lab progress report 2011-2015

ИССЛЕДОВАНИЯ ЛАБОРАТОРИИНЕЙРОИНТЕЛЛЕКТА ИНЕЙРОМОРФНЫХ СИСТЕМ2010-2015

Михаил Бурцев

ЦЕЛЬ И ОЖИДАЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

принципы обучения

теоретические предпосылки

• эволюционная эпистемология

• теория функциональных систем

• нейродарвинизм

экспериментальные предпосылки

• обучение в «плоских» нейронных сетях

искусственный интеллект

новые нейробиологические гипотезыклеточные нейроинтерфейсы с обратной связью

ПЛАН ИССЛЕДОВАНИЙ

Исследование принципов обучения

Моделирование

Сети функциональных

систем

Предикторныенейронные сети

Компьютерная модель нейрональной

культуры in vitro

Эксперименты

Развитие нейронных сетей in vitro

Обучение нейронных сетей in vitro

СЕТИ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Результат

Действие

Элементарная ФС Активируется в «проблемной»

ситуации Предсказывает целевое

состояние Деактивируется при

достижении результата Предсказывает время

достижения результата

Результат получен,действие не нужно.

Результат не получен за ожидаемое время, действие было неэффективно.

Активность поддерживается

Сигнал о неэффективности действия

СЕТИ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ Эффективность в задаче эволюционного синтеза контроллера

локомоции

перцептрон перцептрон,с сохранением

активности,задержки

одинаковые

перцептрон,с сохранением

активности,задержки

случайные

перцептрон,с сохранением

активности,задержки мутируют

сеть ФС,задержки

отсутствуют

сеть ФСс задержками

Shirshova M., Burtsev M. Evolution of event and delay controlled neuronal network for locomotion //In proc.: Int’l Conf. Genetic and Evolutionary Methods GEM’14. – С. 41-47, 2014.

Общая структура сети функциональных систем (ФС) агента

СРЕДА

АГЕНТМОТИВАЦИИ

(цели)ВТОРИЧНЫЕ ФС

(обучение)ПЕРВИЧНЫЕ ФС

(инстинкты)

Обучение происходит за счет установления связи от мотивации к действиям посредством добавления вторичных ФС

Обучение основано на добавлении вторичных ФС

Если для данного состояния не существует вторичной ФС, то случайным образом выбирается первичная ФС (элементарное действие).

Если неуправляемая активация первичной ФС привела в целевое состояние или состояние для которого существует вторичная ФС, то в сеть добавляется вторичная ФС, детерминирующая вызов успешного действия в данном состоянии для данной цели.

Случайный выбор действий

Добавление вторичной ФС при достижении целевого состояния

Добавление вторичной ФС при достижении состояния с уже существующей вторичной ФС

Многоцелевая среда0000

1000 0100 0010 0001

1110 1101 1011 0111

1100 1010 1001 0110 0101 0011

«Жизнь мыши»

FS1: 0000 – нора спатьFS2: 0001 – нора размножатьсяFS3: 1010 – пищаFS4: 0111 – вода

Komarov M.A., Osipov G.V. and Burtsev M.S. Adaptive Functional Systems: Learning with Chaos // Chaos 20(4), 045119, 2010.

Сравнение с обучением с подкреплением Адаптация агента в нестационарной среде и конструкция

альтернативных цепочек действий

50 % одно из красных ребер удалено в каждом опыте(переход не возможен, среда нестационарная)

1101 0111

или

Количество элементарных действий до цели в зависимости от номера попытки. DS – предложенная модель; Q – алгоритм обучения с подкреплением Q-learning при различных параметрах фактора обучения (LF) и дисконтирующего фактора (DF).

