KI-betriebener digitaler Zwilling von Maus visueller Kortex

So wie ein Pilot Manöver in einem Flugsimulator üben könnte, können Wissenschaftler bald in der Lage sein, Experimente zu einer realistischen Simulation des Maushirns durchzuführen. In einer neuen Studie verwendeten Forscher und Mitarbeiter von Stanford Medicine ein Modell für künstliche Intelligenz, um einen „digitalen Zwilling“ des Teils des Maushirns zu erstellen, das visuelle Informationen verarbeitet.

Der digitale Zwilling wurde auf großen Datensätzen der Gehirnaktivität trainiert, die aus dem visuellen Kortex von echten Mäusen gesammelt wurden, als sie Filmclips sahen. Es könnte dann die Reaktion von Zehntausenden von Neuronen auf neue Videos und Bilder vorhersagen.

Digitale Zwillinge könnten das Untersuchung des Innens des Gehirns erleichtern und effizienter machen.

Wenn Sie ein Modell des Gehirns aufbauen und es sehr genau ist, können Sie viel mehr Experimente durchführen. Diejenigen, die am vielversprechendsten sind, können Sie dann im realen Gehirn testen. „

Andreas Tolias, PhD, Senior Autor und Professor, Stanford Medicine

Der Hauptautor der Studie ist Eric Wang, PhD, ein Medizinstudent am Baylor College of Medicine.

Über die Trainingsverteilung hinaus

Im Gegensatz zu früheren KI -Modellen des visuellen Kortex, die die Reaktion des Gehirns nur auf die Art der Stimuli simulieren könnten, die sie in den Trainingsdaten gesehen haben, kann das neue Modell die Reaktion des Gehirns auf eine breite Palette neuer visueller Eingaben vorhersagen. Es kann sogar anatomische Merkmale jedes Neurons vermuten.

Das neue Modell ist ein Beispiel für ein Fundamentmodell, eine relativ neue Klasse von KI -Modellen, die aus großen Datensätzen lernen und dann dieses Wissen auf neue Aufgaben und neue Arten von Daten anwenden können – oder das, was Forscher als „Verallgemeinerung außerhalb der Trainingsverteilung“ bezeichnen.

(CHATGPT ist ein bekanntes Beispiel für ein Fundamentmodell, das aus riesigen Textmengen lernen kann, um dann neuen Text zu verstehen und zu generieren.)

„In vielerlei Hinsicht ist der Samen der Intelligenz die Fähigkeit, robust zu verallgemeinern“, sagte Tolias. „Das ultimative Ziel – der Heilige Gral – ist es, Szenarien außerhalb Ihrer Trainingsverteilung zu verallgemeinern.“

Mausfilme

Um das neue KI-Modell auszubilden, zeichneten die Forscher zunächst die Gehirnaktivität von echten Mäusen auf, als sie Filme angesehen haben-Filme für Menschen. Die Filme würden sich im Idealfall annähern, was die Mäuse in natürlichen Umgebungen sehen könnten.

„Es ist sehr schwer, einen realistischen Film für Mäuse zu probieren, weil niemand Hollywood -Filme für Mäuse macht“, sagte Tolias. Aber Actionfilme kamen nah genug.

Mäuse haben eine geringe Auflösung Vision – ähnlich wie bei unserem peripheren Sehen -, was bedeutet, dass sie hauptsächlich Bewegungen als Details oder Farbe sehen. „Mäuse wie Bewegung, die ihr visuelles System stark aktiviert, also haben wir ihnen Filme gezeigt, die viel Action haben“, sagte Tolias.

In vielen kurzen Beobachtungssitzungen verzeichneten die Forscher mehr als 900 Minuten Gehirnaktivität von acht Mäusen, die Clips von actionreichen Filmen ansahen, wie z. Mad Max. Kameras überwachten ihre Augenbewegungen und ihr Verhalten.

