Цифровой двойник мозга: как ИИ меняет нейронауку
Об этом сообщает «Politexpert» со ссылкой на SciTechDaily
Ученые из Стэнфордского университета разработали цифрового двойника зрительной коры мозга мыши, способного точно моделировать нейронную активность при визуальных стимулах. Используя искусственный интеллект и массивы нейробиологических данных, исследователи обучили алгоритм распознавать и воспроизводить реакции десятков тысяч нейронов на новые изображения и видеоряд. Это открытие обещает коренное изменение подходов к изучению мозга, позволяя проводить миллионы экспериментов без необходимости вмешательства в биологическую ткань.
Новая система моделирования основана на принципах фундаментальных ИИ-моделей, способных обобщать знания за пределами обучающей выборки. В отличие от прежних технологий, цифровой двойник мозга не просто имитирует реакцию на ранее видимые стимулы, но и предсказывает поведение нейронов в принципиально новых условиях. Такой уровень адаптивности открывает путь к глубинному пониманию организации мозга и может стать основой будущих нейроинтерфейсов и когнитивных систем.
Как был создан цифровой двойник мозга
Создание модели началось с масштабной записи активности мозга у мышей, которым показывали фрагменты динамичных фильмов. Исследователи выбрали видеоряд, содержащий максимальное количество движения, чтобы стимулировать зрительную систему животных. Это позволило получить более 900 минут детализированных данных о реакции мозга на визуальные сигналы.
Далее все собранные данные были объединены и использованы для обучения базовой ИИ-модели. С её помощью создавались индивидуальные цифровые двойники, способные воспроизводить поведение конкретных мышей. Для этого требовалась лишь минимальная дополнительная настройка. Такой подход позволил точно воспроизводить реакцию нейронов на новые стимулы без дополнительных экспериментов с реальными животными.
Возможности новой технологии для науки
Главным достижением разработки стало то, что цифровые двойники могут использоваться для проведения масштабных виртуальных экспериментов. Одна модель позволяет воспроизводить миллионы сценариев в ускоренном темпе, экономя годы традиционной лабораторной работы. Это открывает огромные перспективы для изучения принципов работы мозга на уровне отдельных нейронов и их связей.
Также модель позволяет выявлять структурные особенности мозга, включая типы нейронов и характер их соединений. Такие прогнозы были проверены при помощи микроскопии, что подтвердило высокую точность алгоритма. Технология не только воспроизводит функциональные процессы, но и предоставляет представление о физической структуре исследуемого участка мозга.
Интеллект через обобщение: фундаментальный принцип модели
Цифровой двойник относится к классу фундаментальных моделей, обладающих способностью к широкому обобщению. Это означает, что система может применять знания из одного контекста в другой, распознавая закономерности даже в ранее не встречавшихся данных. Такое свойство делает модель универсальным инструментом в задачах нейровизуализации и анализа данных о мозговой активности.
Обобщение вне обучающей выборки — ключ к созданию по-настоящему интеллектуальных систем. Подход, реализованный в этом исследовании, показывает, как можно приблизиться к моделированию сложных когнитивных функций и предсказанию поведения биологических нейросетей. Это направление объединяет достижения в области ИИ, нейронауки и биоинформатики.
Что открывает цифровой мозг: новые открытия и перспективы
С помощью цифровых двойников исследователи уже смогли открыть принцип выбора нейронами своих партнёров для соединения. Оказалось, что при формировании связей важнее не пространственное расположение, а сходство в реакции на определённые стимулы, такие как конкретные цвета или движения. Это открытие уточняет представления о том, как формируется нейросеть и как передаётся информация.
Планы учёных включают расширение модели на другие зоны мозга и виды животных, включая приматов. Цель — создать цифровые двойники частей человеческого мозга, чтобы исследовать память, восприятие и мышление в цифровой среде. Это может привести к появлению новых методов диагностики, терапии и даже взаимодействия человека с машиной на принципиально новом уровне.
Напомним, ранее мы писали о том, как ИИ учится распознавать болезни по данным с фитнес-гаджетов.