蜻蜓和导弹防御系统

蜻蜓具有极快的反应速度，几乎没有深度感知。它们对空中或地面移动的猎物的反应时间为50毫秒，这与信息跨越三个神经元的时间相同。Sandia国家实验室正在进行研究，以了解蜻蜓的大脑如何工作以及它们如何计算复杂的轨迹。

该研究由计算神经科学家Frances Chance领导。她负责开发算法，并将在田纳西州诺克斯维尔举行的神经形态系统国际会议上展示她的研究。该研究已经在西班牙巴塞罗那举行的计算神经科学组织年会上进行了展示。

Frances Chance专门研究复制生物神经网络，如大脑，特别是神经元和整个神经系统中信息传递的过程。大脑比计算机更复杂、更高效，能够更快地学习和适应。

“我试图预测大脑中的神经元如何连接以及这些神经元执行什么样的计算，基于我们对动物行为或神经反应的了解，”Chance说。

Sandia国家实验室进行的研究包括创建一个简单的环境，通过计算机模拟生成蜻蜓。他们使用计算机算法使蜻蜓捕捉猎物，就像它们在现实生活中的对应物一样。计算机模拟的蜻蜓能够在狩猎时处理视觉信息，就像蜻蜓在现实环境中一样。这表明以这种方式编程是可能的，这可以应用于许多不同的领域。

新的研究已经被应用于导弹防御领域。使用与计算机模拟蜻蜓相同的系统可以改进导弹防御系统。导弹防御系统的工作方式与蜻蜓捕捉猎物的方式类似。它们在空中拦截一个物体，就像蜻蜓在环境中拦截猎物一样。蜻蜓是世界上最顶尖的掠食者之一，因为它们捕获了95%的目标猎物。

随着这些新发展，他们正在尝试使导弹防御系统上的计算机变得更小、更快、更准确。当前的导弹防御系统通过建立的拦截技术工作，这需要大量的计算。基于蜻蜓和其猎物的模型可以帮助改进这一领域。

新的技术和研究可以通过多种方式改进导弹防御系统，包括减少计算机的大小、重量和功耗。然后，拦截器可以变得更小、更轻，这将使它们更容易移动。新的系统还可以学习拦截移动目标的新方法，例如超音速武器。与弹道导弹不同，这些目标不遵循可预测的轨迹或模式。最后，系统可以使用更简单的传感器，而不是目前使用的复杂传感器来拦截目标。

该研究和想法中存在的一个问题是，导弹和蜻蜓的速度差异很大。这可能会导致一些差异

除了导弹防御系统外，蜻蜓大脑的计算模型还可以帮助开发更好的机器学习和人工智能。随着这种技术和人工智能的使用变得更加普遍，它正在进入更多的领域。防御领域是使用这种技术变得更加高效和快速增长的领域之一。该研究展示了我们如何开发复杂的系统，这些系统基于我们环境中已经存在的系统，例如蜻蜓和它们的大脑。我们的新技术可以模拟这一点并创建一个更好的版本。