Harvard Neuroscientists och Google DeepMind skapar artificiell hjärna i virtuell råtta

I ett imponerande samarbete har forskare vid Harvard University gått samman med Google DeepMind-forskare för att skapa en artificiell hjärna för en virtuell råtta. Publicerad i Nature, öppnar denna banbrytande genombrott nya dörrar för att studera hur hjärnor kontrollerar komplexa rörelser med hjälp av avancerade AI-simuleringsmetoder.

Att bygga den virtuella råttans hjärna

För att konstruera den virtuella råttans hjärna använde forskarteamet högupplösta data som spelats in från riktiga råttor. Harvard-forskarna arbetade nära med DeepMind-teamet för att bygga en biomekaniskt realistisk digital modell av en råtta. Doktoranden Diego Aldarondo samarbetade med DeepMind-forskare för att träna en artificiell neural nätverk (ANN), som fungerar som den virtuella hjärnan, med hjälp av den kraftfulla maskinlärningstekniken djup förstärkt inlärning.

Neurala nätverket tränades för att använda invers dynamiska modeller, som tros användas av vår hjärna för att styra rörelser. Dessa modeller möjliggör för hjärnan att beräkna den nödvändiga banan och översätta den till motoriska kommandon för att uppnå en önskad rörelse, såsom att sträcka sig efter en kopp kaffe. Den virtuella råttans neurala nätverk lärde sig att generera de nödvändiga krafterna för att producera ett brett spektrum av beteenden, inklusive de som inte uttryckligen tränats, genom att använda referensbanor som hämtats från riktiga råttdatabas.

Som Ölveczky noterade, “DeepMind hade utvecklat en pipeline för att träna biomekaniska agenter att röra sig i komplexa miljöer. Vi hade helt enkelt inte de resurser som krävdes för att köra simuleringsliknande, för att träna dessa nätverk.” Samarbetet var “fantastiskt”, tillade han, och betonade den avgörande roll som DeepMind-forskarna spelade för att förverkliga denna banbrytande upptäckt.

Resultatet är en virtuell hjärna som kan styra en biomekaniskt realistisk 3D-råttmodell inom en avancerad fysiksimulator, som nära efterliknar rörelserna hos en riktig gnagare.

Potentiella tillämpningar

Den virtuella råttan med dess artificiella hjärna presenterar en ny ansats för att undersöka de neurala kretsarna som ansvarar för komplexa beteenden. Genom att studera hur den AI-genererade hjärnan styr den virtuella råttans rörelser kan neuroforskare få värdefulla insikter i de invecklade funktionerna i riktiga hjärnor.

Denna banbrytande upptäckt kan också bana väg för att utveckla mer avancerade robotstyrningssystem. Som Ölveczky föreslår, “Medan vårt labb är intresserat av grundläggande frågor om hur hjärnan fungerar, kan plattformen användas, som ett exempel, för att utveckla bättre robotstyrningssystem.” Genom att förstå hur den virtuella hjärnan genererar komplexa beteenden kan forskare kanske utveckla mer avancerade och anpassningsbara robotar.

Kanske mest spännande är att denna forskning kan möjliggöra ett nytt område av “virtuell neurovetenskap”, där AI-simulerade djur fungerar som bekväma och fullständigt transparenta modeller för att studera hjärnan, även i sjukdomstillstånd. Dessa simuleringsmodeller kan ge ett utanmotligande fönster in i de neurala mekanismerna bakom olika neurologiska tillstånd, vilket potentiellt kan leda till nya behandlingsstrategier.

Nästa steg: Mer virtuell råttautonomi

Byggande på detta banbrytande arbete planerar forskarna att ge den virtuella råttan mer autonomi för att lösa uppgifter som liknar de som möter riktiga råttor. Som Ölveczky förklarar, “Från våra experiment har vi många idéer om hur sådana uppgifter löses, och hur de inlärningsalgoritmer som ligger till grund för förvärvandet av skickliga beteenden implementeras.”

Genom att ge den virtuella råttan mer oberoende kan forskarna testa sina teorier om de inlärningsalgoritmer som möjliggör förvärvandet av nya färdigheter. Detta kan ge värdefulla insikter i hur riktiga hjärnor lär sig och anpassar sig till nya utmaningar.

Slutligen är målet att förbättra vår förståelse av hur riktiga hjärnor genererar komplexa beteenden. “Vi vill börja använda de virtuella råttorna för att testa dessa idéer och bidra till att förbättra vår förståelse av hur riktiga hjärnor genererar komplexa beteenden”, säger Ölveczky. Genom att fortsätta att förfinansiera och expandera denna innovativa ansats kan neuroforskare och AI-forskare arbeta tillsammans för att lösa hjärnans mysterier och skapa mer intelligenta, anpassningsbara system.