A robot model of compass cue calibration in the insect brain
एक रोबोट पर कीट के हेड डायरेक्शन सर्किट के कार्यात्मक मॉडल को लागू करके, शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया कि जबकि यह प्रणाली प्रकाश के स्थान पर हवा जैसे ओरिएंटेशन संकेतों को सफलतापूर्वक कैलिब्रेट और प्रतिस्थापित कर सकती है, यह एक दिशात्मक पूर्वाग्रह को भी प्रकट करती है जो आवर्ती (recurrent) और तात्कालिक (instantaneous) इनपुट के बीच संघर्षों के कारण होता है, जिसे वास्तविक कीट संभवतः विकसित तंत्रिका तंत्रों के माध्यम से क्षतिपूरित करते हैं।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। यह एक ऐसे प्रीप्रिंट की AI से तैयार की गई व्याख्या है जिसकी अभी सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई है। यह चिकित्सकीय सलाह नहीं है। इस सामग्री के आधार पर स्वास्थ्य संबंधी फैसले न लें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
एक गोबर वाले भृंग (डंग बीटल) की कल्पना एक नन्हे, दृढ़ निश्चयी डिलीवरी ड्राइवर के रूप में करें। उसका काम गोबर के ढेर से दूर, एक सीधी रेखा में गोबर की गेंद को लुढ़काना है ताकि उसे कोई चुरा न सके। ऐसा करने के लिए, भृंग को एक विश्वसनीय जीपीएस (GPS) की आवश्यकता होती है। आमतौर पर, वह यह जानने के लिए सूरज या चाँद (एक "पॉइंट सोर्स लाइट") को देखता है कि उसे किस दिशा में जाना है। लेकिन क्या होगा अगर आसमान में बादल छाए हों? भृंग इतना समझदार है कि वह बैकअप कंपास के रूप में अपने चेहरे पर टकराने वाली हवा का उपयोग करने के लिए अपनी रणनीति बदल लेता है।
यह शोध पत्र सुझाव देता है कि भृंग के मस्तिष्क में एक विशेष "ट्रेनिंग कैंप" होता है जहाँ वह सीखता है कि ये विभिन्न कंपास एक-दूसरे से कैसे संबंधित हैं। यह एक छात्र के सीखने जैसा है कि "नक्शे पर उत्तर" हमेशा "कम्पास की सुई पर उत्तर" से मेल खाता है। यह सीखना तब होता है जब भृंग एक छोटा सा "नृत्य" करता है, यानी अपनी गेंद के ऊपर घूमता है। वैज्ञानिक मानते हैं कि यह घूमना उसके मस्तिष्क को अपना नक्शा अपडेट करने में मदद करता है, जिससे हवा के अहसास और सूरज के दृश्य के बीच संबंध स्थापित होता है।
इस सिद्धांत का परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक रोबोट बनाया जो एक डिजिटल गोबर वाले भृंग की तरह कार्य करता है। उन्होंने इस रोबोट को वही "ब्रेन सर्किट" दिया जो उनके अनुसार वास्तविक भृंगों में होता है, और उसे उसी परीक्षण क्षेत्र में रखा।
यहाँ क्या हुआ:
वास्तविक भृंगों की तरह, रोबोट अपनी नेविगेशन प्रणाली को बदलने में सफल रहा। जब "सूरज" छिप गया, तो उसने अपनी गेंद को सीधी रेखा में लुढ़काने के लिए "हवा" का उपयोग करना सहजता से शुरू कर दिया। इसने सिद्ध किया कि उनके द्वारा बनाया गया मस्तिष्क मॉडल बुनियादी नेविगेशन के लिए काम करता है।
हालाँकि, एक गड़बड़ी हुई:
रोबot ने केवल संकेतों को पूरी तरह से नहीं बदला; बल्कि उसमें एक अजीब आदत विकसित हो गई। जिस तरह से उसका "मस्तिष्क" वायर्ड था, उसके कारण नृत्य के दौरान वह जिस दिशा में घूमा, उसने वास्तव में उसके सीधे रास्ते को बिगाड़ दिया। यह एक ऐसे ड्राइवर की तरह था, जो पार्किंग लॉट में चक्कर लगाने के बाद, गलती से थोड़ा बाईं ओर मुड़ गया, भले ही उसका इरादा सीधा जाने का था।
शोधकर्ताओं ने पाया कि ऐसा इसलिए हुआ क्योंकि रोबोट का मस्तिष्क एक साथ दो विरोधाभासी संकेत प्राप्त कर रहा था: एक उसके तात्कालिक संवेदों से (जो वह अभी महसूस कर रहा है) और दूसरा उसके घूमने की स्मृति से (जो उसने अभी-अभी किया था)। वास्तविक भृंग भी संभवतः इसी भ्रम का सामना करता है। शोध पत्र निष्कर्ष निकालता है कि वास्तविक भृंगों के इतने सटीक होने के लिए, उनमें एक छिपा हुआ "न्यूरल ट्रिक" (तंत्रिका संबंधी युक्ति) विकसित हुआ होगा ताकि इस भ्रम को दूर किया जा सके, एक ऐसी युक्ति जो वर्तमान रोबोट मॉडल में अभी तक नहीं है।
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