Revolucija kroz AI: Novi model otkriva tajne mišjeg mozga!

Revolucija kroz AI: Novi model otkriva tajne mišjeg mozga!

Međunarodni istraživački tim poznat kao MICrONS razvio je inovativne AI modele usmjerene na analizu neuralne obrade vizualnih podražaja u mozgu. Ovi revolucionarni rezultati objavljeni su u renomiranim znanstvenim časopisima Priroda i Nature Communications objavljeno. Sveučilište u Göttingenu značajno je uključeno u ovu studiju, koja nosi naslov "Osnovni model neuralne aktivnosti predviđa odgovor na nove vrste podražaja i anatomiju" i pokazuje sposobnost modela da uče iz velikih skupova podataka.

U sklopu ove studije analizirano je preko 135.000 živčanih stanica u mozgu miša. Razvijeni AI model može pouzdano predvidjeti kako neuroni reagiraju na nove podražaje, čak i ako su ti podražaji prethodno bili nepoznati. Prof. dr. Fabian Sinz, jedan od vodećih znanstvenika, ističe da model može pružiti preciznije odgovore na različite vizualne podražaje. Druga istraživačka studija detaljno ispituje oblik i strukturu živčanih stanica u vidnom korteksu. Ova studija, pod nazivom "Nenadzirana karta dendritičke morfologije ekscitatornih neurona u vidnom korteksu miša", pokazuje da piramidalne stanice pokazuju fluidne prijelaze između tipova stanica i nemaju jasno definirane tipove.

Napredno istraživanje sa strojnim učenjem

Za dublju analizu živčanih stanica, istraživači su razvili metodu strojnog učenja koja kodira 3D oblik tih stanica. Projekt MICrONS uključuje brojne ugledne istraživačke institucije kao što su Baylor College of Medicine, Allen Institute for Brain Science i Princeton University. Tijekom toga stvoren je "MICrONS Multi-Area Data Set", koji je najveći skup podataka te vrste prikupljen u mozgu sisavaca u smislu strukture, umreženosti i svojstava reakcije živčanih stanica.

Ovi digitalni blizanci živčanih stanica uspjeli su uspješno predvidjeti oblik i strukturu. Dobiveni uvidi ne samo da pružaju dublje uvide u organizaciju mozga, već bi također mogli pomoći da neuroznanstveni eksperimenti budu učinkovitiji. Moguće je provesti pokuse in silico prije stvarnog provođenja studija in vivo.

Uloga umjetne inteligencije

Umjetna inteligencija (AI) je grana računalne znanosti koja se bavi razvojem algoritama koji oponašaju ljudske kognitivne sposobnosti. Kao u izvješću od bpb.de Kao što je opisano, umjetna inteligencija može analizirati velike količine podataka, prepoznati obrasce i steći uvide iz njih. Pojam AI, koji su skovali američki znanstvenici, opisuje sustave koji preuzimaju sve složenije zadatke koji su nekada bili rezervirani za ljude.

Konkretno, čitave klase algoritama učenja, kao što je strojno učenje, razvile su se od 1950-ih. Ovi se algoritmi obučavaju s velikim skupovima podataka kako bi prepoznali uzorke i izračunali vjerojatnosti. Poseban oblik je duboko učenje koje se temelji na umjetnim neuronskim mrežama i postaje sve važnije zbog svoje sposobnosti obrade iznimno složenih obrazaca podataka.

Neuronske mreže inspirirane su vezama između živčanih stanica u ljudskom mozgu. Ove mreže sastoje se od slojeva podatkovnih čvorova međusobno povezanih ponderiranim vezama i sposobne su prepoznati obrasce u podacima. Uvježbavanje ovih mreža događa se ponavljanim predstavljanjem podataka, a kroz te procese poboljšavaju svoju sposobnost klasificiranja i obrade tih podataka.

Međutim, napredni razvoj i primjena umjetne inteligencije također donosi izazove kao što su mogućnost pristranosti zbog pogrešnih podataka o obuci, briga o privatnosti i sve veća potrošnja energije, kao što je Fraunhofer IKS bilješke. Učinkovitost i etičke implikacije AI tehnologija stoga predstavljaju važnu temu istraživanja.