Ερευνητές του Χάρβαρντ και της Google DeepMind Δημιουργούν Τεχνητό Εγκέφαλο σε Εικονικό Ποντίκι

Σε μια εντυπωσιακή συνεργασία, ερευνητές στο Πανεπιστήμιο Χάρβαρντ έχουν ενωθεί με επιστήμονες της Google DeepMind για να δημιουργήσουν einen τεχνητό εγκέφαλο για ένα εικονικό ποντίκι. Δημοσιευμένο στο Nature, αυτή η καινοτόμος đột phá ανοίγει νέες πόρτες στη μελέτη του πώς οι εγκέφαλοι ελέγχουν сложКИες κινήσεις χρησιμοποιώντας προηγμένες τεχνικές симуляции AI.

Κατασκευή του Εικονικού Εγκεφάλου του Ποντικού

Για να κατασκευάσουν τον εικονικό εγκέφαλο του ποντικού, η ερευνητική ομάδα χρησιμοποίησε υψηλής ανάλυσης δεδομένα που καταγράφηκαν από πραγματικά ποντίκια. Οι ερευνητές του Χάρβαρντ συνεργάστηκαν στενά με την ομάδα της DeepMind για να δημιουργήσουν ένα βιομηχανικό ψηφιακό μοντέλο ενός ποντικού. Ο φοιτητής Diego Aldarondo συνεργάστηκε με ερευνητές της DeepMind για να εκπαιδεύσει ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο (ANN), το οποίο χρησιμεύει ως ο εικονικός εγκέφαλος, χρησιμοποιώντας την ισχυρή τεχνική βαθιά ενισχυτική μάθηση.

Το νευρωνικό δίκτυο εκπαιδεύτηκε να χρησιμοποιεί μοντέλα αντίστροφης δυναμικής, τα οποία πιστεύεται ότι χρησιμοποιούνται από τους εγκεφάλους μας για την καθοδήγηση της κίνησης. Αυτά τα μοντέλα επιτρέπουν στον εγκέφαλο να υπολογίσει την απαραίτητη τροχιά και να τη μετατρέψει σε εντολές κίνησης για την επίτευξη μιας επιθυμητής κίνησης, όπως το να πιάσει ένα φλιτζάνι καφέ. Το εικονικό νευρωνικό δίκτυο του ποντικού έμαθε να παράγει τις απαραίτητες δυνάμεις για να παράγει eine ευρεία γκάμα συμπεριφορών, συμπεριλαμβανομένων και εκείνων που δεν εκπαιδεύτηκαν ρητά, χρησιμοποιώντας αναφορές τροχιών που προέρχονται από πραγματικά δεδομένα ποντικών.

Όπως σημείωσε ο Ölveczky, “Η DeepMind είχε αναπτύξει μια διαδικασία για να εκπαιδεύσει βιομηχανικούς πράκτορες να κινούνται σε σύνθετα περιβάλλοντα. Δεν είχαμε τους πόρους για να τρέξουμε симуляции όπως αυτές, για να εκπαιδεύσουμε αυτά τα δίκτυα.” Η συνεργασία ήταν “φανταστική”, πρόσθεσε, υπογραμμίζοντας τον κρίσιμο ρόλο που έπαιξαν οι ερευνητές της DeepMind στην επίτευξη αυτής της đột phá.

Το αποτέλεσμα είναι ένας εικονικός εγκέφαλος ικανός να ελέγχει ένα βιομηχανικό ψηφιακό μοντέλο ποντικού σε ένα σύνθετο φυσικό симουλάτορα, μιμούμενος στενά τις κινήσεις ενός πραγματικού ποντικού.

Πιθανές Εφαρμογές

Το εικονικό ποντίκι με τον τεχνητό εγκέφαλο παρουσιάζει μια νέα προσέγγιση για την διερεύνηση των νευρωνικών κυκλωμάτων που ευθύνονται για τις σύνθετες συμπεριφορές. Μελετώντας τον τρόπο με τον οποίο ο AI-γεννημένος εγκέφαλος ελέγχει τις κινήσεις του εικονικού ποντικού, οι νευροεπιστήμονες μπορούν να αποκτήσουν πολύτιμες γνώσεις για τις περίπλοκες λειτουργίες των πραγματικών εγκεφάλων.

