Replikation des Kortex eines lernenden Gehirns in einem humanoiden Bot: Pyramidale Neuronen bestimmen die Geometrie der hexagonal dichten Packung der kortikalen Säulen II

Wenn das menschliche Gehirn lernt, verformt sich die hexagonale dichte Packung der kortikalen Säule, wir haben diesen Prozess mit künstlichen kortikalen Säulen aus Kapillarglasröhren nachgebildet und eine künstliche Rinde auf einen von uns gebauten humanoiden Roboter gelegt. Zunächst haben wir die Neuronen theoretisch mit dielektrischem Material konstruiert, um die biologische Rinde zu emulieren. Mit diesen Neuronen haben wir neunzehn kortikale Säulen gebaut, jede aus sechsundzwanzig verschiedenen Neuronenzusammensetzungen, und die elektrischen und magnetischen Feldverteilungen um sie herum untersucht. Wir haben die Neuronen theoretisch und experimentell in einem 1:100 größeren Maßstab neu ausgerichtet, um die elektrischen und magnetischen Felder in der Anordnung der kortikalen Säulen abzustimmen und die Veränderung in der Symmetrie der Anordnung der kortikalen Säulen nachzubilden, wie sie während der Entscheidungsfindung in der Rinde des biologischen Gehirns auftritt. Wir haben ein zusätzliches Blatt aus kortikalen Säulen, das mit organischem Nanodraht hergestellt wurde, auf den Kopf des humanoiden Roboters gelegt. Monochromatisches Laserlicht von 12 verschiedenen Farben wurde durch die in Thermoplast eingebetteten Kapillarröhren-basierten kortikalen Säulenversammlungen gesendet. Die Kapillarröhren waren mit helikalen Kohlenstoffnanoröhren mit verschiedenen Lösungsmitteln gefüllt. Der softwarefreie, rein analoge Roboter nahm visuelle und akustische Daten aus der Umgebung wahr und wir überwachten live mit Laserlicht, wie die kortikalen Säulen modifizierte optische und magnetische Wirbel durch die Rindenschicht des Roboters aussenden.