设计类蝇机器人的深度学习方法

“只是想想苍蝇能做什么，” EPFL脑思维研究所的实验室Pavan Ramdya教授和EPFL计算机科学学院的Pascal Fua教授的实验室领导了这项研究。“苍蝇可以爬过轮式机器人无法做到的地形。”蝇并不完全对人类具有吸引力。我们正确地将他们与日常生活中令人垂涎的经历联系在一起。但是，有一条出乎意料的救赎之路：机器人。事实证明，苍蝇的某些特征和能力可以为机器人系统的新设计提供依据。

拉姆迪亚说：“与大多数脊椎动物不同，苍蝇几乎可以爬任何地形。” “它们可以粘在墙壁和天花板上，因为它们的腿尖上有粘合垫和爪子。这使它们基本上可以移动到任何地方。这也很有趣，因为如果您可以将其放在任何表面上，都可以通过等待来管理能量消耗在适当的时候采取行动。”

正是这种提取控制飞行行为原理的构想为机器人的设计提供了动力，该机器人推动了DeepFly3D的发展，DeepFly3D是果蝇果蝇(Drosophila melanogaster)(一种几乎在整个生物学中普遍使用的模型生物)的运动捕捉系统。

在拉姆迪亚(Ramdya)的实验装置中，苍蝇在微型浮球之类的微小浮球上行走，而七个摄像头记录了它的每一次运动。苍蝇的顶侧被粘在一个固定的舞台上，这样当它在球上行走时它始终保持在原位。然而，苍蝇“相信”它正在自由移动。

然后，由SemihGünel(博士)开发的深度学习软件DeepFly3D处理收集到的相机图像。在Ramdya和Fua的实验室工作的学生。拉姆迪亚说：“这是一个必要的，跨学科的合作和变革的典范。” “通过利用计算机科学和神经科学，我们解决了长期的挑战。”

DeepFly3D的特殊之处在于，它可以推断出苍蝇甚至其他动物的3D姿态，这意味着它可以以前所未有的分辨率自动预测并进行行为测量，从而适用于各种生物学应用。该软件无需手动校准，它使用相机图像自动检测并纠正在计算飞行姿势时所犯的任何错误。最后，它还使用主动学习来提高自己的表现。

DeepFly3D为在三个维度上高效，准确地模拟果蝇的运动，姿势和关节角度开辟了一种途径。这可能会启发一种自动建模其他生物的3-D姿态的标准方法。

拉姆迪亚说：“果蝇作为模型有机体，很好地平衡了可处理性和复杂性。” “如果我们了解它是如何工作的，我们会对机器人技术和医学产生重要影响，也许最重要的是，我们可以在相对较短的时间内获得这些见解。”

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