Rewolucja dzięki sztucznej inteligencji: nowy model odkrywa sekrety mózgu myszy!

Rewolucja dzięki sztucznej inteligencji: nowy model odkrywa sekrety mózgu myszy!

Międzynarodowy zespół badawczy znany jako MICrONS opracował innowacyjne modele sztucznej inteligencji mające na celu analizę przetwarzania neuronowego bodźców wzrokowych w mózgu. Te przełomowe wyniki opublikowano w renomowanych czasopismach naukowych Natura I Komunikacja przyrodnicza opublikowany. Uniwersytet w Getyndze jest znacząco zaangażowany w to badanie zatytułowane „Podstawowy model aktywności neuronowej przewiduje reakcję na nowe typy i anatomię bodźców” i wykazuje zdolność modeli do uczenia się na podstawie dużych zbiorów danych.

W ramach tego badania przeanalizowano ponad 135 000 komórek nerwowych w mózgu myszy. Opracowany model sztucznej inteligencji może wiarygodnie przewidzieć, jak neurony reagują na nowe bodźce, nawet jeśli bodźce te były wcześniej nieznane. Prof. dr Fabian Sinz, jeden z czołowych naukowców, podkreśla, że ​​model może zapewnić dokładniejsze reakcje na różne bodźce wzrokowe. W innym badaniu szczegółowo zbadano kształt i strukturę komórek nerwowych w korze wzrokowej. Badanie to, zatytułowane „Nienadzorowana mapa morfologii dendrytycznej neuronów pobudzających w korze wzrokowej myszy”, pokazuje, że komórki piramidalne wykazują płynne przejścia między typami komórek i nie mają jasno określonych typów.

Zaawansowane badania z wykorzystaniem uczenia maszynowego

Aby przeprowadzić bardziej dogłębną analizę komórek nerwowych, naukowcy opracowali metodę uczenia maszynowego, która koduje trójwymiarowy kształt tych komórek. W projekcie MICrONS uczestniczy wiele szanowanych instytucji badawczych, takich jak Baylor College of Medicine, Allen Institute for Brain Science i Princeton University. W ich ramach stworzono „Multi-Area Data Set MICrONS”, będący największym tego typu zbiorem danych zebranych w mózgu ssaków pod względem struktury, sieciowania i właściwości reakcji komórek nerwowych.

Te cyfrowe bliźniaki komórek nerwowych były w stanie z powodzeniem przewidzieć kształt i strukturę. Uzyskane spostrzeżenia nie tylko zapewniają głębszy wgląd w organizację mózgu, ale mogą również pomóc w zwiększeniu efektywności eksperymentów neuronaukowych. Możliwe jest przeprowadzenie eksperymentów in silico przed faktycznym przeprowadzeniem badań in vivo.

Rola sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina informatyki zajmująca się opracowywaniem algorytmów imitujących zdolności poznawcze człowieka. Jak w raporcie o bpb.de Jak opisano, sztuczna inteligencja może analizować duże ilości danych, rozpoznawać wzorce i wyciągać z nich wnioski. Termin AI, ukuty przez amerykańskich naukowców, opisuje systemy, które podejmują się coraz bardziej złożonych zadań, które kiedyś były zarezerwowane dla człowieka.

W szczególności całe klasy algorytmów uczenia się, takie jak uczenie maszynowe, ewoluowały od lat pięćdziesiątych XX wieku. Algorytmy te są szkolone na dużych zbiorach danych w celu rozpoznawania wzorców i obliczania prawdopodobieństw. Szczególną formą jest głębokie uczenie się, które opiera się na sztucznych sieciach neuronowych i zyskuje coraz większe znaczenie ze względu na zdolność do przetwarzania niezwykle złożonych wzorców danych.

Sieci neuronowe inspirowane są połączeniami między komórkami nerwowymi w ludzkim mózgu. Sieci te składają się z warstw węzłów danych połączonych ze sobą połączeniami ważonymi i są w stanie rozpoznawać wzorce w danych. Uczenie tych sieci odbywa się poprzez wielokrotną prezentację danych, a dzięki tym procesom doskonalą się ich zdolność do klasyfikacji i przetwarzania tych danych.

Jednakże postępujący rozwój i zastosowanie sztucznej inteligencji niesie ze sobą także wyzwania, takie jak możliwość stronniczości ze względu na błędne dane szkoleniowe, obawy dotyczące prywatności i rosnące zużycie energii, np. Fraunhofera IKS notatki. Dlatego też wydajność i implikacje etyczne technologii sztucznej inteligencji stanowią ważny temat badawczy.