Le rat virtuel, nommé « RL-Rat », a été créé par des chercheurs de l'Université de Californie à Berkeley. RL-Rat est un cerveau de rat simulé qui peut apprendre à contrôler un corps de rat robotique. Les chercheurs ont utilisé un algorithme d’apprentissage par renforcement pour entraîner le RL-Rat à effectuer diverses tâches, telles que marcher, courir et sauter.
RL-Rat a pu apprendre à effectuer ces tâches par essais et erreurs. L’algorithme récompensait RL-Rat pour ses mouvements réussis et le punissait pour ses mouvements infructueux. Au fil du temps, RL-Rat a appris à associer certaines actions à des récompenses positives et d’autres actions à des récompenses négatives. Cela lui a permis de développer des stratégies pour accomplir les tâches avec succès.
Les chercheurs ont découvert que le processus d’apprentissage du RL-Rat était similaire à celui des vrais rats qui apprennent à contrôler leurs mouvements. Cela suggère que RL-Rat pourrait être un outil utile pour étudier comment le cerveau contrôle le mouvement et pour développer de nouveaux traitements contre les troubles du mouvement.
En plus de ses applications potentielles pour l’étude des troubles du mouvement, RL-Rat pourrait également être utilisé pour étudier d’autres aspects du fonctionnement cérébral, tels que l’apprentissage, la mémoire et la prise de décision. RL-Rat est un outil puissant qui pourrait nous aider à mieux comprendre le fonctionnement du cerveau et la manière dont il contrôle notre comportement.
Points clés :
1. Des scientifiques de l'Université de Californie à Berkeley ont créé un rat virtuel alimenté par l'IA appelé « RL-Rat » qui peut apprendre à contrôler un corps de rat robotique et à effectuer des mouvements complexes.
2. RL-Rat utilise un algorithme d'apprentissage par renforcement pour apprendre par essais et erreurs, associant les mouvements réussis à des récompenses positives et les mouvements infructueux à des récompenses négatives.
3. Le processus d'apprentissage de RL-Rat ressemble à la façon dont les vrais rats apprennent à contrôler leurs mouvements, ce qui suggère son utilité potentielle pour étudier les troubles du mouvement et d'autres aspects du fonctionnement cérébral comme l'apprentissage, la mémoire et la prise de décision.
