_ Oamenii de știință pot spune unde caută și unde se află un mouse pe baza activității sale neuronale

Cercetătorii au asociat un model de învățare profundă cu date experimentale pentru a „decoda” activitatea neuronală a șoarecelui. Folosind această metodă, aceștia pot determina cu precizie unde se află un șoarece într-un mediu deschis și în ce direcție se confruntă, doar privind modelele sale de declanșare neuronale.

Potând decoda activitatea neuronală ar putea oferi o perspectivă asupra funcția și comportamentul neuronilor individuali sau chiar a unor regiuni întregi ale creierului. Aceste descoperiri, publicate pe 22 februarie în Biophysical Journal, ar putea informa și proiectarea mașinilor inteligente care în prezent se luptă să navigheze în mod autonom.

În colaborare cu cercetătorii de la Laboratorul de Cercetare al Armatei SUA, echipa autorului principal Vasileios Maroulas a folosit un model de învățare profundă pentru a investiga două tipuri de neuroni care sunt implicați în navigație: neuronii „direcției capului”, care codifică informații despre direcția în care se confruntă animalul și „celule grilă”, care codifică informații bidimensionale despre locația animalului în interiorul mediul său spațial.

„Sistemele actuale de informații s-au dovedit a fi excelente la recunoașterea modelelor, dar când vine vorba de navigare, aceleași așa-numite sisteme de informații nu funcționează prea bine fără coordonatele GPS sau altceva. pentru a ghida procesul”, spune Maroulas, un matematician la Universitatea din Tennessee Knoxville.

„Cred că următorul pas înainte pentru sistemele de inteligență artificială este integrarea informațiilor biologice cu metodele de învățare automată existente.”

Spre deosebire de studiile anterioare care au încercat să înțeleagă comportamentul celulelor grilei, echipa și-a bazat metoda pe date experimentale mai degrabă decât pe date simulate.

Datele, care au fost colectate ca parte a unui studiu anterior, a constat în modele de declanșare neuronale care au fost colectate prin intermediul sondelor interne, asociate cu înregistrări video de „adevărat la sol” despre locația reală a șoarecelui, poziția capului și mișcările în timp ce explorau un mediu deschis. Analiza a implicat integrarea tiparelor de activitate în grupuri de direcție a capului și celule de grilă.

„Înțelegerea și reprezentarea acestor structuri neuronale necesită modele matematice care descriu conectivitatea de ordin superior, adică nu vreau să înțeleg cum unul neuron activează un alt neuron, dar mai degrabă vreau să înțeleg cum se comportă grupurile și echipele de neuroni”, spune Maroulas.

Folosind noua metodă, cercetătorii au reușit să prezică locația mouse-ului și direcția capului cu o mai mare acuratețe. decât metodele descrise anterior. În continuare, ei plănuiesc să încorporeze informații de la alte tipuri de neuroni care sunt implicați în navigare și să analizeze modele mai complexe.

În cele din urmă, cercetătorii speră ca metoda lor să ajute la proiectarea mașinilor inteligente care pot naviga în medii nefamiliare fără folosind informații GPS sau satelit. „Scopul final este de a valorifica aceste informații pentru a dezvolta o arhitectură de învățare automată care ar fi capabilă să navigheze cu succes pe teren necunoscut în mod autonom și fără ghidare prin GPS sau satelit”, spune Maroulas.

(Fluierul)