Harvard-nevrovitenskapsmenn og Google DeepMind lager kunstig hjerne i virtuell rotte

I et imponerende samarbeid har forskere ved Harvard University gått sammen med Google DeepMind-forskere for å lage en kunstig hjerne til en virtuell rotte. Publisert i Nature, åpner denne innovative gjennombruddet nye dører for å studere hvordan hjerner kontrollerer komplekse bevegelser ved hjelp av avanserte AI-simuleringsteknikker.

Bygging av den virtuelle rottehjernen

For å bygge den virtuelle rottehjernen, brukte forskningsgruppen høyoppløselige data innspilt fra ekte rotter. Harvard-forskerne arbeidet tett sammen med DeepMind-teamet for å bygge en biomekanisk realistisk digital modell av en rotte. Studenten Diego Aldarondo samarbeidet med DeepMind-forskere for å trene en kunstig nevralt nettverk (ANN), som fungerer som den virtuelle hjernen, ved hjelp av den kraftfulle maskinlæringsmetoden dypt forsterkingslæring.

Nevralnettverket ble trent til å bruke inverse dynamikkmodeller, som antas å bli brukt av hjernene våre for å guide bevegelser. Disse modellene gjør det mulig for hjernen å beregne den nødvendige banen og oversette den til motoriske kommandoer for å oppnå en ønsket bevegelse, som å nå etter en kopp kaffe. Den virtuelle rottehjernens nevralt nettverk lærte å generere de nødvendige kreftene for å produsere en rekke atferd, inkludert de som ikke ble eksplisitt trent, ved å bruke referansekursene fra ekte rotte-data.

Som Ölveczky noterte, “DeepMind hadde utviklet en pipeline for å trene biomekaniske agenter til å bevege seg rundt komplekse miljøer. Vi hadde bare ikke ressursene til å kjøre simuleringsløp som disse, for å trene disse nettverkene.” Samarbeidet var “fantastisk”, la han til, og understreket den avgjørende rollen som DeepMind-forskerne spilte i å gjennomføre dette gjennombruddet.

Resultatet er en virtuell hjerne som kan kontrollere en biologisk realistisk 3D-rottemodell innenfor en sofistikert fysikksimulator, som nært etterligner bevegelsene til en ekte rotte.

Potensielle anvendelser

Den virtuelle rotten med sin kunstige hjerne presenterer en ny tilnærming for å undersøke de nevrale kretsene som er ansvarlige for komplekse atferd. Ved å studere hvordan den AI-genererte hjernen kontrollerer den virtuelle rottehjernens bevegelser, kan nevroforskere få verdifulle innsikter i de intrikate arbeidene til ekte hjerner.

Dette gjennombruddet kan også åpne veien for å utvikle mer avanserte robotkontrollsystemer. Som Ölveczky foreslår, “Mens vårt laboratorium er interessert i grunnleggende spørsmål om hvordan hjernen fungerer, kan plattformen brukes, som et eksempel, til å utvikle bedre robotkontrollsystemer.” Ved å forstå hvordan den virtuelle hjernen genererer komplekse atferd, kan forskere kanskje utvikle mer sofistikerte og adaptive roboter.

Kanskje mest spennende er at denne forskningen kan muligjøre et nytt felt for “virtuell nevrovitenskap”, hvor AI-simulerte dyr tjener som praktiske og fullstendig gjennomsiktige modeller for å studere hjernen, selv i sykdomstilstander. Disse simuleringsløpene kan gi et utenforliggende vindu inn i de nevrale mekanismene bak ulike nevrologiske tilstander, potensielt ledende til nye behandlingsstrategier.

Neste skritt: Mer virtuell rotte-autonomi

Bygging på dette banebrytende arbeidet, planlegger forskerne å gi den virtuelle rotten mer autonomi til å løse oppgaver som ligner på dem som møter ekte rotter. Som Ölveczky forklarer, “Fra våre eksperimenter har vi mange ideer om hvordan slike oppgaver løses, og hvordan læringsalgoritmene som ligger til grunn for tilegnelsen av ferdige atferd implementeres.”

Ved å gi den virtuelle rotten mer uavhengighet, kan forskerne teste sine teorier om læringsalgoritmene som muliggjør tilegnelsen av nye ferdigheter. Dette kan gi verdifulle innsikter i hvordan ekte hjerner lærer og tilpasser seg nye utfordringer.

Til slutt er målet å fremme vår forståelse av hvordan ekte hjerner genererer kompleks atferd. “Vi ønsker å begynne med å bruke de virtuelle rotter til å teste disse ideene og hjelpe med å fremme vår forståelse av hvordan ekte hjerner genererer kompleks atferd,” sier Ölveczky. Ved å fortsette å forbedre og utvide denne innovative tilnærmingen, kan nevroforskere og AI-forskere samarbeide for å løse mysteriene om hjernen og skape mer intelligente, tilpasningsdyktige systemer.