Revolucija z AI: Nov model razkriva skrivnosti mišjih možganov!

Revolucija z AI: Nov model razkriva skrivnosti mišjih možganov!

Mednarodna raziskovalna skupina, znana kot MICrONS, je razvila inovativne modele umetne inteligence, namenjene analizi nevronske obdelave vizualnih dražljajev v možganih. Ti prelomni rezultati so bili objavljeni v priznanih znanstvenih revijah Narava in Nature Communications objavljeno. Univerza v Göttingenu je pomembno vključena v to študijo z naslovom "Osnovni model nevronske aktivnosti napoveduje odziv na nove vrste dražljajev in anatomijo" in prikazuje sposobnost modelov, da se učijo iz velikih podatkovnih nizov.

V okviru te študije je bilo analiziranih več kot 135.000 živčnih celic v mišjih možganih. Razviti model umetne inteligence lahko zanesljivo napove, kako se nevroni odzivajo na nove dražljaje, tudi če so bili ti dražljaji prej neznani. Prof. dr. Fabian Sinz, eden vodilnih znanstvenikov, poudarja, da lahko model zagotovi natančnejše odzive na različne vizualne dražljaje. Druga raziskovalna študija podrobno preučuje obliko in strukturo živčnih celic v vidnem korteksu. Ta študija z naslovom "Nenadzorovan zemljevid dendritične morfologije ekscitatornih nevronov v vizualni skorji miši" kaže, da piramidne celice kažejo tekoče prehode med tipi celic in nimajo jasno definiranih tipov.

Napredne raziskave s strojnim učenjem

Za bolj poglobljeno analizo živčnih celic so raziskovalci razvili metodo strojnega učenja, ki kodira 3D obliko teh celic. Projekt MICrONS vključuje številne ugledne raziskovalne ustanove, kot so Baylor College of Medicine, Allen Institute for Brain Science in Princeton University. Med tem je bil ustvarjen »MICrONS Multi-Area Data Set«, ki je največji tovrstni nabor podatkov, zbran v možganih sesalcev v smislu strukture, mrežnega povezovanja in reakcijskih lastnosti živčnih celic.

Ti digitalni dvojčki živčnih celic so lahko uspešno napovedali obliko in strukturo. Pridobljeni vpogledi ne zagotavljajo le globljega vpogleda v organizacijo možganov, ampak bi lahko tudi pripomogli k večji učinkovitosti nevroznanstvenih poskusov. Poskuse in silico je mogoče izvesti pred dejansko izvedbo študij in vivo.

Vloga umetne inteligence

Umetna inteligenca (AI) je veja računalništva, ki se ukvarja z razvojem algoritmov, ki posnemajo človekove kognitivne sposobnosti. Kot v poročilu avtorja bpb.de Kot je opisano, lahko AI analizira velike količine podatkov, prepozna vzorce in iz njih pridobi vpogled. Izraz AI, ki so ga skovali ameriški znanstveniki, opisuje sisteme, ki prevzemajo vedno bolj zapletene naloge, ki so bile nekoč rezervirane za ljudi.

Predvsem celotni razredi učnih algoritmov, kot je strojno učenje, so se razvili od petdesetih let prejšnjega stoletja. Ti algoritmi se učijo z velikimi nabori podatkov, da prepoznajo vzorce in izračunajo verjetnosti. Posebna oblika je globoko učenje, ki temelji na umetnih nevronskih mrežah in postaja vse bolj pomembno zaradi zmožnosti obdelave izjemno kompleksnih podatkovnih vzorcev.

Nevronske mreže se zgledujejo po povezavah med živčnimi celicami v človeških možganih. Ta omrežja so sestavljena iz plasti podatkovnih vozlišč, ki so med seboj povezana s ponderiranimi povezavami in so sposobna prepoznati vzorce v podatkih. Usposabljanje teh omrežij poteka s ponavljajočo se predstavitvijo podatkov in s temi procesi izboljšajo svojo sposobnost razvrščanja in obdelave teh podatkov.

Vendar pa napredujoč razvoj in uporaba umetne inteligence prinašata tudi izzive, kot so možnost pristranskosti zaradi napačnih podatkov o usposabljanju, pomisleki glede zasebnosti in povečana poraba energije, kot je npr. Fraunhofer IKS opombe. Učinkovitost in etične posledice tehnologij umetne inteligence zato predstavljajo pomembno raziskovalno temo.