Revolução através da IA: Novo modelo revela segredos do cérebro do rato!

Revolução através da IA: Novo modelo revela segredos do cérebro do rato!

Uma equipa de investigação internacional conhecida como MICrONS desenvolveu modelos inovadores de IA destinados a analisar o processamento neural de estímulos visuais no cérebro. Esses resultados inovadores foram publicados em revistas científicas renomadas Natureza e Comunicações da Natureza publicado. A Universidade de Göttingen está significativamente envolvida neste estudo, intitulado “Modelo Básico de Atividade Neural Prediz Resposta a Novos Tipos de Estímulos e Anatomia” e demonstra a capacidade dos modelos de aprender com grandes conjuntos de dados.

Como parte deste estudo, foram analisadas mais de 135.000 células nervosas no cérebro de camundongos. O modelo de IA desenvolvido pode prever com segurança como os neurônios respondem a novos estímulos, mesmo que esses estímulos fossem previamente desconhecidos. O professor Dr. Fabian Sinz, um dos principais cientistas, destaca que o modelo pode fornecer respostas mais precisas a diversos estímulos visuais. Outro estudo de pesquisa examina detalhadamente a forma e a estrutura das células nervosas no córtex visual. Este estudo, intitulado “Um mapa não supervisionado da morfologia dendrítica dos neurônios excitatórios no córtex visual do camundongo”, mostra que as células piramidais exibem transições fluidas entre os tipos de células e não possuem tipos claramente definidos.

Pesquisa avançada com aprendizado de máquina

Para uma análise mais aprofundada das células nervosas, os pesquisadores desenvolveram um método de aprendizado de máquina que codifica a forma 3D dessas células. O projeto MICrONS envolve inúmeras instituições de pesquisa respeitadas, como o Baylor College of Medicine, o Allen Institute for Brain Science e a Universidade de Princeton. No decorrer disso, foi criado o “Conjunto de dados multiáreas MICrONS”, que é o maior conjunto de dados desse tipo coletado no cérebro de um mamífero em termos de estrutura, rede e propriedades de reação das células nervosas.

Esses gêmeos digitais de células nervosas foram capazes de prever com sucesso a forma e a estrutura. Os insights obtidos não apenas fornecem insights mais profundos sobre a organização do cérebro, mas também podem ajudar a tornar os experimentos neurocientíficos mais eficientes. É possível realizar experimentos in silico antes de realizar estudos in vivo.

O papel da inteligência artificial

A inteligência artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que trata do desenvolvimento de algoritmos que imitam as habilidades cognitivas humanas. Tal como no relatório de bpb.de Conforme descrito, a IA pode analisar grandes quantidades de dados, reconhecer padrões e obter insights a partir deles. O termo IA, cunhado por cientistas americanos, descreve sistemas que assumem tarefas cada vez mais complexas que antes eram reservadas aos humanos.

Em particular, classes inteiras de algoritmos de aprendizagem, como a aprendizagem automática, evoluíram desde a década de 1950. Esses algoritmos são treinados com grandes conjuntos de dados para reconhecer padrões e calcular probabilidades. Uma forma especial é a aprendizagem profunda, que se baseia em redes neurais artificiais e está se tornando cada vez mais importante devido à sua capacidade de processar padrões de dados extremamente complexos.

As redes neurais são inspiradas nas conexões entre as células nervosas do cérebro humano. Essas redes consistem em camadas de nós de dados interligados por conexões ponderadas e são capazes de reconhecer padrões nos dados. O treinamento dessas redes ocorre através da apresentação repetida de dados, e através desses processos elas melhoram sua capacidade de classificar e processar esses dados.

No entanto, o avanço do desenvolvimento e da aplicação da IA ​​também traz desafios como a possibilidade de enviesamento devido a dados de formação defeituosos, preocupações com a privacidade e o aumento do consumo de energia, tais como Fraunhofer IKS notas. A eficiência e as implicações éticas das tecnologias de IA representam, portanto, um importante tópico de investigação.