Neurovědci z Harvardu a Google DeepMind vytvářejí umělý mozek ve virtuální kryse

V působivé spolupráci vědci z Harvardské univerzity spojili své síly s vědci Google DeepMind, aby vytvořili umělý mozek pro virtuální krysu. Publikoval v Příroda, tento inovativní průlom otevírá nové dveře ve studiu toho, jak mozky řídí komplexní pohyb pomocí pokročilých technik simulace umělé inteligence.

Budování virtuálního krysího mozku

Pro konstrukci mozku virtuální krysy použil výzkumný tým data s vysokým rozlišením zaznamenaná od skutečných krys. Výzkumníci z Harvardu úzce spolupracovali s týmem DeepMind na vytvoření biomechanicky realistického digitálního modelu krysy. Postgraduální student Diego Aldarondo spolupracoval s výzkumníky DeepMind na školení umělá neuronová síť (ANN), který slouží jako virtuální mozek pomocí výkonné techniky strojového učení hluboké posílení učení.

Neuronová síť byla trénována tak, aby používala modely inverzní dynamiky, o kterých se předpokládá, že je používá náš mozek k vedení pohybu. Tyto modely umožňují mozku vypočítat potřebnou trajektorii a převést ji do motorických příkazů pro dosažení požadovaného pohybu, jako je například sáhnout po šálku kávy. Neuronová síť virtuální krysy se naučila generovat požadované síly k produkci široké škály chování, včetně těch, které nejsou explicitně trénovány, pomocí referenčních trajektorií odvozených z dat skutečných krys.

Jak poznamenal Ölveczky, „DeepMind vyvinula potrubí pro výcvik biomechanických agentů, aby se pohybovali ve složitých prostředích. Jednoduše jsme neměli prostředky na provozování podobných simulací, na trénování těchto sítí.“ Spolupráce byla „fantastická,“ dodal a zdůraznil zásadní roli, kterou při realizaci tohoto průlomu sehráli vědci z DeepMind.

Výsledkem je virtuální mozek schopný ovládat biomechanicky realistický 3D model krysy v rámci sofistikovaného fyzikálního simulátoru, přesně napodobující pohyby skutečného hlodavce.

Potenciální aplikace

Virtuální krysa s umělým mozkem představuje nový přístup ke zkoumání nervových obvodů odpovědných za komplexní chování. Studiem toho, jak mozek generovaný AI ovládá pohyby virtuální krysy, mohou neurovědci získat cenné poznatky o složitém fungování skutečných mozků.

Tento průlom by také mohl připravit cestu pro konstrukci pokročilejších robotických řídicích systémů. Jak navrhuje Ölveczky: "Zatímco se naše laboratoř zajímá o základní otázky o tom, jak funguje mozek, platforma by mohla být použita jako jeden příklad pro konstrukci lepších robotických řídicích systémů." Když vědci pochopí, jak virtuální mozek generuje složité chování, mohou být schopni vyvinout sofistikovanější a adaptivnější roboty.

Možná nejvíce vzrušující je, že tento výzkum může umožnit nový obor „virtuální neurovědy“, kde zvířata simulovaná umělou inteligencí slouží jako pohodlné a plně transparentní modely pro studium mozku, a to i při chorobných stavech. Tyto simulace by mohly poskytnout bezprecedentní okno do nervových mechanismů za různými neurologickými stavy, což by mohlo vést k novým léčebným strategiím.

Další krok: Více autonomie virtuálních potkanů

Na základě této průkopnické práce vědci plánují poskytnout virtuální kryse větší autonomii při řešení úkolů podobných těm, s nimiž se setkávají skutečné krysy. Jak vysvětluje Ölveczky: „Z našich experimentů máme spoustu nápadů o tom, jak se takové úkoly řeší, a jak jsou implementovány algoritmy učení, které jsou základem osvojování dovedností.“

Poskytnutím větší nezávislosti virtuální kryse mohou vědci otestovat své teorie o algoritmech učení, které umožňují získání nových dovedností. To by mohlo poskytnout cenné poznatky o tom, jak se skutečné mozky učí a přizpůsobují se novým výzvám.

V konečném důsledku je cílem zlepšit naše chápání toho, jak skutečné mozky vytvářejí složité chování. „Chceme začít používat virtuální krysy k testování těchto nápadů a pomoci nám porozumět tomu, jak skutečné mozky vytvářejí složité chování,“ říká Ölveczky. Pokračováním ve zdokonalování a rozšiřování tohoto inovativního přístupu mohou neurovědci a výzkumníci umělé inteligence spolupracovat na odhalení záhad mozku a vytvoření inteligentnějších a adaptabilnějších systémů.