NCS-FO: Collaborative Research: Integrative Foundations for Interactions of Complex Neural and Neuro-Inspired Systems with Realistic Environments
NCS-FO:协作研究:复杂神经和神经启发系统与现实环境相互作用的综合基础
基本信息
- 批准号:1735004
- 负责人:
- 金额:$ 48.14万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2017
- 资助国家:美国
- 起止时间:2017-09-01 至 2021-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This project will integrate the capabilities of deep learning networks into a biologically inspired architecture for sensorimotor control that can be used to design more robust platforms for complex engineered systems. Studies of the flexibility and contextual aspects of sensorimotor planning and control will extend existing paradigms for human-robot interactions and serve as the foundation for creating personal assistants that are able to operate in natural settings. Growing understanding of how these layered architectures are organized in the brain to produce highly robust, flexible, and efficient behavior will have many applications to rapidly evolving technologies in complex environments, including the Internet of Things, autonomous transportation, and sustainable energy networks.The nervous system is a layered architecture, seamlessly integrating high-level planning with fast lower level sensing, reflex, and action in a way that this project aims to both understand more deeply and mimic in advanced technology. The central goal is to develop a theoretical framework for layered architectures that takes into account both system level functional requirements and hardware constraints. There are both striking commonalities and significant differences between biology and technology in using layered architectures for active feedback control. The most salient and universal hardware constraints are tradeoffs between speed, accuracy, and costs (to build, operate, and maintain), and successful architectures cleverly combine diverse components to create systems that are both fast and accurate, despite being built from parts that are not. Recent progress has made it possible to integrate realistic features and constraints for sensorimotor coordination in a coherent and rigorous way using worst-case L-infinity bounded uncertainty models from robust control, but much remains to explore to realize its potential in neuroscience and neuro-inspired engineering. Another application of this framework will be to software defined networking, which explicitly separates data forwarding and data control, and provides an interface through which network applications (such as traffic engineering, congestion control and caching) can programmatically control the network. This makes it a potential "killer app" for a theory of integrated planning/reflex layering; research collaborators will be eager to deploy new protocols on testbeds and at scale.
该项目将把深度学习网络的能力整合到一个生物启发的感知运动控制架构中,可用于为复杂的工程系统设计更强大的平台。对感觉运动规划和控制的灵活性和上下文方面的研究将扩展现有的人机交互范例,并作为创建能够在自然环境中操作的个人助理的基础。对这些分层架构如何在大脑中组织以产生高度鲁棒、灵活和高效的行为的理解不断加深,将对复杂环境中快速发展的技术产生许多应用,包括物联网、自主交通和可持续能源网络。神经系统是一个分层架构,将高级规划与快速低级感知、反射、和行动的方式,这个项目的目的是更深入地了解和模仿先进技术。中心目标是开发一个分层架构的理论框架,同时考虑到系统级的功能要求和硬件约束。在使用分层结构进行主动反馈控制方面,生物学和技术之间既有惊人的共同点,也有显着的差异。最突出和最普遍的硬件约束是在速度、精度和成本(构建、操作和维护)之间进行权衡,成功的架构巧妙地将联合收割机各种组件组合在一起,创建出既快速又准确的系统,尽管这些系统是由不准确的部件构建的。 最近的进展使得有可能整合现实的功能和约束的感觉运动协调在一个连贯和严格的方式使用最坏情况下的L-无穷大有界不确定性模型从鲁棒控制,但还有很多要探索,以实现其在神经科学和神经启发工程的潜力。该框架的另一个应用将是软件定义的网络,其明确地分离数据转发和数据控制,并提供接口,通过该接口,网络应用(诸如流量工程、拥塞控制和缓存)可以编程地控制网络。 这使得它成为集成规划/反射分层理论的潜在“杀手级应用程序”;研究合作者将渴望在测试平台上大规模部署新协议。
项目成果
期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Soaring like a bird via reinforcement learning in the field
通过现场强化学习像鸟一样翱翔
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Glider soaring via reinforcement learning in the field
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- 期刊:
- 影响因子:64.8
- 作者:Reddy, Gautam;Wong-Ng, Jerome;Vergassola, Massimo
- 通讯作者:Vergassola, Massimo
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