Analiza i modelowanie procesów fizjologicznych

Analiza i modelowanie procesów
fizjologicznych
wersja 3/2010-2014
Prof. dr hab. inż. Antoni Grzanka
Laboratorium – ćwiczenie 3: Sterowanie ruchem
Sieć neuronowa (Neural network)
Zaznacz pola wyboru po lewej stronie – wzorzec wejściowy jest przekształcany
przechodząc z warstwy do warstwy wychodząc po prawej stronie jako liczba pokazująca
ile pól zostało zaznaczonych. Nie jest to prawdziwa sieć neuronowa w tym sensie, że nie
jest w stanie się uczyć. Została ona wcześniej zaprogramowana. Pokazuje ona jednak, jak
proste elementy neuronowe (każdy z neuronów ma próg działania i zapala się, gdy liczba
aktywnych wejść przekracza próg) mogą wykonywać całkiem skomplikowane zadanie.
Jeśli naciśnie się przycisk Learning to można wykonywać doświadczenia z siecią
neuronową, która naprawdę się uczy. Pokazana sieć jest mniejszych rozmiarów. Jej
zadaniem jest obliczenie czy liczba uaktywnionych pól wyboru jest parzysta (even) czy
nieparzysta (odd) poprzez wskazanie aktywności dwóch neuronów po prawej stronie.
Czerwony kolor pokazuje aktywność, a niebieski wyhamowanie aktywności. Każdy z
neuronów w warstwie środkowej odbiera synapsę od każdego z trzech wejściowych
neuronów i przesyła wynik do obu neuronów wyjściowych. Początkowo, lub po
przyciśnięciu przycisku Forget, siła tych synaps jest ustawiona na małe wartości
przypadkowe. Naciśnij Forget i rozpocznij nauczanie sieci rozróżniania między 0 i 1
poprzez wielokrotne klikanie połączone z włączaniem lub wyłączaniem określonego pola
wyboru. Zobaczysz po niedługim czasie, że wyjście neuronu Odd będzie zapalać się na
czerwono, gdy pole wyboru jest wybrane i na niebiesko w przeciwnym przypadku.
Odwrotnie zachowywać się będzie neuron „Even”. Dzieje się tak dlatego, że synapsy,
które wpływają na dobrą odpowiedź stają się stopniowo silniejsze, a pozostałe coraz
słabsze. Spróbuj potem nauczyć sieć tego, aby poprawnie odpowiadała na inne oddzielne
pole wyboru. Spostrzeżesz, że nauczanie go zajmie więcej czasu z powodu dodatkowego
wysiłku niezbędnego do oduczenia poprzedniego zadania. Jeśli wrócisz do poprzedniego
zadania spostrzeżesz, że zostało one zapomniane. Dużo trudniejsze jest nauczenie, że 2 jest
liczbą parzystą. Przy dużej cierpliwości i po setkach prób można osiągnąć cel uzyskując
poprawną odpowiedź na wszystkie możliwe kombinacje wejść. Najlepszą strategią
nauczania jest trening ze wszystkimi możliwymi kombinacjami, a nie koncentrowanie się
na jednym szczególnym przypadku – jak w życiu. Po wytrenowaniu sieci, zaobserwuj jak
wzorce wejściowe pobudzają warstwę środkową. Istnieje skłonność do braku
systematyczności w kombinacjach, tak jak w wielu częściach mózgu.
Sprzężenie parametryczne (Parametric feedback)
W ćwiczeniu tym pokazane jest sprzężenie parametryczne odruchu przedsionkowoocznego. Rozpocznij od wybrania przycisku Dark (ciemność). Głowa (Head) porusza się
sinusoidalnie z jednej strony na drugą. Okienko jej odpowiadające pokazuje przebieg
czasowy, a okienko po prawej stronie pokazuje wynikowy ruch oka. Jeśli jest ciemno to
nie ma stymulacji wzrokowej i obserwujemy VOR (vestibulo-ocular reflex – odruch
przedsionkowo-oczny) w czystej postaci. U góry po prawej stronie pokazany jest ruch
głowy wraz z kierunkiem patrzenia (gaze), czyli pozycją oczu w przestrzeni. W ciemności,
wzmocnienie (stosunek wyjścia do wejścia, w tym wypadku amplituda ruchu oczu
podzielona przez amplitudę ruchu głowy) jest mniejsze od jedności, co spowodowane jest
tym, że pozycja patrzenia nie jest w rzeczywistości stała. Teraz wybierz współdziałanie
wzrokowe (Visual assistance). Pokazują się dodatkowe okna z ruchem obiektu (brak) i
stopniem przesuwania się po siatkówce (retinal slip). Z powodu dodatkowej informacji
wzrokowej, kierunek patrzenia jest utrzymany na stałym poziomie. Teraz wybierz
tłumienie wzrokowe (visual supression) co odpowiada sytuacji, gdy otoczenie porusza się
wraz z głową. W ten sposób VOR właściwie wytwarzany jest przez przesuwanie się po
siatkówce i przestaje być użyteczny. Bardzo szybkie przesuwanie się po siatkówce
sprowadza wzmocnienie VOR do zera tak, że kierunek patrzenia przemieszcza się wraz z
głową tak jak powinien. Bardziej ekstremalnym zaburzeniem są pryzmaty odwracające
(Reversing prisms), które odwracają widzenie świata z lewa na prawo. To, po pierwsze,
wprowadza bardzo duże przemieszczenie wizualne, co powoduje wymuszenie tak dużego
spadku wzmocnienia VOR, że właściwie jego znak się odwraca. Teraz, gdy głowa idzie w
prawo to oczy idą za nią (tak jak potrzebują iść). W końcu szkła powiększające
(Magnifying lens) i szkła pomniejszające (Minifying lens) wytwarzają umiarkowane
bodźce, w których potrzebna jest częściowa korekta wzmocnieniem, aby pogodzić sygnały
wzrokowe i przedsionkowe – adaptacja jest całkowita i relatywnie szybka. Mechanizm
uczenia może być włączany lub wyłączany za pomocą pola wyboru Learn.
Systemy sterowania (Control systems)
Ćwiczenie pokazuje różne systemy sterowania (regulacji). Należy użyć swej wiedzy
inżynierskiej aby zinterpretować możliwości eksperymentowania w ćwiczeniu. Należy
opisać skuteczność poszczególnych systemów regulacji.
Opracowano na podstawie książek:
R.H.S. Carpenter: Neurophysiology. Arnold, London-Sydney-Auckland, 1996, str. 198, 225
G. Janczewski: Zawroty głowy. Solvay pharma, Warszawa 1995, str.13.