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为了增强探索未配置环境的能力 ， 科学家们提出了另一种涉及强化学习过程的分级奖励生成算法 。 在导航任务期间 ， 当老鼠机器人接近给定目的地时 ， 它会收到更高的奖励刺激 。 在最初的试错测试之后 ， 动物学会在未知环境中寻找最大的奖励点 。 由于大鼠具有出色的空间识别能力 ， 因此大鼠机器人和强化学习算法可以通过协同学习收敛到最优路径 。
这项工作对具有混合智能的生物机器人的实际发展具有重要的启发意义 。 混合智能的另一个优势是可以平衡生物智能和人工智能 。 以动物代替机械 ， 克服了传统机器人所面临的运动灵活性和稳定性等困难 ， 同时 ， 外部设备可以弥补老鼠自身的局限性 。 例如 ， 众所周知 ， 大鼠使用高于两万赫兹的超声波波段进行交流 ， 这远远超出了人类语言的波长范围 。
老鼠似乎不可能理解甚至听到人类的语音命令 。 然而 ， 在语音识别模块的帮助下 ， 计算机可以直接将语音导航命令转换为电刺激 ， 而无需手动操作 。 此外 ， 当老鼠配备传感设备时 ， 可以通过计算机远程获取和分析环境信息 。 这种设备升级可能会鼓励老鼠机器人进一步进入更大的区域 。 考虑到老鼠视力不佳 ， 最直观的方法之一是拍照 。 使用安装在背包上的微型相机 ， 可以捕获环境成像信息并将其传输回主机 。
然后 ， 操作员可以在远超出视觉范围的地方引导老鼠机器人 。 此外 ， 借助图像识别技术 ， 可以通过算法有效地检测感兴趣的对象 。 目标检测结果又可以作为调整老鼠机器人向目标移动方向的指导 。 结合目标检测方法 ， 这种闭环模型可以自动完成大鼠机器人的超视距控制 ， 这对于远程搜索任务具有重要意义 。 几十年来 ， 大鼠机器人的运动控制取得了很大进展.“写入”到老鼠大脑中的命令变得越来越高效 。
运动控制的主要思想是使用电刺激来模仿导致大鼠相应行为的自然感知和感觉 。 通过仔细选择刺激部位和参数 ， 可以在复杂的环境中引导大鼠 。 与人工智能相结合 ， 老鼠甚至可以由计算机自动控制到达预设的目的地 。 相反 ， 到目前为止 ， 大鼠导航系统所取得的成就也存在许多局限性 。 主要问题是缺乏对周围环境的反馈信息 。 如果没有有效的信息反馈 ， 操作员很难控制老鼠避开障碍物或调整朝向目标的航向 。
然而 ， 视角限制了信息获取的范围 。 此外 ， 承受负荷的重量也限制了老鼠可以携带的设备的数量和尺寸 。 在实际情况下 ， 气味信息总是非常重要的 。 事实上 ， 啮齿动物有极好的嗅觉 。 啮齿动物体型小 ， 体重轻 ， 比传统犬科动物更适合排雷 。 某非政府组织 ， 自一九九六年以来一直在开发使用非洲巨袋鼠进行地雷检测的技术 。 虽然经过训练的大鼠显示出百分之七十六的相对较高的平均指示率 ， 但在接受长期培训的同时 ， 个人的得分也不同 。
【为了增强探索未配置环境的能力，科学家提出了分级奖励生成算法】
当利用脑机接口技术时 ， 训练范例被简化 。 电刺激可以对大鼠的运动提供更稳定的控制 ， 而虚拟奖励刺激可以加速目标气味和奖励之间的组合学习 。 此外 ， 通过双向脑机接口 ， 可以直接从大鼠的大脑中读取气味信息 ， 然后可以解码更多信息 ， 包括气味成分和浓度 。 这些读数可能会在很大程度上丰富操作员对环境信息的了解 ， 从而对老鼠机器人进行更精确的导航控制 。
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