Гарвардский университет и лаборатория Google DeepMind Artifice Intelligence объединились, чтобы создать виртуальную мышь ИИ. нейробиология ". Значение этого исследования не ограничивается техническим уровнем, оно также может иметь глубокие последствия для науки о мозгах и робототехнике.
Рождение виртуальных крыс является результатом того, что ученые имитируют эволюционное чудо природы. Люди и животные способны двигаться гибко, что является результатом долгосрочной эволюции. Изучая мышей с интеллектом, эквивалентным 8-летним и их физическим контрольным способностям, ученые пытаются взломать секреты того, как мозг контролирует сложные движения. В отличие от предыдущих исследований, вместо того, чтобы пожертвовать настоящей мышью, ученые создали виртуальную мышь ИИ, которая может имитировать все движения реальных грызунов и даже показывать некоторые новые поведения, которые не четко обучены.
Новаторское исследование, опубликованное в журнале Nature, демонстрирует, что состояния активации в виртуальных сетях управления могут точно предсказать нейронную активность в мозге реальных мышей. Используя данные с высоким разрешением, зарегистрированные от реальных мышей, команда обучила искусственную нейронную сеть выступать в качестве «мозга» виртуальной мыши, чтобы контролировать свое тело в симуляторе физики Mujoco. Это достижение отмечает рождение новой области «виртуальной нейробиологии».
Мэтью Ботвиник из Google DeepMind сказал, что команда многому научилась из -за задачи создания воплощенных агентов, которые требуют превращения мышления в практические действия в сложных условиях. Аспирант Диего Алдарондо, работающий с исследователями в DeepMind, обученные искусственные нейронные сети для реализации моделей обратной динамики, аналогично тем, как движется мозг. Это исследование не только помогает понять, как работает мозг, но также может предоставить новые идеи для разработки улучшенных систем роботизированного управления.
Исследователи считают, что эти моделирования могут создать область «виртуальной нейробиологии» и обеспечить удобные и прозрачные модели для изучения нейронных схем. Платформа может использоваться для разработки улучшенных систем управления роботами, чтобы робот двигался более плавно. Кроме того, платформа позволяет исследователям проверять биологическую подлинность различных нейронных сетей, чтобы понять их способность справляться со сложными проблемами, что может быть очень продуктивным подходом к изучению нейронной основы поведения.
Сотрудничество Гарвардского университета с лабораторией Google DeepMind Artificial Intelligence предоставляет виртуальные исследования крыс с необходимыми ресурсами и возможностями для обучения сети. Сотрудничество между двумя сторонами направлено на продвижение понимания того, как реальный мозг вызывает сложное поведение. Это исследование не только дает нам более глубокое понимание перекрестного собрания между ИИ и нейробиологией, но и дает нам совершенно новую перспективу для наблюдения и понимания, как работает мозг. С развитием виртуальной нейробиологии мы можем разрабатывать более гибкие и интеллектуальные роботы в будущем, чтобы позволить им свободно двигаться в сложных условиях.
Бумажный адрес: https://www.nature.com/articles/s41586-024-07633-4