ثورة من خلال الذكاء الاصطناعي: نموذج جديد يكشف أسرار دماغ الفأر!

ثورة من خلال الذكاء الاصطناعي: نموذج جديد يكشف أسرار دماغ الفأر!

قام فريق بحث دولي يعرف باسم MICrONS بتطوير نماذج ذكاء اصطناعي مبتكرة تهدف إلى تحليل المعالجة العصبية للمحفزات البصرية في الدماغ. ونشرت هذه النتائج الرائدة في المجلات العلمية الشهيرة طبيعة و اتصالات الطبيعة نشرت. تشارك جامعة غوتنغن بشكل كبير في هذه الدراسة، والتي تحمل عنوان "النموذج الأساسي للنشاط العصبي يتنبأ بالاستجابة لأنواع التحفيز الجديدة والتشريح" وتوضح قدرة النماذج على التعلم من مجموعات البيانات الكبيرة.

وكجزء من هذه الدراسة، تم تحليل أكثر من 135000 خلية عصبية في دماغ الفأر. يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي المطور أن يتنبأ بشكل موثوق بكيفية استجابة الخلايا العصبية للمحفزات الجديدة، حتى لو كانت هذه المحفزات غير معروفة من قبل. ويسلط البروفيسور الدكتور فابيان سينز، أحد العلماء البارزين، الضوء على أن النموذج يمكن أن يوفر استجابات أكثر دقة لمختلف المحفزات البصرية. دراسة بحثية أخرى تدرس بالتفصيل شكل وبنية الخلايا العصبية في القشرة البصرية. تُظهر هذه الدراسة، التي تحمل عنوان "خريطة غير خاضعة للرقابة للتشكل التغصني للخلايا العصبية المثيرة في القشرة البصرية للفأر"، أن الخلايا الهرمية تظهر انتقالات سائلة بين أنواع الخلايا وليس لها أنواع محددة بوضوح.

البحث المتقدم مع التعلم الآلي

ولإجراء تحليل أكثر تعمقًا للخلايا العصبية، طور الباحثون طريقة للتعلم الآلي تقوم بتشفير الشكل ثلاثي الأبعاد لهذه الخلايا. يتضمن مشروع MICrONS العديد من المؤسسات البحثية المرموقة مثل كلية بايلور للطب ومعهد ألين لعلوم الدماغ وجامعة برينستون. وفي سياق ذلك، تم إنشاء "مجموعة بيانات MICrONS Multi-Area Data Set"، وهي أكبر مجموعة بيانات من نوعها يتم جمعها في دماغ الثدييات من حيث البنية والشبكات وخصائص تفاعل الخلايا العصبية.

تمكنت هذه التوائم الرقمية من الخلايا العصبية من التنبؤ بالشكل والبنية بنجاح. لا توفر الأفكار المكتسبة رؤى أعمق حول تنظيم الدماغ فحسب، بل يمكن أن تساعد أيضًا في جعل تجارب علم الأعصاب أكثر كفاءة. من الممكن إجراء تجارب السيليكو قبل إجراء الدراسات الفعلية على الجسم الحي.

دور الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي (AI) هو فرع من علوم الكمبيوتر يتعامل مع تطوير الخوارزميات التي تحاكي القدرات المعرفية البشرية. كما في تقرير بقلم bpb.de كما هو موضح، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات كبيرة من البيانات والتعرف على الأنماط والحصول على رؤى منها. يصف مصطلح الذكاء الاصطناعي، الذي صاغه العلماء الأمريكيون، الأنظمة التي تتولى مهام متزايدة التعقيد كانت في السابق مقتصرة على البشر.

على وجه الخصوص، تطورت فئات كاملة من خوارزميات التعلم، مثل التعلم الآلي، منذ الخمسينيات من القرن العشرين. يتم تدريب هذه الخوارزميات باستخدام مجموعات بيانات كبيرة للتعرف على الأنماط وحساب الاحتمالات. وهناك شكل خاص هو التعلم العميق، الذي يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية ويكتسب أهمية متزايدة بسبب قدرته على معالجة أنماط البيانات المعقدة للغاية.

الشبكات العصبية مستوحاة من الروابط بين الخلايا العصبية في الدماغ البشري. تتكون هذه الشبكات من طبقات من عقد البيانات المرتبطة ببعضها البعض بواسطة اتصالات مرجحة وتكون قادرة على التعرف على الأنماط في البيانات. ويتم تدريب هذه الشبكات من خلال العرض المتكرر للبيانات، ومن خلال هذه العمليات تعمل على تحسين قدرتها على تصنيف هذه البيانات ومعالجتها.

ومع ذلك، فإن التقدم في تطوير وتطبيق الذكاء الاصطناعي يجلب أيضًا تحديات مثل إمكانية التحيز بسبب بيانات التدريب الخاطئة، ومخاوف الخصوصية وزيادة استهلاك الطاقة، مثل فراونهوفر IKS ملحوظات. ولذلك تمثل الكفاءة والآثار الأخلاقية لتقنيات الذكاء الاصطناعي موضوعًا بحثيًا مهمًا.