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शोधकर्ताओं, कीड़ों के विशेषज्ञ और इंस्टीट्यूट Fellows जो सक्रिय अनुमान को कीट तंत्रिका विज्ञान, सामूहिक व्यवहार और स्वार्म रोबोटिक्स में लागू करने में रुचि रखते हैं।

सक्रिय अनुमान और एंटोमोलॉजी

कैसे उपनिवेशों में चींटियाँ, शहद की मक्खियों का भोजन करना और कीट तंत्रिका प्रणालियाँ मुक्त ऊर्जा सिद्धांत का परीक्षण करती हैं।

सर्वश्रेष्ठ अगले कदम

सक्रिय अनुमान और कीट विज्ञान मार्ग

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एंटोमोलॉजी एक असामान्य रूप से समृद्ध और प्रायोगिक रूप से व्यवहार्य क्षेत्र प्रदान करती है ताकि सक्रिय अनुमान और मुक्त ऊर्जा सिद्धांत का परीक्षण किया जा सके, जिसमें कीट के दिमाग में एकल न्यूरॉन की गणना से लेकर सामूहिक बुद्धि और कीट-प्रेरित रोबोटिक्स तक सब कुछ शामिल है। सामाजिक कीड़े अवलोकन नियंत्रण के तहत जटिल संवेदी, नेविगेशन और सामाजिक व्यवहार प्रदर्शित करते हैं, जिसमें व्यवहारिक ट्रैकिंग, इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी और आणविक जीव विज्ञान से घनी डेटासेट होते हैं। यह पृष्ठ सक्रिय अनुमान को चींटियों, मधुमक्खियों के भोजन की तलाश और कीट तंत्रिका जीव विज्ञान से जोड़ने वाले उभरते साहित्य का संश्लेषण करता है, जो समीक्षित किए गए अनुभवजन्य कार्य को सिमुलेशन और सिद्धांत से अलग करता है।

क्यों डोमेन उपयुक्त है

कीड़ों के तंत्रिका तंत्र में पूर्वानुमानित कोडिंग और आगे के मॉडल के converging प्रमाण दिखाई देते हैं: इफ़रेंस-कॉपी तंत्र Locust optomotor प्रतिक्रियाओं को संशोधित करते हैं, और एक 2026 Drosophila preprint आंतरिक ऑसिलेटर्स और पूर्वानुमानित कोडिंग को 35 करोड़ से अधिक वर्षों में अधिक than संरक्षित कीड़ों के दिमागों की ancestral विशेषताओं के रूप में रिपोर्ट करता है। सामाजिक कीट उपनिवेश भी eusocial, वितरित संज्ञानात्मकता का प्रदर्शन करते हैं—ants और bees pheromones और dances के माध्यम से समन्वय करते हैं जो "Bayesian superorganisms" के रूप में मॉडल किए गए हैं जो distributed sampling कर रहे हैं। दशकों के tractable, well-instrumented foraging और navigation paradigms (honeybee waggle dances, ant T-mazes, cooperative transport trails) और आधुनिक वीडियो-ट्रैकिंग और neural-recording उपकरणों के साथ संयुक्त होने पर, Entomology active inference को एक taxon में कभी पहले नहीं देखे गए neural और collective-behavior एक्सेस पॉइंट्स प्रदान करता है।

साहित्य की स्थिति

सबसे प्रत्यक्ष अनुप्रयोग है "सक्रिय निष्कर्षकर्ता: चींटी व्यवहार के लिए एक सक्रिय निष्कर्ष ढांचा" (फ्राइडमैन, Tschantz, रामस्टेड, फ्रिस्टम और कॉन्स्टेंट, 2021, Frontiers in Behavioral Neuroscience में समीक्षाधीन), जो एक वैकल्पिक T-maze में चींटियों की खोज को अपेक्षित ऊर्जा-आधारित नीति चयन के साथ एक अलग-अवस्था मार्कोव निर्णय प्रक्रिया के रूप में मॉडल करता है, जिसमें एक एकल फेरोमोन का उपयोग मार्ग निर्माण और संभावना मिलान के लिए किया जाता है। यह कार्य Bayesian सुपरऑर्गेनिज़्म श्रृंखला (Journal of the Royal Society Interface) पर आधारित है, जो चींटों और मधुमक्खियों के उपनिवेशों को मार्कोव चेन मोंटे कार्लो नमूनाकरण और बाहरी फेरोमोन स्मृति के माध्यम से मॉडल करता है, और "संघीकृत निष्कर्ष और विश्वास साझाकरण" (फ्रिस्टम, पार््र, फील्ड्स और सहयोगियों) पर आधारित है, जो बहु-एजेंट विश्वास साझाकरण को एंटोमोलॉजी और नेमाटोलॉजी संबद्धता से जोड़ता है। पूरक समूह स्तर का कार्य ("एक सक्रिय निष्कर्ष मॉडल सामूहिक बुद्धिमत्ता के लिए", "एक सक्रिय निष्कर्ष झुंड ऑसिलेटर में सामूहिक कलात्मक गतिशीलता") ज्यादातर सैद्धांतिक और गैर-कीट-विशिष्ट है, जबकि ड्रोसोफिला ऑप्टोमोटर रिकॉर्डिंग, फ्लाई ऑप्टिक-लॉब गेन मॉड्यूलेशन और नींद-निर्भर विचलन उत्तेजना प्रतिक्रियाओं से प्राप्त भविष्यवाणी-कोडिंग सबूत मस्तिष्क के पहलू की तस्वीर का समर्थन करते हैं।

