронных сетей.

Несмотря на вдохновение, которое механизмы патоинтеграции мозга оказывают на разработку систем нейронавигации, существующие реализации часто страдают от избыточной вычислительной сложности. В данной работе, ‘Boosting Brain-inspired Path Integration Efficiency via Learning-based Replication of Continuous Attractor Neurodynamics’, предлагается эффективный подход к патоинтеграции, основанный на репликации нейродинамики сетей с непрерывными аттракторами с помощью легковесных искусственных нейронных сетей. Достигнута сопоставимая с системой NeuroSLAM точность позиционирования при значительном повышении вычислительной эффективности — до 40-50% на периферийных устройствах. Возможно ли дальнейшее повышение практичности нейронавигационных технологий за счет оптимизации архитектуры и алгоритмов обучения нейронных сетей?

Внутренний компас: Биологические основы навигации

Животные демонстрируют врожденную способность ориентироваться в сложных пространствах с удивительной эффективностью, превосходя возможности большинства традиционных робототехнических систем. Эта способность проявляется в умении находить кратчайший путь к цели, обходить препятствия и возвращаться в исходную точку даже в незнакомой местности. В отличие от роботов, полагающихся на внешние сигналы, такие как GPS или заранее составленные карты, животные используют внутренние механизмы, позволяющие им непрерывно отслеживать свое положение и ориентацию в пространстве, что делает их навигацию более гибкой и устойчивой к изменениям окружающей среды. Изучение этих биологических принципов представляет значительный интерес для разработки более совершенных и автономных навигационных систем, способных функционировать в условиях, где традиционные технологии оказываются неэффективными.

В мозге млекопитающих, включая человека, обнаружена сложная система нейронов, ответственных за формирование внутреннего представления о пространстве. Ключевыми элементами этой системы являются клетки направления, которые активируются при взгляде в определенном направлении, как своего рода внутренний компас, и клетки сетки, образующие регулярную, шестиугольную структуру, покрывающую всю доступную область пространства. Считается, что клетки сетки служат своего рода координатной системой, позволяющей мозгу точно определять местоположение и отслеживать перемещения в окружающей среде. Взаимодействие между клетками направления и клетками сетки позволяет животным не только ориентироваться в знакомых местах, но и планировать маршруты и находить кратчайшие пути к цели, создавая своего рода нейронную карту, которая лежит в основе пространственной памяти и навигации.

Изучение вычислительных принципов, лежащих в основе биологического «чувства направления», имеет решающее значение для разработки надежных и эффективных навигационных систем. Нейробиологические исследования демонстрируют, что мозг использует сложную сеть нейронов, включая клетки направления и сетчатые клетки, для создания внутренней карты пространства. Понимание того, как эти клетки кодируют информацию о местоположении и направлении, позволяет создавать алгоритмы, имитирующие естественную навигацию. В отличие от традиционных систем, зависящих от внешних ориентиров, биологические системы используют патоинтеграцию — непрерывное обновление позиции на основе собственных движений. Использование этих принципов в робототехнике и искусственном интеллекте может привести к созданию автономных систем, способных ориентироваться в сложных и динамичных средах с высокой точностью и надежностью, даже при отсутствии GPS или других внешних сигналов.

Мозг успешно ориентируется в пространстве благодаря механизму, известному как счёт пути, или Path Integration. Этот процесс позволяет непрерывно отслеживать текущее местоположение и ориентацию, используя информацию о собственных движениях тела. Представьте себе, что мозг постоянно суммирует все перемещения — будь то шаги, повороты головы или даже небольшие движения глаз — создавая внутреннюю модель пройденного пути. В отличие от простого запоминания ориентиров, счёт пути позволяет животным (и человеку) вычислять свое местоположение даже в незнакомой среде или при отсутствии визуальных подсказок. Этот механизм основан на интеграции информации от различных сенсорных систем, включая вестибулярный аппарат, проприоцепцию и зрительную информацию, что позволяет мозгу создавать точную и динамичную карту окружающего пространства и постоянно корректировать своё положение в нём.

Непрерывные аттракторы: Нейронный чертёж

Непрерывные аттракторные нейронные сети (CANNs) представляют собой биологически правдоподобную модель, имитирующую активность навигационных нейронов, обнаруженных в мозге, в частности, в энторинальной коре и гиппокампе. Эти сети воспроизводят принципы работы «мест-клеток» и «клеток-решеток», которые кодируют информацию о местоположении и направлении движения. CANNs используют динамические процессы, чтобы создавать устойчивые паттерны активности, соответствующие определенным точкам в пространстве, что позволяет моделировать внутреннее представление об окружающей среде и осуществлять навигацию без использования внешних сенсорных данных. В отличие от дискретных моделей, CANNs обеспечивают непрерывное представление пространства, что более соответствует наблюдаемой активности нейронов в мозге.

