Neurorobotics
ನ್ಯೂರೋರೋಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಎಂಬುದು ನರವಿಜ್ಞಾನ, ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಂಯೋಜಿತ ಅಧ್ಯಯನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಾಕಾರಗೊಂಡ ಸ್ವಾಯತ್ತ ನರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ನರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮೆದುಳಿನಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ (ಉದಾ. ಸಂಪರ್ಕವಾದಿ ಜಾಲಗಳು), ಜೈವಿಕ ನರ ಜಾಲಗಳ ಗಣನೆಯ ಮಾದರಿಗಳು (ಉದಾ. ಕೃತಕ ಸ್ಪೈಕಿಂಗ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು, ನ್ಯೂರಲ್ ಮೈಕ್ರೊಸರ್ಕಿಟ್ಗಳ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳು) ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಜೈವಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ವಿವೋ ಮತ್ತು ಇನ್ ವಿಟ್ರೊ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ). ಅಂತಹ ನರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಮೆಕ್ಯಾನಿಕ್ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ದೈಹಿಕ ಚಟುವಟಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಕಾರಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಇದು ರೋಬೋಟ್ಗಳು, ಕೃತಕ ಅಥವಾ ಧರಿಸಬಹುದಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಯಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ, ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ನ್ಯೂರೋರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಎಂಬುದು ಮೆದುಳಿನಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಂತಹ ಸಾಕಾರಗೊಂಡ ಸ್ವಾಯತ್ತ ನರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಧ್ಯಯನ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ನೊಂದಿಗಿನ ನರವಿಜ್ಞಾನದ ಶಾಖೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಮೆದುಳು ಮೂರ್ತರೂಪದಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ದೇಹವು ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಹುದುಗಿದೆ ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಹೆಚ್ಚಿನ ನ್ಯೂರೋರೊಬಾಟ್ಗಳು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ರೋಬೋಟ್ಗಳಿಗೆ ಮೆದುಳಿನಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ನ್ಯೂರೋರೋಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಮೆದುಳಿನಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿತ ರೋಬೋಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ನ್ಯೂರೋ ರೋಬೋಟ್ಗಳ ಮಾದರಿಗಳ ಪ್ರಮುಖ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ರೋಬೋಟ್ನ ಉದ್ದೇಶದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿವಿಧ ಪ್ರಮುಖ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು. ಪ್ರತಿ ತರಗತಿಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ ಆಸಕ್ತಿಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮೋಟಾರು ನಿಯಂತ್ರಣ, ಸ್ಮರಣೆ, ಕ್ರಿಯೆಯ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ನ್ಯೂರೊಬೊಟ್ಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಗಳು. ಮೋಟಾರು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಲೋಕೋಮೋಷನ್ ಮತ್ತು ಮೋಟಾರು ನಿಯಂತ್ರಣ ನ್ಯೂರೊ ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೋಬೋಟ್ಗಳಿಗೆ ನಿಯಂತ್ರಕಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಿವೆ. ಮೋಟಾರು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲೆ ನರವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಹಲವಾರು ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳಿಂದ ಲೋಕೋಮೋಷನ್ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ನಾಲ್ಕು ಕಾಲಿನ ವಾಕಿಂಗ್ ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಕೇಂದ್ರ ಮಾದರಿಯ ಜನರೇಟರ್ಗಳು, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಡೆಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಕ್ಲಂಪ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೋಕೋಮೋಷನ್ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇತರ ಗುಂಪುಗಳು ಮೂಲಭೂತ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸರಳ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಗುಂಪಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿವೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಈ ಮೂಲಭೂತ ಉಪಗುಂಪುಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯಿಂದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು. ಮೋಟಾರು ಕ್ರಿಯೆಯ ಈ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಕಾಲಮ್ಗಳ ಸಂಘಟನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಇದು ಸರಳ ಸಂವೇದನಾ ಇನ್ಪುಟ್ನಿಂದ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಅಫೆರೆಂಟ್ ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳಿಗೆ ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮೋಟಾರು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳಿಂದ ಎಫೆರೆಂಟ್ ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ಸ್ನಾಯು ನಾರುಗಳಿಗೆ ಸರಳ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳವರೆಗೆ, ಇದೇ ರೀತಿಯ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ರಚನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಮೋಟಾರು ನಿಯಂತ್ರಣದ ಮತ್ತೊಂದು ವಿಧಾನವು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಸ್ನಾಯು ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಕಲಿತ ದೋಷ ತಿದ್ದುಪಡಿ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸುಗಮ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ದೋಷ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ವಿಚಿತ್ರವಾದ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮತ್ತು ದೋಷ-ಪೀಡಿತ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಯಂತ್ರಕನು ದೋಷವನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸರಿಯಾದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಂಕೇತವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತಾನೆ. ಈ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ತೋಳಿನ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅಥವಾ ಕೋರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಕಲಿಯಬಹುದು. ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಸ್ಮರಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ಮರಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ರೋಬೋಟ್ಗಳು. ಅನೇಕ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಇಲಿಗಳ ಜ್ಞಾಪಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಇಲಿ ಹಿಪೊಕ್ಯಾಂಪಸ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಸ್ಥಳ ಕೋಶಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ತಿಳಿದಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಬೆಂಕಿ ಹಚ್ಚುತ್ತದೆ. ಇಲಿ ಹಿಪೊಕ್ಯಾಂಪಸ್ನ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರಿಸರದ ಮಾನಸಿಕ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಹೆಗ್ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವರೊಂದಿಗೆ ವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು, ಮುಂಬರುವ ಅಡೆತಡೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಗ್ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಅಧ್ಯಯನವು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ, ಆದರೆ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಚೋದನೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಬಾರ್ನ್ ಗೂಬೆಗಳ ಉದ್ದೇಶಿತ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಿದೆ. ಊಹಿಸಲಾದ ವಿಧಾನವು ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಸಿಟಿ ಮತ್ತು ನ್ಯೂರೋಮೋಡ್ಯುಲೇಷನ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ರಾಸಾಯನಿಕ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಡೋಪಮೈನ್ ಅಥವಾ ಸಿರೊಟೋನಿನ್ನಂತಹ ಪ್ರತಿಫಲದ ನರಪ್ರೇಕ್ಷಕಗಳು ನರಕೋಶದ ದಹನ ಸಂವೇದನೆಯನ್ನು ತೀಕ್ಷ್ಣವಾಗಿಸುತ್ತವೆ. ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ರೋಬೋಟ್ ಕೊಟ್ಟಿಗೆಯ ಗೂಬೆಗಳ ನಡವಳಿಕೆಗೆ ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಯಿತು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಮೋಟಾರು ಔಟ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ನಡುವಿನ ನಿಕಟ ಸಂವಹನವು ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಯಿತು, ಇದು ಅನೇಕ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಕ್ರಿಯ ಸಂವೇದನೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ನ್ಯೂರೋರೊಬಾಟ್ಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಸರಳ ಮೇಜ್ಗಳು ಅಥವಾ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಚಿಹ್ನೆಗಳು, ಬಣ್ಣಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸರಳ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ನ್ಯೂರೋರೊಬಾಟ್ಗೆ ಕಂಡುಬರುವ ಕೆಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಾಗಿವೆ. ಬಾರ್ನ್ ಗೂಬೆ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ರೋಬೋಟ್ ತನ್ನ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಅದರ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ದಿಕ್ಕನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕಾಗಿತ್ತು. ಕ್ರಿಯೆ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕ್ರಿಯೆ ಆಯ್ಕೆ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕೆ ಋಣಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಧನಾತ್ಮಕ ತೂಕದ ಬಗ್ಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತವೆ. ಲೈಫ್ ರಾಫ್ಟ್ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರು ಇರುವ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಚಿಂತನೆಯ ಪ್ರಯೋಗದಂತಹ ಸರಳ ನೈತಿಕ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ನ್ಯೂರೊ ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾಗಿತ್ತು ಮತ್ತು ಉಳಿದವುಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಯಾರಾದರೂ ದೋಣಿಯನ್ನು ತೊರೆಯಬೇಕು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕ್ರಿಯೆಯ ಆಯ್ಕೆಯ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ನ್ಯೂರೋರೊಬಾಟ್ಗಳು ಸ್ವಯಂ-ಸಂರಕ್ಷಣೆ ಅಥವಾ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ರೋಬೋಟ್ಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಶಾಶ್ವತಗೊಳಿಸುವಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಸರಳವಾದ ಮನವೊಲಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪರ್ಧಿಸುತ್ತವೆ. ಧನಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳ ನ್ಯೂರೋ ಮಾಡ್ಯುಲೇಷನ್ ನಂತರ ಈ ನ್ಯೂರೋರೊಬಾಟ್ಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಜೈವಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಡೋಪಮೈನ್ ಅಥವಾ ಅಸಿಟೈಲ್ಕೋಲಿನ್ನಂತಹ ನರಪ್ರೇಕ್ಷಕಗಳು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾದ ನರ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಬಲಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಅಂತಹ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಒಂದು ಅಧ್ಯಯನವು ರೋಬೋಟ್ ಡಾರ್ವಿನ್ VII ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು, ಇದು ವಾಹಕ ಲೋಹದ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳನ್ನು "ತಿನ್ನಲು" ದೃಶ್ಯ, ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಮತ್ತು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ರುಚಿಯ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿತು. ಅನಿಯಂತ್ರಿತವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾದ ಉತ್ತಮ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳು ಪಟ್ಟೆಯುಳ್ಳ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಕೆಟ್ಟ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳು ಅವುಗಳ ಮೇಲೆ ವೃತ್ತಾಕಾರದ ಆಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದವು. ರುಚಿ ಪ್ರಜ್ಞೆಯನ್ನು ಬ್ಲಾಕ್ಗಳ ವಾಹಕತೆಯಿಂದ ಅನುಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ರೋಬೋಟ್ ಅದರ ವಾಹಕತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ರುಚಿಗೆ ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು. ರೋಬೋಟ್ ತನ್ನಲ್ಲಿರುವ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅದರ ಆಕ್ಷನ್ ಸೆಲೆಕ್ಷನ್ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಲಿತುಕೊಂಡಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ಸಂಶೋಧಕರು ಗಮನಿಸಿದರು. ಇತರ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಸಣ್ಣ ರೋಬೋಟ್ಗಳ ಹಿಂಡುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿವೆ, ಅವು ಕೋಣೆಯ ಸುತ್ತಲೂ ಹರಡಿದ ಬ್ಯಾಟರಿಗಳನ್ನು ತಿನ್ನುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಇತರ ರೋಬೋಟ್ಗಳಿಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತವೆ. ಸಂವೇದನಾ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಸಂವೇದನಾ ಗ್ರಹಿಕೆ ನ್ಯೂರೋರೊಬಾಟ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಇವು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಸಂವೇದನಾ ಮಾರ್ಗಗಳ ನರಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸುವುದರಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ನಡವಳಿಕೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಸಂವೇದನಾ ಸಂಕೇತಗಳಿಗೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನರಗಳ ಮಾದರಿಯ ದೃಢತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಚಲನಶೀಲ ಚಟುವಟಿಕೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಸಂವೇದನಾ ಸಂಕೇತಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಜೀವಿಗಳು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಉಪಯುಕ್ತ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ತಿಳಿದಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದೃಶ್ಯ ದೃಶ್ಯದ ದೃಢವಾದ ನಿರೂಪಣೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಮಾನವ ತಲೆ ಮತ್ತು ಕಣ್ಣಿನ ಚಲನೆಗಳ ಪ್ರತಿಕೃತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವ ಆಳವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಶೋಧಕರು ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ. ಜೈವಿಕ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಅಧಿಕೃತವಾಗಿ ನ್ಯೂರೊ ರೋಬೋಟ್ಗಳಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ನರವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿ ಪ್ರೇರಿತವಾದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲ, ಆದರೆ ರೋಬೋಟ್ಗೆ ತಂತಿ ಮಾಡಲಾದ ನಿಜವಾದ ನರಕೋಶದ ಅಂಗಾಂಶಗಳಾಗಿವೆ. ಇದು ಮೆದುಳಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಅಥವಾ ನರಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಸುಸಂಸ್ಕೃತ ನರ ಜಾಲಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇವುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಲ್ಟಿಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಡ್ ರಚನೆಯ (ಎಂಇಎ) ಮೇಲೆ ಬೆಳೆದ ನರಸಂವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಇದು ನರಗಳ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವ ಮತ್ತು ಅಂಗಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಎಂಇಎ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ್ದು, ಇದು ಮೆದುಳಿನ ಅಂಗಾಂಶಕ್ಕೆ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೆದುಳಿನ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ನಲ್ಲಿನ ಕ್ರಿಯೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಸಂವೇದನಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಜೈವಿಕ ರೋಬೋಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾಳಜಿಯ ಒಂದು ಕ್ಷೇತ್ರವೆಂದರೆ ನೈತಿಕತೆ. ಅಂತಹ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಅನೇಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತವೆ. ಕೇಂದ್ರ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಪ್ರಜ್ಞೆ ಮತ್ತು ಇಲಿಗಳ ಮೆದುಳು ಅದನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತದೆಯೋ ಇಲ್ಲವೋ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಪ್ರಜ್ಞೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಅನೇಕ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳಿವೆ. ನರವಿಜ್ಞಾನದ ಪರಿಣಾಮಗಳು ನರವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ನರರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್ನಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಮೆದುಳಿನ ಕಾರ್ಯದ ವಿವಿಧ ಸಂಭಾವ್ಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಖಾಲಿ ಸ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಅವರು ಅನುಕರಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಹೆಚ್ಚು ಸರಳೀಕೃತ ಆವೃತ್ತಿಗಳಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಇದು ಕೈಯಲ್ಲಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಹೆಚ್ಚು ನೇರ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಅವು ಎಲ್ಲಾ ಸಮಯದಲ್ಲೂ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಆದರೆ ಮಾನವ ಅಥವಾ ಪ್ರಾಣಿ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿರುವಾಗ ಮೆದುಳಿನ ದೊಡ್ಡ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು. ನರವಿಜ್ಞಾನದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ನರಗಳ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಔಷಧೀಯ ಮತ್ತು ನರಗಳ ಪುನರ್ವಸತಿ ಸೇರಿವೆ. ಪ್ರಗತಿಯು ಮೆದುಳಿನ ಸಂಕೀರ್ಣ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಅದು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ತಲೆಬುರುಡೆಯ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅಪಾಯದಿಂದಾಗಿ ಮೆದುಳನ್ನು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮಾನವರಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದು ಕಷ್ಟ. ನರಕೋಶದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ನಡೆಸಬಹುದಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ನ್ಯೂರೋರೋಬೊಟ್ಗಳು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಬ್ರೈನ್-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಎಕ್ಸ್ಪೀರಿಯೆನ್ಸ್ ಮೆಷಿನ್ ನ್ಯೂರೊಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವೈರ್ಹೆಡ್ (ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಾದಂಬರಿ) ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ನ್ಯೂರೋರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಆನ್ ಸ್ಕಾಲರ್ಪೀಡಿಯಾ (ಜೆಫ್ ಕ್ರಿಚ್ಮಾರ್ (2008), ಸ್ಕಾಲರ್ಪೀಡಿಯಾ, 3 (3): 1365) ನಾರ್ತ್ವೆಸ್ಟರ್ನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದಲ್ಲಿ ನ್ಯೂರೋರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ. ನ್ಯೂರೋರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಫ್ರಾಂಟಿಯರ್ಸ್. ನ್ಯೂರೋರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ಃ ಫ್ರೆಡೆರಿಕ್ ಕಪ್ಲಾನ್ ನ್ಯೂರೋರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಲ್ಯಾಬ್, ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಲ್ಯಾಬ್, ಅಥೆನ್ಸ್ನ ಎನ್. ಟಿ. ಯು. (ಪ್ರೊ. ಕೋಸ್ಟಾಸ್ ಜೆ. ಕಿರಿಯಾಕೊಪೊಲೊಸ್) ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ನ್ಯೂರೋರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ನಿಂದ ಸಾಕಾರಗೊಂಡ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಜ್ಞಾನ.