कुंजी परियोजनाएँ और उपकरण

एक्टिव इंफेरेंट्स एक पायथन पैकेज है जिसे एक्टिव इंफरेन्स इंस्टीट्यूट द्वारा विकसित किया गया है, जिसका उद्देश्य जनरेटिव मॉडलों और पॉलिसी-सिलेक्शन योजनाओं के साथ कॉन्फ़िगर करने योग्य तरीके से चींटियों के उपनिवेशों की तलाश का अनुकरण करना है जो "एक्टिव इंफेरेंट्स" पेपर से सीधे प्रेरित हैं; यह GitHub पर उपलब्ध है जिसमें PyPI रिलीज की योजना है। अनुभवजन्य आधार "एक्सपेरिमेंटल एंटोमोलॉजी इन द एज ऑफ वीडियो" (वीडियो ट्रैकिंग और व्यवहारिक एनोटेशन प्रोटोकॉल) और BAU-Insectv2 डेटासेट जैसे संसाधनों से आता है, जो कीट पहचान और व्यवहार विश्लेषण के लिए है। रोबोटिक्स के अनुप्रयोग में, "रोबोट नेविगेशन हायरार्किकल एक्टिव इंफेरेंस" और एक नेचर लेख जिसमें मधुमक्खी-सीखने-उड़ान-प्रेरित रोबोट नेविगेशन पर प्रदर्शित किया गया है, यह कीट-प्रेरित, जनरेटिव-मॉडल-आधारित नियंत्रण को दर्शाता है, जो इंस्टीट्यूट के अपने एक्टिव इंफेरेंस इन रोबोटिक्स लर्निंग पाथ और एंट कॉलोनी स्टिग्मेरी और एपिडोलॉजी (मधुमक्खी की तलाश और परागण) पर ज्ञान-आधार मॉड्यूल द्वारा समर्थित है।

खुले प्रश्न

कठोर अनुभवजन्य परीक्षण अभी भी दुर्लभ हैं: वर्तमान तंत्रिका संबंधी साक्ष्य भविष्यवाणी संशोधन और एफ़रेंस कॉपी दिखाते हैं लेकिन अभी तक परिवर्तनशील मुक्त ऊर्जा न्यूनीकरण का सीधे तौर पर परीक्षण नहीं करते हैं, और क्षेत्र को "बेशियन मस्तिष्क" की मिथक जैसे आलोचनाओं का जवाब देने के लिए सत्यापन योग्य, तंत्र-विशिष्ट भविष्यवाणियां उत्पन्न करके, प्रतीकात्मक फिटिंग के बजाय, ठोस मॉडल बनाने की आवश्यकता है। आणविक/शारीरिक अवस्थाओं को उपनिवेश-स्तर के लक्षणों से जोड़ने वाले बहु-स्तरीय मॉडल और कीड़ों की संचार (वग्ल डांस, फेरोमोन कोड) को विश्वास साझाकरण तंत्र के रूप में मात्रात्मक जनरेटिव मॉडल अभी भी विकसित नहीं हुए हैं। साहित्य में कंप्यूटर विजन या सुदृढीकरण सीखने जैसे क्षेत्रों में समान बेंचमार्क कार्यों और साझा उपकरणों की कमी है - टी-मेज़, जियोकैचिंग कार्य और मधुमक्खी नेविगेशन कार्यों को सामान्य मूल्यांकन वातावरण में समेकित नहीं किया गया है।

मुख्य सतहें

सक्रिय अनुमान और कीट विज्ञान का संक्षिप्त अवलोकन

मधुमक्खी उपनिवेशों को एजेंट के रूप में

एक्टिव इंफेरेंट्स" (फ्राइडमैन एट अल., 2021, फ्रंटियर्स इन बिहेवियरल न्यूरोसाइंस) मॉडल एंटी फ़ॉरेजिंग को एक अलग- состояния एक्टिव इंफेरेंस प्रक्रिया के रूप में एक एकल फेरोमोन का उपयोग करके ट्रेल गठन और संभावना मिलान करने के साथ करते हैं।

बेयसियन सुपरऑर्गेनलिंक

पैरवीकृत बेयसियन सुपरऑर्गेनिज्म श्रृंखला फेरोमोन ट्रेल्स को बाहरीकृत स्मृति के रूप में व्यवहार करती है जो एमसीएमसी-जैसे वितरित नमूने की अनुमति देता है, जो उपनिवेशों के लिए स्पष्ट सक्रिय अनुमान मॉडल का एक पूर्ववर्ती के रूप में सीधे उद्धृत किया गया है।

सिद्धांत प्रमाण से पहले

फ़ील्ड का एक बड़ा हिस्सा—स्वार्म ऑसिलेटर मॉडल, मधुमक्खी-प्रेरित रोबोटिक्स, कीट संचार जैसे फ़ेडरेटेड अनुमान—अनुकरण या अवधारणात्मक समानता है, जिसमें कीड़ों में मुक्त ऊर्जा न्यूनीकरण के प्रत्यक्ष तंत्रिका परीक्षण अभी तक डिज़ाइन नहीं किए गए हैं।

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