Hashtag Neural Lab

Sinek simülasyonu, canlı nöron aktivitesi ve yönelme eğitimi için yerel laboratuvar.

Tek ekranda HD MuJoCo simülasyonu, MaleCNS anatomisinden türetilen devre, bağlantı inceleme, eğitim ilerlemesi ve fizik testleri. Nörona veya bağlantıya tıklayın; kaynağını ve modeldeki değerlerini görün. Eğitiminizi ayrı kaydedip seçtiğiniz modeli yürüyüşte veya uçuşta çalıştırın.

Bu repo büyük beyin verilerini, kişisel eğitimleri ve Python ortamlarını içermez. Küçük uygulama paketi dağıtılır. İlk açılış ekranı ortamları kurar, verileri resmi kaynaklardan indirir ve ilk modeli sizin bilgisayarınızda eğitir. API anahtarı gerekmez; kişisel eğitimler internete yüklenmez.

Tam beyin emülasyonu değildir. MaleCNS'ten türetilen 7.075 nöronluk basitleştirilmiş yönelme ağıdır. Yürüyüşte FlyGym bacak kontrolcüsü, uçuşta FlyBody hazır kanat politikası kullanılır. Eğitim yön kararını değiştirir; biyolojik öğrenme veya kanat eğitimi değildir. Bilimsel kapsam.

Hızlı başlangıç

Doğrulanan tam platform Apple Silicon macOS. Linux deneysel; Windows yerel simülasyonu desteklenmez. Python 3.11+, pipx ve uçuş için Git gerekir. Bilimsel kurulum için 15 GiB boş disk, en az 16 GB RAM, tercihen 32 GB RAM ile planlayın. Bunlar kapasite önerileridir; 16 GB cihaz performansı ölçülmüş değildir. Ayrıntılı gereksinimler ve Linux notları.

macOS'ta Homebrew kullanıyorsanız:

brew install pipx git
pipx ensurepath

Terminali yeniden açın. Sonra aşağıdaki yollardan birini seçin.

A — Repoyu klonlayın

git clone https://github.com/mertozbas/fruitfly-hashtag.git
cd fruitfly-hashtag
pipx install .
fruitfly ui

B — GitHub'dan doğrudan pipx ile

pipx install git+https://github.com/mertozbas/fruitfly-hashtag.git
fruitfly ui

C — PyPI sürümüyle

PyPI yayını tamamlandıktan sonra aynı paket aşağıdaki şekilde kurulur. Paket bulunamazsa GitHub yolunu kullanın; GitHub ve PyPI yayını ayrı işlemlerdir.

pipx install fruitfly-hashtag
fruitfly ui

Tarayıcıda http://127.0.0.1:8766/ açılır. Açılmazsa adresi kendiniz girin. Terminali açık tutun; Ctrl+C ile durdurun.

1. Beyni indir ve kur düğmesine basın. Python 3.12, bilimsel paketler, yaklaşık 1,11 GB MaleCNS tablosu ve seçilmiş geometriler hazırlanır. İndirmeler SHA256 ile doğrulanır. İlk 3.000 adımlık model yerelde eğitilir; kısa bir gerçek fizik / HD render kontrolü yapılır. Bu, başarı oranı testi değildir.
2. İsterseniz Uçuşu kur seçin. Ayrı Python 3.11 / TensorFlow ortamı ve yaklaşık 19,4 MB resmi FlyBody arşivi indirilir. Python paketleri ayrıca yer kaplar.
3. Laboratuvarı aç düğmesine basın. Aynı adres canlı UI'a dönüşür.
4. Davranış ve Simülasyondaki model seçin; hedefi değiştirip izleyin. Üstteki Rehber bağlantısı kılavuzu çevrimdışı açar.

Sonraki açılışlarda fruitfly ui yeterlidir. Kurulum ekranına dönmek için önce Ctrl+C, sonra fruitfly ui --setup çalıştırın.

İlk eğitiminizi yapın

1. Davranış → Kokuya yönelme seçin.
2. Hedefi X=12, Y=4 mm yapıp Hedefi uygula düğmesine basın.
3. Adım=3000, Tohum=42 ile başlayın. Adım ağırlık güncelleme sayısıdır; tohum tekrarlanabilir rastgele başlangıcı belirler.
4. Eğitimi başlat seçin. Önceki model ayrı korunur; canlı simülasyon eğitim boyunca seçili modeli kullanmaya devam eder.
5. Öğrenme kaybı ve ardından 6 fizik koşulundaki test hesaplanır. Tamamlanmasını bekleyin; düşük kayıp tek başına başarılı hareket demek değildir.
6. Yeni modeli simülasyona al düğmesine basın.
7. Beyin panelinde Δ Ağırlık seçin. Mevcut bağlantıların anatomik başlangıca göre değişen çarpanlarını görün. Yeni anatomik bağlantı üretilmez.
8. Model menüsünden eski ve yeni koşuları aynı hedefte karşılaştırın.

Her yeni eğitim aynı anatomik başlangıçtan başlar; seçili modelin kaldığı yerden devam etmez. Hedef X/Y canlı değerlendirme içindir; eğitim veri kümesini değiştirmez. Yeni koku türü, serbest ödül fonksiyonu veya kullanıcı veri kümesi tanımlama henüz yoktur.

Uçuş kuruluysa Uçuş · beyin bağlı seçip aynı akışı kullanın. Eğitim sonrası bu kez uçuş hedefleri değerlendirilir. Sinek havada başlar; kalkış, iniş ve irtifa öğrenimi bu sürümün kapsamı dışındadır. Tam eğitim rehberi.

Rehber dizini

Kılavuz paketin içindedir: fruitfly docs. Mevcut görevler tüm kaynaklar ve ortamlar hazırlandıktan sonra internetsiz çalışır; yeni indirme/güncelleme internet ister.

Veriler nerede?

Varsayılan ~/.fruitfly-hashtag/ dizini repo ve pipx ortamından ayrıdır:

~/.fruitfly-hashtag/
├── docs/                   # Çevrimdışı rehber ve Markdown
├── data/                   # Resmi MaleCNS ve FlyBody indirmeleri
├── models/odor_navigation/ # Yerelde oluşturulan başlangıç devresi/modeli
├── models/lab_runs/         # Her kişisel eğitim ayrı klasör
├── artifacts/              # Türetilen geometri ve değerlendirme çıktıları
├── .venv/                  # Python 3.12: yürüyüş/eğitim
├── flight/.venv/           # Python 3.11: isteğe bağlı uçuş
└── .runtime/               # Kurulum ve çalışma günlükleri

Farklı disk için her komutta aynı --home değerini, komut adından önce yazın. Git deposunu veri dizini olarak vermeyin.

fruitfly --home /Volumes/LabDisk/neural-lab ui
fruitfly --home /Volumes/LabDisk/neural-lab doctor

Paket kaldırılınca veya yükseltilince kişisel eğitimler silinmez. Yedekleme ve güncelleme.

Lisans ve kaynaklar

Orijinal kod MIT. MaleCNS verisi CC BY 4.0, FlyBody kodu Apache 2.0, Figshare politika/veri arşivleri GPL 3.0+, vendored Three.js MIT lisansındadır. Dış veriler uygulamanın MIT lisansına dönüşmez; veri ve politikalar wheel'e dahil edilmez. Atıflar: THIRD_PARTY_NOTICES.md.

MaleCNS · FlyGym · FlyBody · Politika/veri arşivleri