Сети с непрерывными аттракторами (CANN) используют принципы локального возбуждения и глобального торможения для формирования устойчивых и локализованных представлений пространства. Локальное возбуждение подразумевает, что нейроны, реагирующие на определенный стимул или местоположение, активируют свои ближайшие соседи, усиливая сигнал в этой области. Одновременно, глобальное торможение подавляет активность нейронов в других областях сети, предотвращая распространение сигнала и обеспечивая четкую локализацию представления. Такая архитектура создает “аттрактор” — область стабильной активности, соответствующую определенному местоположению в пространстве, что позволяет сети эффективно кодировать и поддерживать информацию о положении в пространстве без необходимости внешних сенсоров. Интенсивность возбуждения и торможения регулируется синаптическими весами, формируя карту активности, где каждый паттерн соответствует конкретной точке в пространстве.

Сети с непрерывными аттракторами (CANNs) способны эффективно кодировать информацию о позе, что позволяет агенту оценивать своё положение и ориентацию в пространстве без использования внешних сенсоров. Кодирование осуществляется за счёт формирования устойчивых паттернов активности в сети, где каждая точка в пространстве соответствует определенной комбинации активных нейронов. Агент, используя внутренние представления о пройденном пути и скорости, может обновлять эти паттерны, тем самым отслеживая своё текущее положение и ориентацию относительно начальной точки. Такой подход к оценке позы, основанный исключительно на внутренних сигналах, позволяет CANNs функционировать в условиях отсутствия или ненадёжности данных от внешних сенсоров, обеспечивая устойчивую и самодостаточную навигацию.

Реализация сетей с непрерывными аттракторами (CANN) позволяет создать вычислительную модель, воспроизводящую суть механизма патовой интеграции, используемого мозгом для отслеживания собственного положения и ориентации в пространстве. В основе этого подхода лежит представление пространства в виде поля активности нейронов, где каждое возможное положение соответствует стабильному состоянию сети. Благодаря использованию принципов локального возбуждения и глобального торможения, CANN способны поддерживать устойчивые и локализованные представления о местоположении агента, позволяя ему вычислять свою позицию и ориентацию исключительно на основе информации о пройденном пути, без необходимости использования внешних сенсоров или глобальных координат. Этот механизм позволяет CANN эффективно моделировать процесс непрерывного обновления внутренней карты пространства, что является ключевой особенностью патовой интеграции.

Облегчённое повторение: Искусственные сети на службе нейродинамики

В данной работе представлен метод обучения с репликацией (Learning-based Replication), предназначенный для приближенного моделирования нейродинамики когнитивных нейронных сетей (CANN) с использованием облегченных искусственных нейронных сетей (ANN). Суть метода заключается в обучении ANN воспроизводить поведение CANN, что позволяет значительно снизить вычислительные затраты без существенной потери точности. Вместо прямого моделирования сложной динамики CANN, ANN обучается на основе данных, полученных от CANN, и эффективно аппроксимирует её функциональность. Это достигается за счет использования архитектур ANN, оптимизированных для скорости и эффективности, при сохранении необходимой для задач когнитивной обработки информации точности.

Обучение искусственных нейронных сетей (ANN) для имитации поведения нейронных сетей с каскадным подключением (CANN) позволяет существенно снизить вычислительные затраты без потери точности. Данный подход заключается в замене ресурсоемких вычислений, характерных для CANN, на более эффективные операции, выполняемые ANN. В процессе обучения ANN адаптируется для воспроизведения выходных данных CANN на заданном наборе входных данных, что достигается путем минимизации функции потерь, отражающей разницу между результатами обеих сетей. Экспериментальные данные демонстрируют, что замена CANN на обученные ANN приводит к сокращению времени вычислений при сохранении необходимой степени точности моделирования, что делает возможным развертывание сложных алгоритмов на платформах с ограниченными ресурсами.

Байесовская модель аттракторов уточняет процесс репликации, предоставляя вероятностную основу для упрощения моделирования CANN (Continuous Attractor Neural Networks). В рамках этой модели, неопределенность в динамике CANN представляется в виде распределения вероятностей, что позволяет снизить вычислительную сложность без значительной потери точности. Применение байесовского подхода позволяет эффективно оценивать и аппроксимировать поведение CANN, фокусируясь на наиболее вероятных траекториях и игнорируя менее значимые вариации, что существенно снижает потребность в ресурсах при моделировании и реализации алгоритмов path integration.

Предложенный метод позволяет реализовать алгоритмы интеграции траектории в режиме реального времени на платформах с ограниченными ресурсами. Тестирование показало, что применение данного подхода обеспечивает повышение операционной эффективности приблизительно на 17.5% на устройствах общего назначения и на 40-50% на периферийных (edge) устройствах. Это достигается за счет снижения вычислительной нагрузки при сохранении необходимой точности моделирования, что критически важно для мобильных роботов и других приложений, работающих в условиях ограниченных ресурсов.

