Стрекозы и системы противоракетной обороны

Стрекозы имеют чрезвычайно быстрые рефлексы с небольшим объемом восприятия глубины. Их время реакции на добычу, движущуюся по воздуху или по земле, составляет 50 миллисекунд, то есть столько же времени, сколько требуется для передачи информации через три нейрона. Лаборатория Сэндия работает над исследованием, чтобы понять, как работают мозги стрекоз и как они могут рассчитывать сложные траектории.

Исследование возглавляет вычислительный нейробиолог Фрэнсис Чанс. Она ответственна за разработку алгоритмов и представит свои исследования на Международной конференции по нейроморфным системам в Ноксвилле, штат Теннесси. Исследование уже было представлено на ежегодном собрании Организации вычислительных нейробиологов в Барселоне, Испания.

Фрэнсис Чанс специализируется на воспроизведении биологических нейронных сетей, таких как мозг, особенно нейронов и процесса передачи информации по всей нервной системе. Мозги более сложны и являются лучшими версиями компьютеров. Они более энергоэффективны, быстро обучаются и адаптируются.

«Я пытаюсь предсказать, как нейроны соединены в мозге, и понять, какие вычисления эти нейроны выполняют, основываясь на том, что мы знаем о поведении животного или о том, что мы знаем о нейронных реакциях», – сказала Чанс.

Исследование, проведенное лабораторией Сэндия, включало создание простой среды, в которой были сгенерированы стрекозы с помощью компьютерных симуляций. Они использовали компьютерные алгоритмы, чтобы сделать стрекоз ловить добычу, как их реальные аналоги. Симулированные стрекозы могли обрабатывать визуальную информацию во время охоты, как стрекозы в реальной среде. Это показало, что программирование в таком стиле возможно, что может быть применено в различных секторах.

Новое исследование уже применяется в секторе противоракетной обороны. Использование той же системы, что и с компьютерными симуляциями стрекоз, может улучшить системы противоракетной обороны. Системы противоракетной обороны работают подобно тому, как стрекозы нацеливаются и ловят добычу. Они перехватывают объект в полете, как стрекоза перехватывает добычу в окружающей среде. Стрекозы являются одним из лучших хищников в мире, поскольку они ловят 95% добычи, на которую они нацеливаются.

С помощью этих новых разработок они пытаются сделать бортовые компьютеры систем противоракетной обороны меньше, сохраняя при этом их скорость и точность. Текущий способ работы систем противоракетной обороны заключается в использовании установленных методов перехвата, которые требуют значительной вычислительной нагрузки. Это одна из областей, где модель, основанная на стрекозах и их добыче, может помочь.

Новая технология и исследования могут помочь улучшить системы противоракетной обороны различными способами, включая уменьшение размера, веса и потребления энергии бортовых компьютеров. Тогда перехватчики могут стать меньше и легче, что сделает их более мобильными. Новые системы также могут научиться перехватывать движущиеся цели, такие как гиперзвуковые вооружения. В отличие от баллистических ракет, эти цели не следуют предсказуемой траектории или шаблону. Наконец, система может использовать более простые датчики вместо сложных, используемых сейчас, для перехвата цели.

Одной из проблем этого исследования и идеи является то, что ракеты и стрекозы движутся с очень khácными скоростями. Это может вызвать некоторые расхождения.

Помимо систем противоракетной обороны, вычислительная модель мозга стрекоз также может помочь разработать лучшие методы машинного обучения и искусственного интеллекта. По мере того, как использование этой технологии и искусственного интеллекта растет, оно проникает во все больше секторов. Сектор обороны является одним из тех, кто использует это для повышения эффективности и быстрого роста. Это исследование показывает, как мы можем разработать сложные системы на основе тех, которые уже существуют в нашей среде, таких как стрекозы и их мозг. Наша новая технология позволяет нам моделировать это и создавать лучшую версию.