V pôsobivej spolupráci výskumníci z Harvardskej univerzity spojili svoje sily s vedcami Google DeepMind, aby vytvorili umelý mozog pre virtuálneho potkana. Vydaný v Príroda, tento inovatívny prielom otvára nové dvere v skúmaní toho, ako mozgy riadia zložitý pohyb pomocou pokročilých techník simulácie AI.
Budovanie mozgu virtuálneho potkana
Na vytvorenie mozgu virtuálneho potkana výskumný tím použil údaje s vysokým rozlíšením zaznamenané od skutočných potkanov. Výskumníci z Harvardu úzko spolupracovali s tímom DeepMind na vytvorení biomechanicky realistického digitálneho modelu potkana. Postgraduálny študent Diego Aldarondo spolupracoval s výskumníkmi DeepMind na školení umelá neurónová sieť (ANN)ktorý slúži ako virtuálny mozog pomocou výkonnej techniky strojového učenia hlboké posilnenie učenia.
Neurónová sieť bola trénovaná na používanie modelov inverznej dynamiky, o ktorých sa predpokladá, že ich náš mozog využíva na vedenie pohybu. Tieto modely umožňujú mozgu vypočítať potrebnú trajektóriu a previesť ju do motorických príkazov na dosiahnutie požadovaného pohybu, ako je napríklad natiahnutie sa po šálku kávy. Neurónová sieť virtuálneho potkana sa naučila generovať potrebné sily na produkciu širokej škály správania, vrátane tých, ktoré nie sú explicitne trénované, pomocou referenčných trajektórií odvodených zo skutočných údajov potkanov.
Ako poznamenal Ölveczky, „DeepMind vyvinula potrubie na trénovanie biomechanických agentov na pohyb v zložitých prostrediach. Jednoducho sme nemali prostriedky na spustenie podobných simulácií, na trénovanie týchto sietí.“ Spolupráca bola „fantastická,“ dodal, pričom zdôraznil kľúčovú úlohu, ktorú zohrali vedci z DeepMind pri realizácii tohto prelomu.
Výsledkom je virtuálny mozog schopný ovládať biomechanicky realistický 3D model potkana v sofistikovanom fyzikálnom simulátore, ktorý presne napodobňuje pohyby skutočného hlodavca.
Potenciálne aplikácie
Virtuálny potkan s umelým mozgom predstavuje nový prístup k skúmaniu nervových obvodov zodpovedných za zložité správanie. Štúdiom toho, ako mozog generovaný AI riadi pohyby virtuálneho potkana, môžu neurovedci získať cenné poznatky o zložitom fungovaní skutočných mozgov.
Tento prielom by tiež mohol pripraviť cestu pre konštrukciu pokročilejších robotických riadiacich systémov. Ako navrhuje Ölveczky: „Aj keď sa naše laboratórium zaujíma o základné otázky o tom, ako funguje mozog, platforma by sa mohla použiť ako jeden príklad na navrhnutie lepších robotických riadiacich systémov. Pochopením toho, ako virtuálny mozog generuje zložité správanie, môžu výskumníci vyvinúť sofistikovanejšie a prispôsobivejšie roboty.
Možno najzaujímavejšie je, že tento výskum môže umožniť novú oblasť „virtuálnej neurovedy“, kde zvieratá simulované AI slúžia ako pohodlné a plne transparentné modely na štúdium mozgu, dokonca aj pri chorobných stavoch. Tieto simulácie by mohli poskytnúť bezprecedentné okno do nervových mechanizmov za rôznymi neurologickými stavmi, čo môže viesť k novým stratégiám liečby.
Ďalší krok: Viac autonómie virtuálnych potkanov
Na základe tejto prelomovej práce výskumníci plánujú poskytnúť virtuálnemu potkanovi väčšiu autonómiu pri riešení úloh podobných tým, s ktorými sa stretávajú skutočné potkany. Ako vysvetľuje Ölveczky: „Z našich experimentov máme veľa nápadov o tom, ako sa takéto úlohy riešia a ako sa implementujú algoritmy učenia, ktoré sú základom získavania kvalifikovaného správania.“
Poskytnutím väčšej nezávislosti virtuálneho potkana môžu vedci otestovať svoje teórie o algoritmoch učenia, ktoré umožňujú získať nové zručnosti. To by mohlo poskytnúť cenné informácie o tom, ako sa skutočné mozgy učia a prispôsobujú novým výzvam.
V konečnom dôsledku je cieľom zlepšiť naše chápanie toho, ako skutočné mozgy vytvárajú zložité správanie. „Chceme začať používať virtuálne krysy na testovanie týchto myšlienok a pomôcť nám porozumieť tomu, ako skutočné mozgy vytvárajú zložité správanie,“ hovorí Ölveczky. Pokračovaním v zdokonaľovaní a rozširovaní tohto inovatívneho prístupu môžu neurovedci a výskumníci AI spolupracovať na odhalení tajomstiev mozgu a vytvorení inteligentnejších a prispôsobivých systémov.