Для достижения результата в условиях реальной среды необходимо выполнить последовательность действий

Обычно потенциально существует несколько альтернативных способов достижения цели

Каждый раз, когда агент реализует целенаправленное поведение те или иные способы достижения результата могут быть недоступны

Близкие постановки задачи Canadian traveler problem Stochastic Shortest Path Problem

with Recourse (R-SSPPR)

Выводы Модель успешно обучается генерировать цепочки

целенаправленных действий. Сравнение модели динамических функциональных систем с

типичным представителем семейства алгоритмов обучения с подкреплением показывает её преимущество в скорости обучения.

Эксперименты наглядно демонстрируют, что задачи, требующие переключения между альтернативными поведенческими стратегиями, и принципиально не решаемые обучением с подкреплением, могут быть эффективно решены предложенной моделью.

Планируемые исследования Ускорение работы

Имплементация упрощенной версии алгоритма в виде сети правил Исследование эффективности алгоритма в зависимости от

топологии в стохастических дискретных пространствах поиска с одной целью. Исследование масштабируемости.

Исследование эффективности алгоритма в стохастических дискретных пространствах поиска с множественными целями.

Модификация алгоритма для непрерывных пространств. Исследование алгоритма в непрерывных пространствах поиска.

ПРЕДИКТОРНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Попытка формализовать и проверить несколько различных гипотез, разработанных в рамках теории функциональных систем.

Основные свойства модели Предикторные нейронные сети осуществляют

распределенную оценку эффективности целенаправленного поведения на нейрональном уровне.

Механизм обучения, основан на постепенном включении новых функциональных групп нейронов, в случае если текущее поведение не позволяет достичь адаптивного результата.

Lakhman K., Burtsev M. Evolution, development and learning with predictor neural networks //In proc.: ALIFE 14: The Fourteenth Conference on the Synthesis and Simulation of Living Systems. – Т. 14. – С. 457-464, 2014.Lakhman K., Burtsev M. Neuroevolution results in emergence of short-term memory in multi-goal environment // Proceeding of the fifteenth annual conference on Genetic and evolutionary computation conference GECCO ’13. New York, NY, USA: ACM, С. 703–710, 2013.Лахман К.В., Бурцев М.С. Механизмы кратковременной памяти в целенаправленном поведении нейросетевых агентов // Математическая биология и биоинформатика. 2013, T.8, №2, стр. 419-431.Лахман К.В., Бурцев М.С. Формирование целенаправленного поведения на основе кратковременной памяти в эволюции нейроморфных агентов // Сб. научных трудов Всероссийской научно-технической конференции “Нейроинформатика 2012″. М.: НИЯУ МИФИ, стр. 134-143, 2012.

Первичный системогенез построение полной нейроморфной

сети; изолированный от модельной среды

обсчет стохастической версии сети отбор структурных элементов сети, которые будут обеспечивать первичный репертуар поведения

Вторичный системогенез детекция рассогласования

специализированными нейронами специализация молчащих нейронов из

пула с рассогласованными нейронами

Цель – последовательность действий

1 1 0 011 i j m

1 1 0 00

1 0 0 01

1 1 1 01

Предложена новая модель адаптивного поведения, которая объединяет в себе этапы эволюции, развития и обучения. отбор нейрональных групп в процессе развития для построения

первичной структуры нейроконтроллера; эволюция нейрональной анатомии, а не точной структуры связей

между нейронами, с целью поддержать разнообразие частей сети для обучения в течение жизни;

распределенный механизм прогноза, который позволяет детектировать рассогласование между ожидаемыми и наблюдаемыми состояниями среды для начала обучения на нейрональном уровне;

алгоритм обучения, который реализован посредством специализации “молчащих” нейронов и осуществляет неразрушающие модификации нейронной сети.

Исследована динамика врожденного и приобретенного поведений в эволюции, динамика процесса обучения.

Исследование не завершено.

