低成本的机器人来研究大脑

模仿人体的机器人的两个主要陷阱是对机器人的控制以及在以经济高效的方式制造机器人时遇到的困难。来自HBP合作项目MoCoTi的研究人员设计了一个机器人原型，该机器人学习如何致动自己的四肢，并且可以轻松复制。该设备由控制腱驱动机器人手臂的人工大脑组成，可能是迈向低成本人形机器人的第一步。

行为和感觉与人类相似的机器人正在成为现实。它们由模仿人体的肌肉骨骼硬件和模拟大脑一部分的神经控制软件组成。这些设备的一个问题是试图以可行的方式批量生产它们所面临的困难。

欧洲项目MoCoTi和Myorobotics的科学家创造了一种易于复制的机器人，旨在成为“低成本机器人”。“这是有可能的，因为它的模块化设计允许相对高效的批量生产，”慕尼黑工业大学(德国)电气和计算机工程系的讲师，MoCoTi的主要研究人员之一克里斯托夫·里希特向SINC解释。该项目现在正在英国格拉斯哥的人脑项目峰会上介绍。

为了模仿人类手臂的肌肉和关节并赋予机器人更大的移动性，科学家们使用了Myorobotics系统。由机电装置形成的九块肌肉被协调以控制球形关节。其中一个与二头肌相连，连接到两个将肩膀连接到肘部的关节。

下一步是设计一个人造小脑，以控制运动系统的命令。里希特说：“小脑的神经元结构相对简单统一。我们在实时仿真中重现最重要的神经元，它们的连通性以及(重要的是)它们的适应性和学习性。”

为了复制他们的行为，研究人员选择了曼彻斯特大学(英国)开发的神经形态计算机平台SpiNNaker。与台式计算机相比，它的性能要优越得多：单个芯片可以实时管理10,000个神经元的网络。数以千计的芯片可以互连，以模拟可观的大脑规模的神经元网络。

走向更成熟的大脑

里奇特说，原型机学会了以受控的方式运动，“包括姿势的时间安排和控制”。它的优点包括它的弹性和可控性，这是人机交互中的一个重要方面。

根据研究人员的说法，可以使用所谓的硅视网膜或耳蜗传感器来整合更高阶的大脑结构，例如皮质网络，神经形态视觉和听觉。科学家在《IEEE机器人与自动化》杂志上发表的论文中说，这种类型的Android(具有越来越逼真的模拟功能)将成为研究大脑的非常有用的工具。

包括格拉纳达大学科学家在内的作者强调说：“机器人将能够帮助神经科学发展，就像神经科学可以帮助我们创造更多自然机器人一样。”