nftechie/doomfly

해결하는 문제

DOOMFLY는 생물학적으로 정확한 과일파리 뇌(남성CNS v1.0 연결도)가 음성 강화에서 학습하는 드로파민 게이트형 가소성 규칙을 사용하여 가상 환경(ViZDoom)에서 생존할 수 있는지 테스트하려는 시도입니다.

작동 방식

이 프로젝트는 생물학적 연결도와 게임 엔진을 통합합니다. 다음 루프를 통해 작동합니다:

1. 감각 입력: 게임 프레임이 밝기와 색상 입력으로 변환되어 특정 모델링된 감각 신경을 자극합니다.
2. 신경 처리: 생물학적 재구성 기반으로 166,700개의 신경세포와 2,500만 개 이상의 방향성 연결을 가진 그래프를 통해 활동이 전파됩니다.
3. 운동 출력: 특정 신경 활동이 고정된 인터페이스를 통해 게임 컨트롤(회전, 이동, 발사)에 매핑됩니다.
4. 학습 메커니즘: 에이전트가 치명적이지 않은 피해를 입을 때, 인공적인 회피 자극이 도파민 세포에 전달되어, 기존 연결(KC$→$MBON11)의 일부를 수정하는 가소성 규칙이 트리거됩니다.
5. 지속성: 신경 상태와 기억은 라운드 간에 유지되며, 사망 시 새로운 아레나 라운드가 시작됩니다.

대상 사용자

신체적 지능, 생물학적 신경망, 신경과학과 AI 에이전트의 융합에 관심 있는 연구자 및 개발자.

주요 특징

• 생물학적 정확성: 2,500만 개 이상의 연결을 가진 MaleCNS v1.0 연결도 사용.
• 실시간 원격 모니터링: 시뮬레이션을 실시간으로 모니터링할 수 있는 흑백 시청자 웹사이트 포함.
• 하이브리드 접근법: 생물학적 연결도와 설계된 컨트롤러 할당, 인공 강화를 결합한 접근법.
• 투명한 결과: 현재 훈련 후보에 대한 부정적 결과와 실패한 검증 게이트를 명시적으로 기록.