시뮬레이션된 초파리 뇌가 운전하는 법을 배우다

지난 4주 동안 저는 Drosophila 뇌 모델을 훈련시켜 드래그 레이싱 시뮬레이터에서 자동차를 제어하게 했습니다. 이 과정을 관람하기 좋게 만들기 위해, 저는 이를 레이싱 리그로 만들고 Twitch에서 라이브 스트리밍했습니다.

작동 방식: 각 “파일럿”은 약 2,400개의 뉴런으로 구성된 초파리 뇌 모델입니다 [기반: FlyWire connectome / 자체 아키텍처 / 스파이킹 네트워크?]. 훈련: [RL 알고리즘 / 진화 전략 / 가소성 규칙]을 사용하여 현재까지 10,000,000개 이상의 에피소드를 진행했습니다. 최고의 파일럿들은 “후손”을 만들어냅니다: 다음 세대는 부모의 가중치를 상속받기 때문에 리그에는 왕조가 생겨납니다 (2세대, 시즌 챔피언의 자녀 등). 모든 그랜드 프리는 다양한 조건(엔진, 접지력, 건조/습윤) 하에서의 일련의 레이스로 구성됩니다. 초파리가 “검증”되려면 모든 시나리오를 깨끗하게 완주해야 합니다. 실력은 체스에서처럼 Elo 등급으로 측정됩니다.

현재 상태 (시즌 11, GP 86): 건조 트랙 기록은 10.06초이며, 챔피언은 5개 시나리오를 통틀어 총 56.31초를 기록했습니다. 지난 GP는 2세대 초파리가 라이벌보다 0.02초 앞서 승리했습니다.

저를 놀라게 한 점: [실제 관찰 내용 1~2가지, 예: “초파리가 자체적으로 출발 제어 기능을 발견했다”, “후손이 300 에피소드 만에 부모를 추월했다”, “한 초파리가 ~을 악용하는 법을 배웠다”]

🔴 라이브: twitch.tv/nekrampos
[💻 코드: https://github.com/boeing240/flypilot]

모델, 훈련 설정 및 시각화에 대한 질문에 기꺼이 답변드리겠습니다. 새로운 레이스 시나리오 아이디어도 환영합니다.

제출자 /u/Pepegg2 [링크] [댓글]