ЭВОЛЮЦИЯ НЕЙРОКОНТРОЛЛЕРА

• Действие – достижение зоны определенного радиуса, построенной вокруг центра куба

• Цель – определенная последовательность кубов разных цветов

• Посещение куба, не входящего в целевую последовательность приводит к недостижению цели

• Чем длиннее цель (чем больше кубов в последовательности) –тем выше награда за нее

Muratov S., Lakhman K., Burtsev M. Neuroevolution of sequential behavior in multi-goal navigation task //In proc.: ALIFE 14: The Fourteenth Conference onthe Synthesis and Simulation of Living Systems. – Т. 14. – С. 771-777, 2014. Муратов С.Т., Лахман К.В., Бурцев М.С. Нейроэволюционный синтез контроллера мобильного робота в задаче генерации последовательностей действий // Сб. научных трудов Всероссийской научно-технической конференции “Нейроинформатика 2014″. М.: НИЯУ МИФИ, стр. 117-127, 2014.

Показаниякамеры

Сенсорыдальности

Показанияскорости колес

⋯RGB

120-180 0-60 60-120

ФРОНТАЛЬНАЯ КАМЕРА

Приращениеправого колеса

Приращениелевого колеса

Агент достигает двух целей из разных иерархий сразу за один цикл:

П-З-Г + Ж-Б

Нейроэволюционный алгоритм с дупликацией нейронов успешно работает и в средах, смоделированных с учетом физических законов

Предложенный алгоритм позволяет находить поведенческие последовательности в многоцелевой среде

Найденное поведение устойчиво к изменению начального положения робота и взаимоположения кубов в пространстве

Преимущество нейроэволюционного алгоритма с дупликацией нейронов по сравнению с алгоритмом с фиксированной топологией возрастает с усложнением задачи

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕИССЛЕДОВАНИЯ

НЕЙРОНАЛЬНЫЕ КУЛЬТУРЫ

Wagenaar, D. A, J. Pine, and S. M Potter. 2006. «An extremely rich repertoire of bursting patterns during the development of cortical cultures». BMC neuroscience 7 (1): 11.

ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОНАЛЬНОЙ КУЛЬТУРЫ

Shahaf, Goded, and Shimon Marom. 2001. «Learning in Networks of Cortical Neurons». J. Neurosci. 21 (22): 8782-8788.Marom S., Shahaf G. Development, learning and memory in large random networks of cortical neurons: lessons beyond anatomy. // Quarterly reviews of biophysics. 2002. № 35. С. 63–87.

ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОНАЛЬНОЙ КУЛЬТУРЫ

Почему сеть обучается? Гипотеза: Сеть в процессе развития формирует

«виртуальную» функциональную систему, проявляющуюся в виде устойчивой аттракторнойдинамики спонтанной активности внешняя стимуляция нарушает последовательность

активаций нейронов в функциональной системе, это приводит к не получению результата и обучению предсказание 1: результат обучения не должен стираться

спонтанной активностью, т.к. при спонтанной активности обучения не происходит

предсказание 2: в процессе развития спонтанной пачечной активности должны формироваться фиксированные последовательности активаций

ИССЛЕДОВАНИЕ РАЗВИТИЯСПОНТАННОЙ АКТИВНОСТИ

ИССЛЕДОВАНИЕ РАЗВИТИЯ СПОНТАННОЙ АКТИВНОСТИ

Пачечное событие описывается фронтом активации

Пачка

Спа

йки

Гистограмма (А) и карты расстояний (Б, В) между векторами в евклидовом пространстве. Б) исходные вектора, В) случайно перемешанные. На гистограмме синий линией отмечены исходные вектора, красной – случайно перемешанные.

Гистограмма (А) и карты расстояний между векторами, рассчитанных методом корреляций Пирсона. Б) исходные вектора, В) случайно перемешанные. На гистограмме синий линией отмечены исходные вектора, красной – случайно перемешанные.

номер пачечного события

ном

ер п

ачеч

ного

соб

ыти

Красные лини разделяют события, зарегистрированные в разные дни.

ИССЛЕДОВАНИЕ РАЗВИТИЯ СПОНТАННОЙ АКТИВНОСТИКл

асте

риза

ция

мет

одом

ижай

шег

о со

седа

асте

риза

ция

мет

одом

взве

шен

ного

поп

арно

го с

редн

его.

