导语

背景
背景
昆虫的大脑与人类的大脑相比微小得多,然而,昆虫在动态视觉世界中以有限数量的视觉神经元展现出惊人的导航能力。这种惊人能力背后的神经电路尚未得到充分理解。通过建模生物可行的视觉神经元及其突触前网络,我们不仅可以更深入地理解昆虫的视觉系统如何运作,还可以向开发适合自主机器人和车辆的新视觉系统迈进一步。
简介
简介
大纲
大纲
一、昆虫视觉模型与机器人防碰撞检测分享(岳士岗)
二、圆桌讨论(主持人傅沁冰)
主讲人
主讲人

圆桌主持人
圆桌主持人

直播信息
直播信息

参考文献
参考文献
1、Wang Hongxin, Zhong Zhiyan, Lei Fang, Peng Jigen, Yue Shigang. (2023). Bio-inspired small target motion detection with spatio-temporal feedback in natural scenes. IEEE Transactions on Image Processing. published online 27 Dec 2023. DOI: 10.1109/TIP.2023.3345153 2、Sun Xuelong, Fu Qinbing, Peng Jigen, Yue Shigang. (2023). An insect-inspired model facilitating autonomous navigation by incorporating goal approaching and collision avoidance. Neural Networks. 165, 106-118. DOI: 10.1016/j.neunet.2023.05.033
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对简单模式动物的系统研究可以帮助我们看清树丛中的路线,定义和发现关键问题,是脑科学与类脑研究十分必要一环。昆虫智能的研究在国内尚属小众,为了促进来自神经科学、系统科学、物理学、数学以及计算机科学等不同领域,对昆虫智能、仿生机器人、类脑智能与计算、人工智能感兴趣的学术工作者的交流与合作,集智俱乐部联合复旦大学宋卓异、西湖大学孙一、中科院生物物理研究所司光伟和北京大学的梁希同老师,发起了神经、认知、智能系列读书会第四季——「昆虫智能与AI」读书会。

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详情请见:昆虫智能如何启发人工智能与仿生机器人?昆虫智能与AI读书会启动