Die Forscher verwendeten die aggregierten Daten, um ein Kernmodell zu schulen, das dann in einen digitalen Zwilling einer einzelnen Maus mit ein wenig zusätzlichem Training angepasst werden konnte.

Genaue Vorhersagen

Diese digitalen Zwillinge konnten die neuronale Aktivität ihrer biologischen Gegenstücke als Reaktion auf eine Vielzahl neuer visueller Reize, einschließlich Videos und statischer Bilder, genau simulieren. Die große Menge an aggregierten Trainingsdaten war der Schlüssel zum Erfolg der digitalen Zwillinge, sagte Tolias. „Sie waren beeindruckend genau, weil sie auf so großen Datensätzen geschult wurden.“

Obwohl die neuen Modelle nur auf neuronale Aktivitäten ausgebildet wurden, könnten sie auf andere Arten von Daten verallgemeinert werden.

Der digitale Zwilling einer bestimmten Maus war in der Lage, die anatomischen Stellen und die Zelltausende von Tausenden von Neuronen im visuellen Kortex sowie die Verbindungen zwischen diesen Neuronen vorherzusagen.

Die Forscher verifizierten diese Vorhersagen gegen hochauflösende Elektronenmikroskop-Bildgebung des visuellen Kortex dieser Maus, der Teil eines größeren Projekts war, um die Struktur und Funktion des visuellen Kortex der Maus in beispiellosen Details zu kartieren. Die Ergebnisse dieses Projekts, bekannt als Micron, wurden gleichzeitig in veröffentlicht Natur.

Öffnen Sie die Black Box

Da ein digitaler Zwilling lange über die Lebensdauer einer Maus hinaus funktioniert, könnten Wissenschaftler eine praktisch unbegrenzte Anzahl von Experimenten mit im Wesentlichen demselben Tier durchführen. Experimente, die Jahre dauern würden, könnten in Stunden abgeschlossen sein, und Millionen von Experimenten könnten gleichzeitig ausgeführt werden, wodurch die Forschung darüber beschleunigt wird, wie das Gehirn Informationen und die Prinzipien der Intelligenz verarbeitet.

„Wir versuchen sozusagen, die Black Box zu öffnen, um das Gehirn auf der Ebene einzelner Neuronen oder Populationen von Neuronen zu verstehen und wie sie zusammenarbeiten, um Informationen zu codieren“, sagte Tolias.

Tatsächlich geben die neuen Modelle bereits neue Erkenntnisse. In einer anderen verwandten Studie, auch gleichzeitig veröffentlicht in NaturForscher verwendeten ein digitales Zwilling, um herauszufinden, wie Neuronen im visuellen Kortex andere Neuronen wählen, mit denen Verbindungen hergestellt werden können.

Wissenschaftler hatten gewusst, dass ähnliche Neuronen dazu neigen, Verbindungen zu bilden, wie Menschen, die Freundschaften bilden. Der digitale Zwilling ergab, welche Ähnlichkeiten am meisten wichtig waren. Neuronen bevorzugen es, mit Neuronen in Verbindung zu treten, die auf denselben Reiz reagieren – zum Beispiel die Farbe Blau – über Neuronen, die auf denselben Bereich des visuellen Raums reagieren.

„Es ist, als wählt jemand, der Freunde basierend auf dem auswählt, was er mag, und nicht dort, wo sie sind“, sagte Tolias. „Wir haben diese genauere Regel dafür gelernt, wie das Gehirn organisiert ist.“

Die Forscher planen, ihre Modellierung in andere Gehirnbereiche und Tiere, einschließlich Primaten, mit fortgeschrittenen kognitiven Fähigkeiten zu erweitern.

„Schließlich glaube ich, dass es möglich sein wird, digitale Zwillinge von mindestens Teilen des menschlichen Gehirns aufzubauen“, sagte Tolias. „Dies ist nur die Spitze des Eisbergs.“

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