ИИ-крыса от DeepMind: разгадка тайн мозга и ключ к созданию идеальных роботов

Ученые из Google DeepMind и Гарвардского университета разработали уникальную виртуальную модель крысы, которая может стать ключом к разгадке сложных механизмов движения и их применению в робототехнике. Этот проект, объединяющий передовые достижения искусственного интеллекта и нейробиологии, открывает новые перспективы в обеих областях науки.

Цифровой мозг виртуального грызуна, построенный на основе нейросетей, обучался на записях нейронной активности живых крыс. Модель не только предсказывает мозговую деятельность реальных животных, но и воспроизводит их поведение, включая бег, подъем на задние лапы и другие сложные движения.

Для создания модели исследователи поместили несколько крыс в специально оборудованную арену с шестью камерами, фиксирующими каждое движение. Чтобы стимулировать активность грызунов, по всей арене разместили лакомство - хлопья Cheerios.

В ходе эксперимента было записано 607 часов видео. Данные о нейронной активности были получены с помощью вживленного в мозг грызунов 128-канального массива электродов.

Ключевым элементом цифрового мозга стал алгоритм, известный как модель обратной динамики. Программа отслеживает положение "тела" в пространстве в любой момент времени и на основе этих данных прогнозирует следующие движения, необходимые для достижения поставленной цели.

Удивительно, но виртуальная крыса смогла применять усвоенные двигательные навыки в незнакомых ситуациях. Это стало возможным благодаря тому, что модель научилась оценивать силы, необходимые для перемещения в новой среде.

Ученые сравнили активность двух областей мозга, отвечающих за управление двигательными навыками, у реальных и виртуальных крыс. Выяснилось, что искусственный интеллект точнее имитирует нейронные сигналы виртуальной крысы при выполнении различных физических задач, чем более ранние вычислительные модели.

Эта особенность превращает виртуальную крысу в ценный инструмент для изучения движений в цифровом формате. Исследователи могут корректировать "нейронные связи" в виртуальном грызуне, чтобы понять, как преобразования в мозговых сетях влияют на итоговое поведение.

Доктор Бенс Ольвецки из Гарварда отмечает : сотрудничество с DeepMind было исключительно плодотворным.

Цифровой грызун открывает новые возможности для изучения не только движения, но и других аспектов работы мозга. Подобный подход может быть использован для исследования механизмов зрения, восприятия и даже высших когнитивных функций, таких как способность к рассуждению. Это значительно эффективнее традиционных лабораторных экспериментов, которые могут длиться недели или даже месяцы.

В области робототехники этот метод добавляет физическую составляющую искусственному интеллекту. Это может способствовать созданию более ловких и адаптивных роботов, способных эффективно действовать в различных условиях.

Исследователи планируют продолжить работу, испытывая виртуальную крысу на более сложных задачах параллельно с живыми аналогами.