Революция чрез AI: Нов модел разкрива тайните на мозъка на мишката!

Революция чрез AI: Нов модел разкрива тайните на мозъка на мишката!

Международен изследователски екип, известен като MICrONS, разработи иновативни AI модели, насочени към анализиране на невронната обработка на визуални стимули в мозъка. Тези новаторски резултати са публикувани в реномирани научни списания Природата и Nature Communications публикувани. Университетът в Гьотинген участва значително в това проучване, което е озаглавено „Основният модел на невронната активност предсказва отговор на нови типове стимули и анатомия“ и демонстрира способността на моделите да се учат от големи масиви от данни.

Като част от това изследване са анализирани над 135 000 нервни клетки в мозъка на мишката. Разработеният AI модел може надеждно да предвиди как невроните реагират на нови стимули, дори ако тези стимули са били неизвестни преди това. Проф. д-р Фабиан Синц, един от водещите учени, подчертава, че моделът може да осигури по-точни реакции на различни визуални стимули. Друго изследване изследва в детайли формата и структурата на нервните клетки в зрителния кортекс. Това изследване, озаглавено „Неконтролирана карта на дендритната морфология на възбуждащите неврони в зрителния кортекс на мишката“, показва, че пирамидалните клетки показват течни преходи между клетъчни типове и нямат ясно дефинирани типове.

Разширено изследване с машинно обучение

За по-задълбочен анализ на нервните клетки изследователите са разработили метод за машинно обучение, който кодира 3D формата на тези клетки. Проектът MICrONS включва множество уважавани изследователски институции като Baylor College of Medicine, Allen Institute for Brain Science и Princeton University. В хода на това беше създаден „MICrONS Multi-Area Data Set“, който е най-големият набор от данни от този вид, събран в мозъка на бозайник по отношение на структурата, мрежовите и реакционните свойства на нервните клетки.

Тези дигитални близнаци на нервни клетки успяха успешно да предскажат формата и структурата. Получените прозрения не само осигуряват по-задълбочена представа за организацията на мозъка, но също така могат да помогнат за по-ефикасни невронаучни експерименти. Възможно е да се извършат in silico експерименти, преди реално да се извършат in vivo изследвания.

Ролята на изкуствения интелект

Изкуственият интелект (AI) е клон на компютърните науки, който се занимава с разработването на алгоритми, които имитират човешките когнитивни способности. Както в доклада на bpb.de Както е описано, AI може да анализира големи количества данни, да разпознава модели и да получава прозрения от тях. Терминът AI, въведен от американски учени, описва системи, които поемат все по-сложни задачи, които някога са били запазени за хората.

По-специално, цели класове алгоритми за обучение, като машинно обучение, са се развили от 1950 г. насам. Тези алгоритми се обучават с големи набори от данни, за да разпознават модели и да изчисляват вероятности. Специална форма е дълбокото обучение, което се основава на изкуствени невронни мрежи и става все по-важно поради способността си да обработва изключително сложни модели на данни.

Невронните мрежи са вдъхновени от връзките между нервните клетки в човешкия мозък. Тези мрежи се състоят от слоеве от възли за данни, свързани помежду си чрез претеглени връзки и са способни да разпознават модели в данните. Обучението на тези мрежи става чрез многократно представяне на данни и чрез тези процеси те подобряват способността си да класифицират и обработват тези данни.

Въпреки това, напредващото развитие и прилагане на AI носи и предизвикателства като възможността за пристрастия поради грешни данни за обучение, опасения за поверителността и нарастваща консумация на енергия, като напр. Fraunhofer IKS бележки. Ето защо ефективността и етичните последици от AI технологиите представляват важна изследователска тема.