モンテカルロ法による機能力学系の設計: アクティブ・タッチ・センサー設計のこころみ

摘要

能動的触覚システムをネットワーク結合力学系が所与された巨視的性質（機能）を持つようにマルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）により設計した．ニューロンを興奮性セル・オートマトン（ECA）でモデル化し，受容器の状態に誘発され興奮するニューロン部，そのニューロン状態に制御され運動する感覚受容器，運動に依存する感覚受容から成るフィードバック回路を考えた．MCMC で設計されたシステムは，素子数や感覚受容器数に依存して周期的，減衰振動的，カオス的などの触運動モードにより対象を検知する．%The active sensory system is designed by the Markov chain Monte Carlo (MCMC). The system is feedback circuit composed of three parts; sensory, motor, and internal neurons, and each neuron is described by excitable cellular automata (ECA). The signal of sensor neurons, which depends on the position, transmitted to internal neurons, and then, the motion of the sensor is controlled by the output signal of motor neurons. The neural connections between them are determined by MCMC so as to minimize (maximize) a given function. Several modes of active sensory motion have been found by changing the number of neurons and sensors.