Un model la scară mare al cortexului vizual primar poate rezolva cu acuratețe multiple sarcini de procesare vizuală

Un model la scară mare al cortexului vizual primar poate rezolva cu acuratețe multiple sarcini de procesare vizuală

Cercetătorii HBP au pregătit un model la scară mare al cortexului vizual primar al șoarecelui pentru a rezolva sarcinile vizuale într-un mod extrem de robust. Modelul formează baza pentru o nouă generație de modele de rețele neuronale. Datorită versatilității și procesării eficiente din punct de vedere energetic, aceste modele pot contribui la progresele în calculul neuromorfic.

Modelarea creierului poate avea un impact masiv asupra inteligenței artificiale (AI): deoarece creierul procesează imaginile mult mai eficient din punct de vedere energetic decât rețelele artificiale, oamenii de știință se inspiră din neuroștiință pentru a crea rețele neuronale care funcționează mult mai aproape de cele biologice, economisind energie.

În acest sens, rețelele neuronale inspirate de creier vor avea probabil un impact asupra tehnologiilor viitoare, servind drept modele pentru procesarea vizuală în hardware neuromorf mai eficient din punct de vedere energetic. Acum, un studiu realizat de cercetătorii de la Human Brain Project (HBP) de la Universitatea de Tehnologie din Graz (Austria) a arătat cum un model mare bazat pe date poate reproduce o serie de abilități de procesare vizuală ale creierului într-un mod versatil și precis. Rezultatele au fost publicate în revista Science Advances.

Carte electronică pentru neuroștiințe

Compilare a celor mai bune interviuri, articole și știri din ultimul an. Descărcați o copie astăzi

Folosind sistemele pilot PCP de la Centrul de Supercomputing Jülich, dezvoltate în colaborare între HBP și compania de software Nvidia, echipa a analizat un model detaliat biologic la scară mare al cortexului vizual primar al șoarecelui care poate rezolva mai multe sarcini de procesare vizuală. Acest model oferă cea mai mare integrare a detaliilor anatomice și a datelor neurofiziologice disponibile în prezent pentru zona cortexului vizual V1, care este prima regiune corticală care primește și procesează informații vizuale.

Modelul este construit cu o arhitectură diferită de rețelele neuronale profunde utilizate în IA actuală, iar cercetătorii au descoperit că are avantaje interesante în ceea ce privește viteza de învățare și puterea de procesare vizuală față de modelele utilizate în mod obișnuit pentru procesarea vizuală în AI.

Modelul a reușit să rezolve toate cele cinci sarcini vizuale stabilite de echipă cu mare precizie. Aceste sarcini implicau, de exemplu, clasificarea imaginilor cu numere scrise de mână sau recunoașterea modificărilor vizuale într-o secvență lungă de imagini. În mod remarcabil, modelul virtual a atins aceleași performanțe ridicate ca și creierul, chiar și atunci când cercetătorii au expus modelul la zgomot din imagini și rețea pe care nu le-a întâlnit în timpul antrenamentului.

Un motiv pentru robustețea superioară a modelului - sau capacitatea sa de a face față erorilor sau intrărilor neașteptate, cum ar fi zgomotul din imagini - este că reproduce mai multe proprietăți distinctive de codare ale creierului.

Autorii au dezvoltat un instrument unic pentru studierea procesării vizuale în stilul creierului și a codificării neuronale și descriu noul lor model ca „o fereastră fără precedent în dinamica acestei zone a creierului”.

Sursă:

Proiectul creierului uman

Referinţă:

Chen, G., şi colab. (2022) Un model la scară mare bazat pe date pentru cortexul vizual primar permite o procesare vizuală robustă și versatilă asemănătoare creierului. Progrese științifice. doi.org/10.1126/sciadv.abq7592.

.