Revolūcija caur AI: jauns modelis atklāj peles smadzeņu noslēpumus!

Revolūcija caur AI: jauns modelis atklāj peles smadzeņu noslēpumus!

Starptautiska pētnieku komanda, kas pazīstama kā MICrONS, ir izstrādājusi novatoriskus AI modeļus, kuru mērķis ir analizēt vizuālo stimulu neironu apstrādi smadzenēs. Šie revolucionārie rezultāti tika publicēti slavenos zinātniskos žurnālos Daba un Dabas sakari publicēts. Getingenes Universitāte ir ievērojami iesaistīta šajā pētījumā, kura nosaukums ir "Neironu aktivitātes pamatmodelis, kas paredz reakciju uz jauniem stimulu veidiem un anatomiju" un parāda modeļu spēju mācīties no lielām datu kopām.

Šī pētījuma ietvaros tika analizētas vairāk nekā 135 000 nervu šūnas peles smadzenēs. Izstrādātais AI modelis var droši paredzēt, kā neironi reaģē uz jauniem stimuliem, pat ja šie stimuli iepriekš nebija zināmi. Prof. Dr Fabian Sinz, viens no vadošajiem zinātniekiem, uzsver, ka modelis var nodrošināt precīzākas atbildes uz dažādiem vizuāliem stimuliem. Citā pētījumā detalizēti aplūkota nervu šūnu forma un struktūra redzes garozā. Šis pētījums ar nosaukumu “Nepārraudzīta ierosinošo neironu dendrītiskās morfoloģijas karte peles vizuālajā garozā” parāda, ka piramīdas šūnās ir šķidruma pārejas starp šūnu veidiem un tām nav skaidri definētu veidu.

Uzlabota pētniecība ar mašīnmācīšanos

Lai veiktu padziļinātu nervu šūnu analīzi, pētnieki ir izstrādājuši mašīnmācības metodi, kas kodē šo šūnu 3D formu. MICrONS projektā ir iesaistītas daudzas cienījamas pētniecības iestādes, piemēram, Baylor College of Medicine, Allen Institute for Brain Science un Princeton University. Tā gaitā tika izveidota "MICrONS Multi-Area Data Set", kas ir lielākā šāda veida datu kopa, kas savākta zīdītāju smadzenēs nervu šūnu struktūras, tīklošanas un reakcijas īpašību ziņā.

Šie nervu šūnu digitālie dvīņi spēja veiksmīgi paredzēt formu un struktūru. Iegūtās atziņas ne tikai sniedz dziļāku ieskatu smadzeņu organizācijā, bet arī var palīdzēt padarīt neirozinātniskos eksperimentus efektīvākus. Pirms in vivo pētījumu veikšanas ir iespējams veikt in silico eksperimentus.

Mākslīgā intelekta loma

Mākslīgais intelekts (AI) ir datorzinātnes nozare, kas nodarbojas ar tādu algoritmu izstrādi, kas imitē cilvēka kognitīvās spējas. Tāpat kā ziņojumā bpb.de Kā aprakstīts, AI var analizēt lielus datu apjomus, atpazīt modeļus un gūt no tiem ieskatu. Termins AI, ko radījuši amerikāņu zinātnieki, apzīmē sistēmas, kas veic arvien sarežģītākus uzdevumus, kas kādreiz bija paredzēti cilvēkiem.

Jo īpaši kopš pagājušā gadsimta piecdesmitajiem gadiem ir attīstījušās veselas mācību algoritmu klases, piemēram, mašīnmācīšanās. Šie algoritmi ir apmācīti ar lielām datu kopām, lai atpazītu modeļus un aprēķinātu varbūtības. Īpaša forma ir dziļā mācīšanās, kas balstās uz mākslīgiem neironu tīkliem un kļūst arvien svarīgāka, pateicoties spējai apstrādāt ārkārtīgi sarežģītus datu modeļus.

Neironu tīklus iedvesmo savienojumi starp nervu šūnām cilvēka smadzenēs. Šie tīkli sastāv no datu mezglu slāņiem, kas savienoti kopā ar svērtiem savienojumiem, un tie spēj atpazīt datu modeļus. Šo tīklu apmācība notiek, atkārtoti prezentējot datus, un ar šo procesu palīdzību tie uzlabo spēju klasificēt un apstrādāt šos datus.

Tomēr AI progresīvā attīstība un pielietošana rada arī tādas problēmas kā novirzes iespējamība kļūdainu apmācības datu dēļ, privātuma problēmas un pieaugošais enerģijas patēriņš, piemēram, Fraunhofers IKS piezīmes. Tāpēc AI tehnoloģiju efektivitāte un ētiskā ietekme ir svarīgs pētniecības temats.