Kết hợp AI và kết nối để dự đoán khả năng hoạt động của tế bào não

Trong nhiều thập niên kỷ, các nhà khoa học thần kinh đã dành nhiều thời gian trong phòng thí nghiệm để đo đạc tỉ mỉ hoạt động của các tế bào thần kinh ở cơ sở sống nhằm tìm hiểu cách không điều khiển hành vi. Những thí nghiệm này đã mang lại nhiều hiểu biết mang tính đột phá về cách thức hoạt động của não bộ, nhưng chúng mới chỉ đạt đến một phần nhỏ, để khôi phục lại phần lớn bộ não chưa được khám phá.

Hiện tại, các nhà nghiên cứu đang sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và kết nối bản đồ tế bào thần kinh và kết nối của chúng được tạo ra từ mô không để dự đoán vai trò của tế bào thần kinh kinh in not live.

Connectome: Là hệ thống kết nối là một bản đồ toàn diện về các kết nối thần kinh trong não và có thể được coi là “sơ đồ dây” của nó. Hệ thống thần kinh của một sinh vật được tạo thành từ các tế bào thần kinh giao tiếp thông qua các thần kinh phù hợp.

Chỉ sử dụng thông tin về khả năng kết nối của mạch thần kinh thu được từ hệ thống mắt kết nối và phỏng đoán chức năng của mạch, nhóm nghiên cứu đã tạo ra mô phỏng AI về hệ thống giác giác của Cuối cùng có thể dự phòng mong đợi sự hoạt động của mọi tế bào thần kinh trong mạch.

Tác giả nghiên cứu Janelia Srini Turaga cho biết: “Dựa trên phương pháp tính toán mới, chúng tôi có thể chuyển đổi các phép đo kết nối thành dự đoán về hoạt động thần kinh và chức năng không, mà không cần phải bắt đầu bằng các được phép đo phức tạp về hoạt động thần kinh của từng tế bào thần kinh”.

Nhóm các nhà khoa học của Janelia Research Campus (là một cơ sở nghiên cứu khoa học của Viện Y khoa Howard Hughes) và Đại học Tübingen-Đức đã sử dụng connectome để xây dựng mạng mô phỏng cơ học sâu chi tiết về hệ thống mắt trỏ (hệ thống thị giác bay), trong đó mỗi tế bào thần kinh và khớp thần kinh trong mô hình tương ứng với tế bào thần kinh và khớp thần kinh thực trong não.

Mặc dù họ không biết sự biến động của từng tế bào thần kinh và phù hợp với thần kinh, dữ liệu từ kết nối cho phép họ sử dụng các phương pháp học sâu để suy ra những thông số chưa biết này. Sau đó, kết hợp thông tin này để hiểu được mục tiêu của mạch là chuyển động được phát hiện. Nghiên cứu sinh Janne Lappalain Nghiên cứu cho biết: “Vào thời điểm đó, mọi thứ đã đi vào nền nếp và cuối cùng chúng tôi có thể tìm ra ra liệu mô hình kết nối bị hạn chế mang lại cho chúng tôi mô hình không bộ tốt hay không “.

Mô hình mới dự đoán hoạt động thần kinh do 64 loại tế bào thần kinh trong hệ thống mắt Đợi tạo ra khi đáp ứng với kích thước mắt và tái hiện chính xác hơn 20 nghiên cứu thực nghiệm được thực hiện trong hai thập kỉ qua . Bằng cách cho phép các nhà nghiên cứu dự đoán hoạt động của từng tế bào thần kinh chỉ bằng kết nối, nghiên cứu mới này có tiềm năng thay đổi cách các nhà khoa học thần kinh kinh tạo ra và kiểm tra các giả thuyết về cách không hoạt động động. Về nguyên tắc, các nhà khoa học hiện có thể sử dụng mô hình để mô phỏng bất kỳ thí nghiệm nào và tạo ra các chi tiết được mong đợi có thể được kiểm tra bằng chứng trong thí nghiệm trong phòng.

Nghiên cứu mới cung cấp hơn 450 Nghiên cứu mô tả trang dự kiến ​​thu được từ hình mới, bao gồm các công việc xác định tế bào trước đây không được biết là có liên quan đến phát hiện động chuyển, mà giờ đây có thể được kiểm tra trên Kết sống.

Theo các nhà nghiên cứu, kết quả đã mang lại một chiến lược để biến khối lượng kết nối dữ liệu được Janelia và các nghiên cứu khác của viện nghiên cứu đã tạo ra để hiểu biết nâng cao về bộ não không tồn tại.

Theo: vista.gov.vn