Наука создала лучшую крысу, управляемую мозгом с искусственным интеллектом (ИИ).
Этот виртуальный грызун, разработанный исследователями из Гарварда и лаборатории искусственного интеллекта DeepMind от Google, способен точно имитировать движения реальных крыс, что является значительным достижением, которое обещает продвинуть наше понимание того, как мозг управляет сложными скоординированными движениями.
Это достижение, которое с трудом удается повторить даже самым продвинутым современным роботам, и команда считает, что их результаты могут значительно повысить маневренность будущих роботов.
Профессор Бенс Ольвецки из департамента организменной и эволюционной биологии Гарварда возглавил работу, используя данные высокого разрешения, полученные от реальных крыс, для обучения искусственной нейронной сети. Его лаборатория посвящена механистическому исследованию того, как мозг заставляет конечности двигаться.
"Мы обнаружили, что нейронная активность ... была лучше предсказана сетевой активностью виртуального грызуна, чем какими-либо особенностями движений реальной крысы, что согласуется с тем, что обе области реализуют обратную динамику", - пишут исследователи.
Согласно исследованию, опубликованному в журнале Nature, симуляция виртуальной крысы была создана с использованием физического симулятора MuJoCo, включающего реалистичные силы, такие как гравитация, для имитации реальных условий. Искусственная нейронная сеть, управляющая движениями виртуальной крысы, была обучена на моделях обратной динамики, что позволяет ей с высокой точностью предсказывать нейронную активность реальных крыс.
В отчете отмечается, что результаты могут помочь ученым интерпретировать нейронную активность в различных формах поведения и связать ее с принципами управления двигательными процессами. Принципы, полученные в результате изучения виртуальной крысы, имеют значение для разработки улучшенных систем управления роботами.
“Эти результаты демонстрируют, как физическое моделирование биомеханически реалистичных виртуальных животных может помочь интерпретировать структуру нервной активности в поведении и связать ее с теоретическими принципами управления двигательными процессами”, - говорится в исследовании.
“Мы многому научились в процессе создания воплощенных агентов: систем искусственного интеллекта, которые не только должны разумно мыслить, но и должны воплощать это мышление в физические действия в сложной среде”, - сказал Мэтью Ботвиник из Google Deepmind в интервью Harvard Gazette. “Казалось правдоподобным, что применение этого же подхода в контексте нейробиологии может быть полезно для получения информации как о поведении, так и о функциях мозга”.
Команда использовала передовые методы, такие как искусственный интеллект, глубокое обучение с подкреплением и 3D-отслеживание движений, чтобы позволить виртуальной крысе воспроизводить широкий спектр естественных форм поведения, включая те, которым она не была специально обучена. Этот подход может создать новую область "виртуальной нейробиологии", отмечается в документе, предоставляя доступную платформу для изучения нейронных основ естественного поведения, чтобы лучше понять, как мозг управляет движением.
Эта область исследований имеет решающее значение для разработки передовых протезов и интерфейсов мозг-машина, таких как Neuralink или технология, разрабатываемая Precision Neuroscience.
Выводы, полученные в результате этой работы, могут привести к созданию новых методов лечения двигательных расстройств за счет воссоздания нейронных цепей. Кроме того, в исследовании отмечается, что виртуальная крыса предлагает прозрачную модель для изучения нейронных цепей и влияния заболеваний на эти цепи.
Продвигаясь вперед, исследователи планируют предоставить виртуальной крысе автономию для решения задач, с которыми сталкиваются реальные крысы, что еще больше продвинет понимание алгоритмов мозга для приобретения навыков.
" 
