ハーバード大学の神経科学者とGoogle DeepMindがバーチャルラットのための人工脳を作成

ハーバード大学の研究者は、Google (GOOGL ) DeepMindの科学者と協力して、バーチャルラットのための人工脳を作成しました。この革新的なブレークスルーは、ネイチャーに掲載され、先進的なAIシミュレーションテクニックを使用して複雑な動きを制御する脳の研究を開拓しています。

バーチャルラットの脳を作る

バーチャルラットの脳を作るために、研究チームは実際のラットから記録された高解像度データを使用しました。ハーバード大学の研究者は、DeepMindチームと密接に協力して、ラットの生体力学的にリアルなデジタルモデルを構築しました。大学院生のDiego Aldarondoは、DeepMindの研究者と協力して、人工ニューラルネットワーク（ANN）を訓練しました。これは、バーチャルラットの脳として機能し、強力な機械学習テクニックである深層強化学習を使用しています。

ニューラルネットワークは、逆力学モデルの使用を訓練しました。これは、私たちの脳が動きを誘導するために使用するものと考えられています。これらのモデルは、脳が必要な軌道を計算し、それを達成したい動き（例えば、コーヒーカップに手を伸ばす）に必要なモーター命令に翻訳することを可能にします。バーチャルラットのニューラルネットワークは、実際のラットデータから導かれた参照軌道を使用して、幅広い動きを生成するために必要な力を生成することを学びました。

Ölveczkyは、「DeepMindは、複雑な環境で動き回る生体力学エージェントを訓練するためのパイプラインを開発していました。私たちは、そのようなシミュレーションを実行するためのリソースを持っていませんでした」と述べています。このコラボレーションは「素晴らしい」ものでしたと彼は付け加え、DeepMindの科学者がこのブレークスルーを実現する上で果たした役割を強調しています。

結果として、バーチャルラットを制御するために、生体力学的にリアルな3Dラットモデルを内蔵した高度な物理シミュレーターが作成されました。これは、実際のラットの動きを密接に模倣しています。

潜在的な応用

人工脳を備えたバーチャルラットは、複雑な動きを制御する神経回路を調査するための新しいアプローチを提供します。AI生成の脳がバーチャルラットの動きを制御する方法を研究することで、神経科学者は実際の脳の複雑なメカニズムについて貴重な洞察を得ることができます。

このブレークスルーは、より高度なロボット制御システムの開発への道も開く可能性があります。Ölveczkyは、「私たちの研究室は、脳の基本的な質問に興味があるですが、このプラットフォームは、例えば、より良いロボット制御システムを開発するために使用できます」と述べています。バーチャルラットの脳が複雑な動きを生成する方法を理解することで、研究者はより高度で適応性のあるロボットを開発できる可能性があります。

最も興味深いのは、この研究が「バーチャル神経科学」の新しい分野を可能にする可能性があることです。ここで、AIシミュレートされた動物は、脳を研究するための便利で完全に透明なモデルとして機能します。病気の状態でのシミュレーションは、さまざまな神経疾患の背後にある神経メカニズムに関する未曾有の洞察を提供する可能性があり、新しい治療戦略につながる可能性があります。

次のステップ：バーチャルラットの自律性の向上

この画期的な研究を基盤に、研究者はバーチャルラットに、実際のラットが直面するタスクに似たタスクを解決するためのより多くの自律性を与えることを計画しています。Ölveczkyは、「私たちの実験から、タスクがどのように解決されるか、また、熟練した動きの習得に伴う学習アルゴリズムがどのように実装されるかについて、多くのアイデアを持っています」と述べています。

バーチャルラットに自律性を与えることで、科学者は、タスクを解決するための学習アルゴリズムに関する彼らの理論をテストできます。これは、実際の脳が新しい課題に適応する方法について貴重な洞察を提供する可能性があります。

最終的な目標は、実際の脳が複雑な動きを生成する方法を理解することです。Ölveczkyは、「私たちは、バーチャルラットを使用して、これらのアイデアをテストし、実際の脳が複雑な動きを生成する方法についての理解を進歩させることを望んでいます」と述べています。この革新的なアプローチを継続的に改良し、拡張することで、神経科学者とAI研究者は協力して脳の謎を解き、より高度で適応性のあるシステムを作成することができます。