Клас

тери

заци

етод

даль

него

сос

еда.

Клас

тери

заци

етод

взве

шен

ного

поп

арно

сред

него

Растрограммы основных кластеров, найденных методом дальнего соседа.

Растрограммы основных кластеров, найденных методом взвешенного попарного среднего.

Выводы Разработаны ПО и набор методов для анализа

многоканальной активности выделение популяционных пачек расчет схожести паттернов активаций кластеризация паттернов по похожести

В развитии спонтанной активности нейросетей in vitro формируется небольшое количество стереотипных паттернов активации

Планы Доработка методов

устранение ошибки определения начала пачки подбор более информативных признаков сравнение полных пачек

Набор статистики Исследование эволюции паттернов (нарастает или

снижается сложность по мере развития культуры?)

МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕЙРОННЫХСЕТЕЙ IN VITRO

МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ IN VITRO

Модели нейрональной культурыОсновные параметры модели1:Количество нейронов: NДоля возбуждающих нейронов: R%Доля ингибирующих нейронов: (1-R)%Количество исходящих связей нейрона – распределено нормально в интервале (0, Kmax)Задержки распространения спайков по связям – (0, Dmax)Веса возбуждающих связей (0, x) мВ, веса ингибирующих связей (0, -x) мВ.

Сеть с пуассоновским синаптическим шумом

N = 5000R = 70%

Kmax = 1000Dmax = 15 мс

Веса связей: (0, 3) мВШум: пуассоновская последовательность спайков, частота 400 Гц,

веса спайков: 4.3 мВ; 2.8, 0.8 мВ.

Gritsun TA, le Feber J, Stegenga J, Rutten WLC (2010) Network bursts in cortical cultures are best simulated using pacemaker neurons and adaptivesynapses. Biol Cybern 102:1–18

Схемы получения численных характеристик пачечной активности. А — общая длительность пачки (duration), длительность фаз увеличения (onset) и снижения (offset) активности. Нижняя пунктирная линия — уровень фоновой активности. Б — тонкие зеленые линии — отдельные пачки, выровненные по своим пиковым значениям активности. Основная фаза отдельной пачки (толстая синяя линия) характеризуется тремя параметрами: пиковой амплитудой (mFr – maximum firing rate), длительностью нарастающей части (Rs – rising slope) и длительностью спадающей части (Fs – falling slope).

Усредненные профили пачек для модели сети с синаптическим шумом (А, Б, В) и для модели с пейсмейкерами (Г, Д). пунктирная линия – среднее значение, сплошные линии – 7,5 и 92,5 перцентили. Б, В, Д – профили пачек, полученных при моделировании в NEST, для модели сети с шумом, весом шумовых спайков 4,3 мВ (Б) и весом шумовых спайков 2.8 мВ для активирующих нейронов и 0.8 мВ для тормозных нейронов (В).

с си

напт

ичес

ким

шум

пейс

мей

керы

Модель синаптической пластичности

Модель пластичности STDP (spike-timing-dependent plasticity).

Закон изменения синаптического веса:

где параметры: α = 1.1, τ+ = τ- = 20 мс

Спонтанная активность сетей с пластичными синапсамиСЕТИ С ПЛАСТИЧНЫМИ ВОЗБУЖДАЮЩИМИ СИНАПСАМИ

Сеть с входным шумом. Параметры модели те же, вес спайков входного шума: E = 2.8 мВ, I =0.8 мВ.Параметры модели STDP: α = 1.1, Wmax = 3.0 мВ, λ – различные значения

λ mFr, Гц Duration,мс

Onset, мс Offset, мс Rs, мс Fs, мс

0,0002 4318,65 (2838,42) 36,36 (4,03) 9,55 (1,78) 10,11 (3,19) 10,58

(3,91)17,01 (5,72)

