科学家以蜻蜓为灵感开发AI神经网络，可使导弹防御系统更加灵活

在我们每个人的大脑中，有860亿个神经元并行工作，处理来自感觉和记忆的输入，从而产生人类认知的许多成就。

如果你曾经遇到过蜻蜓，你就会想起它们在空中令人难以置信的敏捷。它们其实还有出色的捕猎能力：蜻蜓成功捕获了它们所追逐的多达95%的猎物，一天内吃掉数百只蚊子。

考虑到单个神经元将所有输入相加所需的时间(称为膜时间常数)超过10毫秒，蜻蜓的大脑正在执行一项非凡的壮举。它的神经系统具有极高的灵敏度，因此科学家们希望设计出拥有同样反应速度的神经网络算法。

那么，我们能否建立一个像蜻蜓拦截系统那样的AI神经网络呢？

Sandia国家实验室的科学家们正在通过研究蜻蜓的大脑，来设计用于拦截导弹的计算机系统，使之更加敏捷灵活。

据悉，研究人员创建了一个简单的神经网络，来代替蜻蜓的神经系统，并用它来计算蜻蜓捕获猎物时所做的转弯。他打造出的三层神经网络以软件模拟的形式存在，最后将模型移植到Python中。

神经网络的第一层包括441个神经元，代表眼睛的输入，每个神经元描述一个特定的视野区域——这些区域被平铺成一个21×21的神经元阵列，覆盖了蜻蜓的视野。当蜻蜓转弯时，猎物的影像在蜻蜓视野中的位置就会改变。蜻蜓计算出将猎物的图像与这些“眼睛”神经元中的一个(或者几个，如果猎物足够大的话)对齐所需的转角。第二组441个神经元，也在网络的第一层，告诉蜻蜓哪个眼睛神经元应该与猎物的图像对齐，也就是说，猎物应该在它的视野范围内的哪个位置。

该研究文章近日在线发表在IEEE Spetrum上。

译/前瞻经济学人APP资讯组

原文链接：https://spectrum.ieee.org/fast-efficient-neural-networks-copy-dragonfly-brains