Исследователи из Лаборатории Колд-Спринг-Харбор (CSHL) разработали инновационную ИИ-модель мозга плодовой мухи, которая поможет лучше понять, как зрение влияет на поведение. Используя генетическое подавление определенных зрительных нейронов и анализ изменений в поведении, они обучили модель точно предсказывать нейронную активность и поведение мух.
Результаты исследования показали, что несколько комбинаций нейронов, а не отдельные типы, обрабатывают визуальные данные в сложном «популяционном коде». Это открытие открывает новые возможности для изучения зрительной системы человека и связанных с ней расстройств.
Научный сотрудник CSHL Бенджамин Коули и его команда создали ИИ-модель, которая помогает понять, как зрение влияет на поведение плодовых мух. Используя генетическое подавление зрительных нейронов самцов и обучая ИИ анализировать изменения в поведении, они смогли точно предсказать, как мухи будут реагировать на различные визуальные стимулы.
С помощью этой модели команда Коули обнаружила, что мозг плодовых мух использует сложный «популяционный код» для обработки визуальной информации. Вместо одного типа нейронов для каждой визуальной особенности требуется множество комбинаций нейронов. Это открытие напоминает сложную карту метро, расшифровка которой займет годы.
Бенджамин Коули надеется, что его модель ИИ поможет расшифровать вычисления, лежащие в основе зрительной системы человека. Он отмечает, что на это потребуется десятилетия работы, но результаты могут значительно продвинуть науку в понимании зрительных процессов.
«Это будут десятилетия работы. Но если мы сможем это понять, мы будем впереди игры», — заключает Коули. «Изучая вычисления полета, мы можем построить лучшую искусственную зрительную систему и лучше понять расстройства зрительной системы».
Литература.
“Mapping model units to visual neurons reveals population code for social behaviour” by Benjamin Cowley et al. Nature