0,0002 4575,49 (824,95) 38,23 (4,86) 12,7 (2,6) 11,11 (2,91) 11,5 (1,7) 13,65

(4,33)

0,0003 5772,91 (1786,98) 38,97 (3,41) 9,09 (1,03) 16,74 (5,37) 8,48 (3,42) 21,71

(4,23)

0,0003 4260,02 (2575,01) 43,72 (3,77) 11,83

(2,68) 15,9 (8,7) 12,93 (5,07)

20,36 (7,52)

0,0004 3563,78 (1655,92) 40,60 (6,29) 11,6 (2,6) 12,85 (5,51) 13,08

(4,24)16,55 (4,77)

0,0004 5306,38 (2799,14) 44,14 (3,68) 11,51

(3,44) 16,45 (7,55) 12,21 (5,80)

21,84 (7,12)

0,0005 8386,83 (2501,41) 61,11 (8,98) 8,64 (3,72) 8,71 (5,99) 12,56

(5,50)39,46

(12,18)

0,001 9994,47 (134,89) 62,54 (0,63) 6,60 (0,95) 7,82 (0,42) 11,13

(1,50)41,81 (1,86)

Сеть с пейсмейкерами. Параметры модели те же.Параметры модели STDP: α = 1.1, Wmax = 4.0 мВ, λ – различные значения.

Динамика распределения весов возбуждающих связей

λ = 3∙10– 4 λ =10– 2λ =10– 7

Модель связей малого мираЗамена модели связей со случайной величиной задержкираспространения спайка на модель «тесных» связей междунейронами, время распространения спайка пропорциональнодлине связи.Слева вверху: распределение длительностей распространенияспайков по аксонамСлева внизу: распределение межпачечных интервалов в моделиСправа внизу: распределения межпачечных интервалов культурнейронов in vitro

λ =10– 8

Выводы Проведено масштабное исследование параметров модели

нейросети in vitro с синаптической пластичностью воспроизведение параметров спонтанной активности,

наблюдаемых в эксперименте, вызывает сложности подобрано значение интенсивности пластических перестроек и

топология сети, позволяющее приблизится к параметрам, наблюдаемым в эксперименте

Планы завершение подбора параметров сопоставление характеристик спонтанной активности с

экспериментом моделирование обучения в нейросети in vitro сопоставление результатов обучения с экспериментом

ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ INVITRO

ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ IN VITRO

Разработка специализированного ПО Захват и анализ данных электрической активности

культуры 1. Фильтрация и анализ в режиме реального времени2. Выделение определенных событий в активности3. Графическая визуализация4. Запись в БД или Файл

Реализация воздействия на культуру1. Управление стимулятором2. Подключение различных модулей «ClosedLoop» экспериментов

Поток данных 25.6 Мбит/с Анализируются все возможные каналы без потери

производительности В реальном времени:

Выделяются пачечные события Подавляются артефакты стимуляции Подавляются шумы и низкочастотные наводки

Примеры кривых обучения

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

врем

я ре

акци

номер итерации

1 2 3 4 5 6 7

врем

я ре

акци

номер итерации

стимулы

типичный вид кривой обучения статистика по 5 культурам

Le Feber, Joost, Jan Stegenga, and Wim L. C. Rutten. 2010. «The Effect of Slow Electrical Stimuli to Achieve Learning in Cultured Networks of Rat Cortical Neurons». PLoS ONE 5 (1): e8871.

Стимуляция без обратной связи

Обучение Тестирование через 12 часов

Выводы разработано ПО для стимуляции с обратной связью,

позволяющее реализовывать протоколы обучения нейрональных культур

разработана методика реализации протокола обучения на штатном ПО

проведены пилотные эксперименты по обучению культур Планы

накопление статистики по обучению культур упрощение и доработка протокола обучения исследование изменения спонтанной пачечной активности

