Um modelo em grande escala do córtex visual primário pode resolver com precisão múltiplas tarefas de processamento visual

Um modelo em grande escala do córtex visual primário pode resolver com precisão múltiplas tarefas de processamento visual

Os pesquisadores do HBP treinaram um modelo em grande escala do córtex visual primário do rato para resolver tarefas visuais de maneira extremamente robusta. O modelo forma a base para uma nova geração de modelos de redes neurais. Devido à sua versatilidade e processamento com eficiência energética, esses modelos podem contribuir para avanços na computação neuromórfica.

Modelar o cérebro pode ter um enorme impacto na inteligência artificial (IA): como o cérebro processa imagens com muito mais eficiência energética do que as redes artificiais, os cientistas estão a inspirar-se na neurociência para criar redes neurais que funcionam muito mais próximas das biológicas, poupando energia.

Nesse sentido, as redes neurais inspiradas no cérebro provavelmente terão um impacto nas tecnologias futuras, servindo como modelos para o processamento visual em hardware neuromórfico mais eficiente em termos de energia. Agora, um estudo realizado por investigadores do Human Brain Project (HBP) da Universidade de Tecnologia de Graz (Áustria) mostrou como um grande modelo baseado em dados pode reproduzir uma gama de capacidades de processamento visual do cérebro de uma forma versátil e precisa. Os resultados foram publicados na revista Science Advances.

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Usando os sistemas piloto PCP no Jülich Supercomputing Center, desenvolvidos em colaboração entre o HBP e a empresa de software Nvidia, a equipe analisou um modelo biologicamente detalhado em grande escala do córtex visual primário do mouse que pode resolver múltiplas tarefas de processamento visual. Este modelo fornece a maior integração de detalhes anatômicos e dados neurofisiológicos atualmente disponíveis para a área V1 do córtex visual, que é a primeira região cortical a receber e processar informações visuais.

O modelo é construído com uma arquitetura diferente das redes neurais profundas usadas na IA atual, e os pesquisadores descobriram que ele tem vantagens interessantes em termos de velocidade de aprendizado e poder de processamento visual em relação aos modelos comumente usados ​​para processamento visual em IA.

O modelo foi capaz de resolver todas as cinco tarefas visuais definidas pela equipe com alta precisão. Estas tarefas envolviam, por exemplo, classificar imagens de números manuscritos ou reconhecer alterações visuais numa longa sequência de imagens. Notavelmente, o modelo virtual alcançou o mesmo alto desempenho que o cérebro, mesmo quando os pesquisadores expuseram o modelo a ruídos nas imagens e na rede que não havia encontrado durante o treinamento.

Uma razão para a robustez superior do modelo - ou a sua capacidade de lidar com erros ou entradas inesperadas, como ruído nas imagens - é que ele reproduz várias propriedades de codificação distintas do cérebro.

Os autores desenvolveram uma ferramenta única para estudar o processamento visual e a codificação neural do estilo cerebral e descrevem seu novo modelo como uma “janela sem precedentes para a dinâmica desta área cerebral”.

Fonte:

Projeto Cérebro Humano

Referência:

Chen, G., et al. (2022) Um modelo em grande escala baseado em dados para o córtex visual primário permite um processamento visual robusto e versátil semelhante ao do cérebro. Avanços científicos. doi.org/10.1126/sciadv.abq7592.

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