nftechie/doomfly

解决的问题

DOOMFLY 旨在测试一个生物学上准确的果蝇大脑模拟（MaleCNS v1.0 连接组）是否可以通过使用多巴胺门控可塑性规则来模拟从负面强化中学习，从而在虚拟环境（ViZDoom）中生存。

工作原理

该项目将生物连接组与游戏引擎集成，通过以下循环工作：

1. 感官输入：游戏帧被转换为亮度和颜色输入，刺激特定的建模感官神经元。
2. 神经处理：基于生物学重建，活动通过包含 166,700 个神经元和超过 2500 万个有向连接的图进行传播。
3. 运动输出：特定神经活动通过固定接口映射到游戏控制（转向、移动、射击）。
4. 学习机制：当智能体受到非致命伤害时，人工厌恶输入被发送到多巴胺细胞，触发可塑性规则，修改一小部分现有连接（KC$→$MBON11）。
5. 持久性：神经状态和记忆在回合间持续存在，而死亡则触发新一轮的竞技场。

适用人群

对具身智能、生物神经网络以及神经科学与AI智能体交叉领域感兴趣的科研人员和开发者。

亮点

• 生物保真度：使用包含超过 2500 万个连接的 MaleCNS v1.0 连接组。
• 实时遥测：包含一个单色观众网站，用于实时监控模拟过程。
• 混合方法：结合生物布线图、工程化控制器分配和人工强化。
• 透明结果：明确记录当前训练候选者的负面结果和失败的验证门限。