до, во время и после обучения исследование динамики полного паттерна вызванной

пачки

В ПОИСКАХ МЕХАНИЗМОВ

ПОИСКИ С-FOS

ИГХ DIV17 гиппокамп

после низкочастотной стимуляции одиночными

импульсами

в отсутствие электрической

стимуляции

после высокочастотной

стимуляции пачками

ПОИСКИ С-FOS

ИГХ DIV20 гиппокамп

после низкочастотной стимуляции одиночными

импульсами

в отсутствие электрической

стимуляции

после высокочастотной

стимуляции пачками

ПОИСКИ С-FOS

Количественный анализ результатов ИГХ по трем посадкам (15 культур по 10 полей зрения в каждой)

Суммарная интенсивность флуоресценции свечения в местах нахождения клеток по зеленому

каналу (c-Fos) была нормализована на интенсивность флуоресценции по синему каналу (ядра), и среднее арифметическое рассчитано по

всем полям зрения.

Количество c-Fos+ клеток было нормализовано на общее количество ядер, и

среднее арифметическое рассчитано по всем полям зрения.

Звездочками отмечены достоверные различия с контрольной группой (** р = 0,0004, * р = 0,04).

ПОИСКИ С-FOS

Стимуляция культуры кортикальных нейронов, DIV 1750mM KCl 20%FBS

Время после стимуляции, ч

Коли

чест

во к

лето

Коли

чест

во к

лето

До стимуляции

Через 3 часа после стимуляции

Время после стимуляции, ч

ПОИСКИ С-FOS

Кора, DIV 20, НЧС при нормальной спонтанной активности

До стимуляции Через 2 часа после стимуляции

ПОИСКИ С-FOS

Развитийная динамика

Коли

чест

во E

лож

ител

ьны

х кл

еток

всем

мат

рица

м, ш

13 культур из коры и гиппокампановорожденных мышей линии с B6.Cg-Tg(Fos/EGFP)1-3Brth/J были высажены на мультиэлектродные матрицы.

Гиппокампальные клетки светились значительно ярче. Одна из высаженных гиппокампальных культур давала интенсивное свечение (более 10 клеток в нескольких полях зрения) за сутки до появления пачечной активности. Необходимо отметить, что за сутки до фотографирования данной культуре была заменена среда на недостаточно прогретую. Эта же культура интенсивнее светилась за сутки до исчезновения электрической активности.

В двух из пяти гиппокампальных культур наблюдалось слабое свечение (1-2 клетки в одном из полей зрения) за сутки до появления пачек в культурах.

ПОИСКИ С-FOS

Развитийная динамика

DIV 4 DIV 6 DIV 8 DIV 10

ПОИСКИ С-FOS

Выводы Химическая и электрическая стимуляция приводят к

индукции экспрессии c-Fos в первичной диссоциированнойкультуре нейронов

Не удалось получить определенных результатов по экспрессии c-Fos в процессе развития культуры

Стандартные матрицы не позволяют получить качество имиджинга достаточное для уверенной регистрации динамики c-Fos в культуре трансгенных мышей

ПОИСКИ АКТИВНОСТИ

КАЛЬЦИЕВЫЙ ИМИДЖИНГ

ОБУЧЕНИЕ ПО ОТДЕЛЬНОЙ КЛЕТКЕ

Клетка №5

После стимуляции с нормализациейПосле стимуляции без нормализации

До стимуляции с нормализацией

До стимуляции без нормализации

ОБУЧЕНИЕ ПО ОТДЕЛЬНОЙ КЛЕТКЕ

ПОИСКИ СИНАПСОВ

lab progress report 2011-2015

Science

progress winter 2011

lab progress report em

progress fall 2011

progress magazine april 2011

20150421 g-lab progress report

progress report 2011

2011 progress

progress report 2011 biofilms

lab/university accelerator r&d partnerships (models,...

2011 progress edition

progress novembre 2011

ambo lab progress

2011 project progress...

progress report - autumn 2011

2011 progress report

2011: work in progress

pulse lab kampala progress report 2016-17 · pulse lab...

2011 baty progress report

progress 2011

progress edition - january 2011