导览

艾因霍温理工大学与德国美因茨马克斯普朗克聚合物研究所的科学家们携手，研发出一款配备有机神经形态大脑的乐高Mindstorms EV3机器人。这款机器人的设计灵感源自人类大脑，旨在提升其智能决策与行动力，使其能够成功穿越复杂迷宫。

模仿人类智慧的核心

近年来，机器学习与神经网络在多个领域展现出强大效能，如图像识别、医疗诊断及电子商务。然而，传统基于软件的机器智能往往面临能耗过高的挑战。为此，研究团队致力于开发一种低能耗计算机系统，借鉴人类大脑的高效能与可塑性。他们利用神经元之间的突触连接模式，构建了一个学习机制，使机器人能够像老鼠大脑那样，通过正确转弯时的突触强化来学习迷宫路径。

机器人的迷宫之旅

乐高Mindstorms EV3机器人装备了两个轮子、传统的导航软件以及一系列反射与触摸传感器，被置于一个由黑色六边形组成的蜂巢状迷宫中。该机器人的初始策略是向右转，并在遇到死路或偏离预定路线后，通过反馈信号进行调整。这些调整信息被存储在机器人内部的神经形态装置中，以便于下一次应用。

成功路径的自我学习

经过16次尝试后，机器人最终成功找到了出口。值得注意的是，一旦机器人学会了特定路径（路径1），它便能够轻松导航任何其他路径（路径2）。这一特性表明，机器人的知识具有通用性，能够应用于多种情境。

智能聚合物与仿生学的结合

研究团队所采用的有机聚合物材料（p(g2T-TT））不仅稳定耐用，还能在迷宫运行过程中保持大部分特定状态的调整，确保习得的行为得以长期保存。这使得机器人能够像人类大脑中的神经元一样，长久地记忆事件或动作。

智能设备的未来应用

此外，这些聚合物材料还具备生物医学应用潜力，可用于集成于神经细胞，帮助恢复受损肢体功能，如手臂缺失者与仿生手的连接。未来，基于此类有机材料的神经形态计算设备有望在边缘计算领域大展身手，实现本地化数据处理。

神经形态机器人的潜力

虽然目前的机器人仍依赖传统导航软件，但研究者Krauhausen表示，未来可以构建更大规模的神经形态网络，让多个设备协同工作，以执行更为复杂的任务。这将是她下一步的研究重点。

结语

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