ハーバード大学とGoogleの深い人工知能研究所は、この技術的なブレークスルーを作成するために、生物学的行動をシミュレートする人工知能の大きな可能性を実証しているだけでなく、「仮想」の研究分野を作成する可能性があります。神経科学。」この研究の重要性は、技術レベルに限定されず、脳科学とロボット工学にも大きな影響を与える可能性があります。
仮想ラットの誕生は、科学者が自然の進化の奇跡を模倣した結果です。人間と動物は柔軟に動くことができます。これは長期的な進化の結果です。科学者は、8歳と同等の知能と同等の知性を持つマウスを研究することにより、脳がどのように複雑な動きを制御するかの秘密を解き放ちようとしています。以前の研究とは異なり、科学者は、実際のげっ歯類のすべての動きを模倣し、明確に訓練されていないいくつかの新しい行動を示すことができる仮想AIマウスを作成しました。
ジャーナルNatureに掲載された画期的な研究は、仮想制御ネットワークの活性化状態が実際のマウスの脳の神経活動を正確に予測できることを示しています。実際のマウスから記録された高解像度のデータを使用して、チームは人工ニューラルネットワークを訓練し、仮想マウスの「脳」として機能し、ムホコ物理学シミュレーターの体を制御しました。この成果は、「仮想神経科学」の新しい分野の誕生を示しています。
Google DeepmindのMatthew Botvinickは、チームは、複雑な環境で実際の行動に変える必要がある具体化されたエージェントを構築するという課題から多くを学んだと言いました。 Deepmindの研究者と協力して、脳の動きを導く方法と同様に、逆ダイナミクスモデルを実装するために、Deepmindの研究者と協力して、大学院生のDiego Aldarondoが協力しました。この研究は、脳がどのように機能するかを理解するのに役立つだけでなく、改善されたロボット制御システムを設計するための新しいアイデアを提供する可能性もあります。
研究者は、これらのシミュレーションが「仮想神経科学」の分野を作成し、神経回路を研究するための便利で透明なモデルを提供できると考えています。このプラットフォームには、ロボット制御システムを改善してロボットをよりスムーズに動かすために使用する可能性があります。さらに、このプラットフォームにより、研究者はさまざまなニューラルネットワークの生物学的信頼性をテストして、複雑な課題に対処する能力を理解することができます。これは、行動の神経基盤を探るための非常に生産的なアプローチです。
ハーバード大学とGoogleのDeepmind人工知能ラボとのコラボレーションは、ネットワークを訓練するために必要なリソースと機会を仮想ラットの研究に提供します。両当事者間の協力は、実際の脳がどのように複雑な行動を生み出すかを理解することを目指しています。この研究は、AIと神経科学の間の相互虐待をより深く理解するだけでなく、脳がどのように機能するかを観察し理解するためのまったく新しい視点を提供します。仮想神経科学の開発により、将来、より柔軟でインテリジェントなロボットを設計して、複雑な環境で自由に移動できるようにすることができます。
紙の住所：https：//www.nature.com/articles/S41586-024-07633-4