トンボとミサイル防衛システム

トンボには非常に速い反射があり、深度感覚はあまりありません。空中や地面を移動する獲物への反応時間は50ミリ秒で、3つのニューロンを横切る情報の時間と同じです。サンディア国立研究所は、トンボの脳がどのように機能し、複雑な軌道を計算する方法を学ぶための研究を行っています。

この研究は、計算神経科学者であるフランシス・チャンスによって率いられています。彼女はアルゴリズムの開発を担当し、テネシー州ノックスビルの国際ニューロモルフィックシステム会議で研究を発表する予定です。この研究はすでにスペインのバルセロナで開催された計算神経科学会の年次会議で発表されています。

フランシス・チャンスは、生物学的ニューラルネットワーク、特に脳、ニューロン、神経系全体での情報伝達プロセスを再現することに専門しています。脳は、学習と適応の速度が速く、エネルギー効率が高いコンピューターの上位互換です。

「私は、動物の行動や神経応答についての知識に基づいて、脳内のニューロンの配線を予測し、ニューロンが行っている計算の種類を理解しようとしています」とチャンスは述べました。

サンディア国立研究所が行った研究には、コンピューターシミュレーションを使用してシンプルな環境を作成し、トンボを生成することが含まれました。コンピューターアルゴリズムを使用して、トンボが獲物を捕まえるようにしました。シミュレートされたトンボは、実際のトンボと同様に、狩りながら視覚情報を処理することができました。これは、このようなプログラミングが可能であることを示しており、さまざまな分野に応用することができます。

新しい研究はすでにミサイル防衛分野に適用されています。コンピューターシミュレートされたトンボと同様のシステムを使用することで、ミサイル防衛システムを改善することができます。ミサイル防衛システムは、トンボが獲物を捕まえるのと同様に、飛行中の物体を迎撃します。トンボは世界で最高の捕食者の一つであり、95%の獲物を捕まえることができます。

これらの新しい開発により、ミサイル防衛システムのオンボードコンピュータを小型化しながらも高速化および精度の向上を図ることができます。現在のミサイル防衛システムは、確立された迎撃技術を使用しており、多大な計算負荷が必要です。トンボとその獲物に基づいたモデルは、この分野で役立つことができます。

新しい技術と研究により、ミサイル防衛システムをさまざまな方法で改善することができます。オンボードコンピュータのサイズ、重量、電力要件を削減することができます。迎撃ミサイルはより小型化および軽量化することができ、移動性が向上します。新しいシステムは、予測可能な軌道やパターンに従わない超音速兵器などの移動目標を迎撃する新しい方法を学習することができます。さらに、現在使用されている複雑なセンサーではなく、よりシンプルなセンサーを使用して目標を迎撃することができます。

この研究とアイデアの問題点の一つは、ミサイルとトンボが非常に異なる速度で移動することです。これにより、若干の不一致が生じる可能性があります。

ミサイル防衛システム以外では、トンボの脳の計算モデルは、より優れた機械学習と人工知能の開発にも役立つことができます。人工知能の使用が増えるにつれて、さまざまな分野に広がっています。防衛分野は、効率性を高め、急速に成長するためにこれを使用している分野の一つです。この研究は、環境に既に存在するもの、たとえばトンボとその脳に基づいて複雑なシステムを開発する方法を示しています。新しい技術により、これをモデル化し、より優れたバージョンを作成することができます。