Αυτή η đột phá μπορεί επίσης να ανοίξει τον δρόμο για την ανάπτυξη πιο προηγμένων ρομποτικών συστημάτων ελέγχου. Όπως υποδηλώνει ο Ölveczky, “Ενώ το εργαστήριό μας ενδιαφέρεται για θεμελιώδεις ερωτήσεις σχετικά με τον τρόπο λειτουργίας του εγκεφάλου, η πλατφόρμα μπορεί να χρησιμοποιηθεί, για παράδειγμα, για την ανάπτυξη καλύτερων ρομποτικών συστημάτων ελέγχου.” Κατανοώντας τον τρόπο με τον οποίο ο εικονικός εγκέφαλος παράγει σύνθετες συμπεριφορές, οι ερευνητές μπορεί να αναπτύξουν πιο εξελιγμένα και προσαρμοστικά ρομπότ.

Πιθανότατα το πιο ενθουσιαστικό είναι ότι αυτή η έρευνα μπορεί να επιτρέψει την ανάπτυξη ενός νέου πεδίου “εικονικής νευροεπιστήμης”, όπου τα AI-симουλάτορα ζώα χρησιμεύουν ως βολικοί και πλήρως διαφανείς μοντέλα για τη μελέτη του εγκεφάλου, ακόμη και σε καταστάσεις νόσου. Αυτές οι симуляσεις θα μπορούσαν να παρέχουν ένα άνευ προηγουμένου παράθυρο στις νευρωνικές μηχανισμούς πίσω από διάφορες νευρολογικές καταστάσεις, πιθανότατα οδηγώντας σε νέες στρατηγικές θεραπείας.

Επόμενο Βήμα: Περισσότερη Αυτονομία για το Εικονικό Ποντίκι

Βασισμένοι σε αυτή τη πρωτοποριακή εργασία, οι ερευνητές σχεδιάζουν να δώσουν στο εικονικό ποντίκι περισσότερη αυτονομία για να λύσει καθήκοντα παρόμοια με αυτά που αντιμετωπίζουν τα πραγματικά ποντίκια. Όπως εξηγεί ο Ölveczky, “Από τους πειραματισμούς μας, έχουμε πολλές ιδέες για τον τρόπο με τον οποίο αυτά τα καθήκοντα λύνονται και πώς οι αλγόριθμοι μάθησης που υποκρύπτουν την απόκτηση δεξιοτήτων εφαρμόζονται.”

Δίνοντας στο εικονικό ποντίκι περισσότερη ανεξαρτησία, οι επιστήμονες μπορούν να δοκιμάσουν τις θεωρίες τους σχετικά με τους αλγόριθμους μάθησης που επιτρέπουν την απόκτηση νέων δεξιοτήτων. Αυτό θα μπορούσε να παρέχει πολύτιμες γνώσεις για τον τρόπο με τον οποίο οι πραγματικοί εγκέφαλοι μαθαίνουν και προσαρμόζονται σε νέες προκλήσεις.

Τελικά, ο στόχος είναι να προχωρήσουμε στην κατανόηση του πώς οι πραγματικοί εγκέφαλοι παράγουν σύνθετες συμπεριφορές. “Θέλουμε να αρχίσουμε να χρησιμοποιούμε τα εικονικά ποντίκια για να δοκιμάσουμε αυτές τις ιδέες και να βοηθήσουμε στην προώθηση της κατανόησής μας για τον τρόπο με τον οποίο οι πραγματικοί εγκέφαλοι παράγουν σύνθετες συμπεριφορές,” δηλώνει ο Ölveczky. Συνεχίζοντας να βελτιώνουμε και να επεκτείνουμε αυτή την καινοτόμο προσέγγιση, οι νευροεπιστήμονες και οι ερευνητές του AI μπορούν να συνεργαστούν για να αποκαλύψουν τα μυστήρια του εγκεφάλου και να δημιουργήσουν πιο έξυπνα, προσαρμοστικά συστήματα.