NeuroSLAM: Вдохновлённая мозгом система одновременной локализации и построения карты

Разработанная система NeuroSLAM представляет собой инновационный подход к одновременной локализации и построению карты (SLAM), вдохновленный принципами работы мозга. Данная система демонстрирует свою эффективность в задачах автономной навигации, позволяя роботу ориентироваться и строить карту окружающей среды одновременно. В отличие от традиционных SLAM-систем, NeuroSLAM использует биологически правдоподобные нейронные сети для обработки сенсорной информации и оценки положения, что обеспечивает повышенную устойчивость к шумам и помехам. Уникальность подхода заключается в имитации механизмов пространственной ориентации, наблюдаемых в мозге, что позволяет добиться высокой точности и надежности в сложных и динамичных условиях, открывая новые возможности для беспилотных транспортных средств и робототехники.

В основе системы NeuroSLAM лежит использование реплицированной динамики CANN (Continuous Attractor Neural Network), что обеспечивает надежную и эффективную интеграцию пути, даже в сложных условиях окружающей среды. CANN, имитируя нейронные механизмы мозга, позволяет системе оценивать собственное перемещение и ориентацию без явного использования внешних ориентиров. Репликация данной динамики усиливает устойчивость к шумам и неточностям сенсорных данных, позволяя NeuroSLAM сохранять точность позиционирования и картографирования даже при частичной потере визуальной информации или в условиях быстро меняющейся обстановки. Такой подход к интеграции пути позволяет добиться высокой эффективности вычислений, делая систему пригодной для использования на различных платформах, включая устройства с ограниченными вычислительными ресурсами.

В системе NeuroSLAM визуальная одометрия играет ключевую роль в повышении точности и надёжности навигации. Интегрируя данные, полученные из визуальных датчиков, с информацией, генерируемой моделью, вдохновлённой работой мозга, система способна корректировать ошибки, возникающие при самостоятельном определении местоположения. Визуальная одометрия предоставляет независимый источник информации о перемещении, что особенно важно в условиях, где сигналы от других датчиков могут быть слабыми или недоступными. Такой подход позволяет NeuroSLAM более эффективно строить карту окружающей среды и точно определять своё местоположение на ней, обеспечивая стабильную и уверенную навигацию даже в сложных и динамичных условиях. Комбинирование различных источников информации значительно снижает зависимость от отдельных датчиков и повышает общую устойчивость системы к помехам и ошибкам.

Разработанная система обеспечивает непрерывную оценку положения и ориентации, используя метод счёта пути, или Dead Reckoning, что позволяет продолжать навигацию даже при отсутствии визуальной информации. Исследования показали, что данная функциональность не только соответствует производительности системы NeuroSLAM, но и значительно повышает эффективность её работы. На универсальных вычислительных устройствах наблюдается прирост операционной эффективности примерно на 17,5%, в то время как на периферийных устройствах этот показатель достигает впечатляющих 40-50%. Такое улучшение делает систему особенно привлекательной для применения в робототехнике и автономных системах, где важна как точность, так и энергоэффективность.

Исследование демонстрирует, что эффективность нейронных сетей, вдохновленных мозгом, в задачах пространственной ориентации, может быть значительно улучшена путем имитации динамики непрерывных аттракторов. Авторы предлагают подход, основанный на репликации этих нейродинамических процессов с помощью легковесных искусственных нейронных сетей. Этот метод позволяет достичь сопоставимой производительности с NeuroSLAM, но при значительно меньших вычислительных затратах, что особенно важно для развертывания на периферийных устройствах. Как однажды заметил Алан Тьюринг: «Я думаю, что никакая машина не сможет думать, как человек». В данном случае, речь идет не о создании мыслящей машины, а об эффективной реализации принципов нейронной организации, заимствованных из биологических систем. Стабильность системы достигается не жестким кодированием правил, а адаптацией к изменяющимся условиям, что и демонстрирует предложенный подход.

Что Дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует возможность имитации нейродинамики непрерывных аттракторов посредством облегчённых искусственных нейронных сетей. Однако, стоит признать, что сама попытка воспроизвести «мозг» в кремнии — это лишь отсрочка неизбежного. Уменьшение вычислительных затрат — временное облегчение, а не решение. Система остаётся хрупкой, зависимой от точности модели и подверженной кумулятивным ошибкам. Разделение задачи на более мелкие компоненты, как это часто делается в современных подходах, не уменьшает энтропию, а лишь маскирует её.

Будущие исследования, вероятно, будут направлены на повышение робастности к шумам и неполноте данных. Но и здесь кроется парадокс: каждая добавленная защита — это новая точка отказа, новое звено в цепи зависимостей. Настоящая проблема заключается не в оптимизации алгоритмов, а в признании фундаментальной сложности мира. Чем сложнее становится модель, тем ближе она к катастрофе, ведь всё связанное когда-нибудь упадёт синхронно.

Вероятно, в конечном итоге, потребуется отказ от попыток создания «идеальной» системы навигации. Вместо этого, следует сосредоточиться на создании систем, способных к самовосстановлению и адаптации, признавая, что ошибка — это не исключение, а норма. Иначе, усилия по повышению эффективности окажутся лишь иллюзией контроля над хаосом.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.17687.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-26 00:03