Επανάσταση μέσω AI: Νέο μοντέλο αποκαλύπτει μυστικά του εγκεφάλου του ποντικιού!

Επανάσταση μέσω AI: Νέο μοντέλο αποκαλύπτει μυστικά του εγκεφάλου του ποντικιού!

Μια διεθνής ερευνητική ομάδα γνωστή ως MIrONS έχει αναπτύξει καινοτόμα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που στοχεύουν στην ανάλυση της νευρικής επεξεργασίας οπτικών ερεθισμάτων στον εγκέφαλο. Αυτά τα πρωτοποριακά αποτελέσματα δημοσιεύτηκαν σε διάσημα επιστημονικά περιοδικά Φύση και Επικοινωνίες για τη φύση δημοσιευμένο. Το Πανεπιστήμιο του Γκέτινγκεν συμμετέχει σημαντικά σε αυτή τη μελέτη, η οποία τιτλοφορείται «Το μοντέλο θεμελίωσης της νευρωνικής δραστηριότητας προβλέπει την απόκριση σε νέους τύπους ερεθισμάτων και ανατομία» και καταδεικνύει την ικανότητα των μοντέλων να μαθαίνουν από μεγάλα σύνολα δεδομένων.

Ως μέρος αυτής της μελέτης, αναλύθηκαν πάνω από 135.000 νευρικά κύτταρα στον εγκέφαλο του ποντικιού. Το ανεπτυγμένο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να προβλέψει αξιόπιστα πώς οι νευρώνες ανταποκρίνονται σε νέα ερεθίσματα, ακόμα κι αν αυτά τα ερεθίσματα ήταν προηγουμένως άγνωστα. Ο καθηγητής Δρ Fabian Sinz, ένας από τους κορυφαίους επιστήμονες, τονίζει ότι το μοντέλο μπορεί να παρέχει πιο ακριβείς απαντήσεις σε διάφορα οπτικά ερεθίσματα. Μια άλλη ερευνητική μελέτη εξετάζει λεπτομερώς το σχήμα και τη δομή των νευρικών κυττάρων στον οπτικό φλοιό. Αυτή η μελέτη, με τίτλο «Ένας μη εποπτευόμενος χάρτης της δενδριτικής μορφολογίας των διεγερτικών νευρώνων στον οπτικό φλοιό του ποντικιού», δείχνει ότι τα πυραμιδικά κύτταρα παρουσιάζουν μεταβάσεις υγρού μεταξύ των τύπων κυττάρων και δεν έχουν σαφώς καθορισμένους τύπους.

Προηγμένη έρευνα με μηχανική μάθηση

Για μια πιο εις βάθος ανάλυση των νευρικών κυττάρων, οι ερευνητές ανέπτυξαν μια μέθοδο μηχανικής μάθησης που κωδικοποιεί το τρισδιάστατο σχήμα αυτών των κυττάρων. Το έργο MIrONS περιλαμβάνει πολυάριθμα αναγνωρισμένα ερευνητικά ιδρύματα όπως το Baylor College of Medicine, το Allen Institute for Brain Science και το Πανεπιστήμιο Princeton. Κατά τη διάρκεια αυτού, δημιουργήθηκε το «MICrONS Multi-Area Data Set», το οποίο είναι το μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων του είδους του που συλλέγεται σε εγκέφαλο θηλαστικού όσον αφορά τη δομή, τη δικτύωση και τις ιδιότητες αντίδρασης των νευρικών κυττάρων.

Αυτά τα ψηφιακά δίδυμα νευρικών κυττάρων μπόρεσαν να προβλέψουν με επιτυχία το σχήμα και τη δομή. Οι γνώσεις που αποκτήθηκαν όχι μόνο παρέχουν βαθύτερες γνώσεις για την οργάνωση του εγκεφάλου, αλλά θα μπορούσαν επίσης να βοηθήσουν να γίνουν πιο αποτελεσματικά τα νευροεπιστημονικά πειράματα. Είναι δυνατό να πραγματοποιηθούν πειράματα in silico πριν από την πραγματοποίηση in vivo μελέτες.

Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι ένας κλάδος της επιστήμης των υπολογιστών που ασχολείται με την ανάπτυξη αλγορίθμων που μιμούνται τις ανθρώπινες γνωστικές ικανότητες. Όπως στην έκθεση του bpb.de Όπως περιγράφεται, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει μεγάλο όγκο δεδομένων, να αναγνωρίσει μοτίβα και να αποκτήσει γνώσεις από αυτά. Ο όρος AI, που επινοήθηκε από Αμερικανούς επιστήμονες, περιγράφει συστήματα που αναλαμβάνουν όλο και πιο περίπλοκες εργασίες που κάποτε προορίζονταν για τον άνθρωπο.

Συγκεκριμένα, ολόκληρες κατηγορίες αλγορίθμων μάθησης, όπως η μηχανική μάθηση, έχουν εξελιχθεί από τη δεκαετία του 1950. Αυτοί οι αλγόριθμοι εκπαιδεύονται με μεγάλα σύνολα δεδομένων προκειμένου να αναγνωρίζουν μοτίβα και να υπολογίζουν τις πιθανότητες. Μια ειδική μορφή είναι η βαθιά μάθηση, η οποία βασίζεται σε τεχνητά νευρωνικά δίκτυα και γίνεται ολοένα και πιο σημαντική λόγω της ικανότητάς της να επεξεργάζεται εξαιρετικά πολύπλοκα μοτίβα δεδομένων.

Τα νευρωνικά δίκτυα εμπνέονται από τις συνδέσεις μεταξύ των νευρικών κυττάρων στον ανθρώπινο εγκέφαλο. Αυτά τα δίκτυα αποτελούνται από στρώματα κόμβων δεδομένων που συνδέονται μεταξύ τους με σταθμισμένες συνδέσεις και είναι ικανά να αναγνωρίζουν μοτίβα στα δεδομένα. Η εκπαίδευση αυτών των δικτύων γίνεται μέσω επαναλαμβανόμενης παρουσίασης δεδομένων και μέσω αυτών των διαδικασιών βελτιώνουν την ικανότητά τους να ταξινομούν και να επεξεργάζονται αυτά τα δεδομένα.

Ωστόσο, η προοδευτική ανάπτυξη και εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης φέρνει επίσης προκλήσεις όπως η πιθανότητα μεροληψίας λόγω ελαττωματικών δεδομένων εκπαίδευσης, ανησυχιών για την προστασία της ιδιωτικής ζωής και αυξανόμενης κατανάλωσης ενέργειας, όπως π.χ. Fraunhofer IKS σημειώσεις. Επομένως, η αποτελεσματικότητα και οι ηθικές επιπτώσεις των τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης αποτελούν σημαντικό ερευνητικό θέμα.