Виртуальная крыса с ИИ помогает понять, как мозг управляет сложными движениями

Нейробиологи из Гарварда в сотрудничестве с учёными из Google DeepMind создали биомеханически реалистичную цифровую модель крысы. Искусственная нейронная сеть, выступающая «мозгом» виртуального грызуна, была обучена управлять его телом в физическом симуляторе MuJoco на основе высокоточных данных, записанных с реальных крыс.

Исследование, опубликованное в Nature, показало, что активации в этой виртуальной управляющей сети точно предсказывали нейронную активность, измеренную в мозге реальных крыс, выполняющих те же действия.

Это достижение представляет собой новый подход к изучению контроля движений мозгом, использующий достижения в глубоком обучении с подкреплением, ИИ и 3D-трекинге движений.

Нейросеть обучали реализовывать модели обратной динамики — механизм, который, как полагают учёные, мозг использует для управления движением. Сеть получала целевую траекторию желаемого движения на основе данных реальных крыс и училась генерировать необходимые для этого силы. Это позволило виртуальной крысе имитировать широкий спектр поведений, включая те, которым её не обучали явно.

Такие симуляции могут открыть новое направление виртуальной нейробиологии, где смоделированные с помощью ИИ животные, обученные вести себя как реальные, станут удобными и прозрачными моделями для изучения нейронных цепей и их нарушений при заболеваниях.

Следующим шагом может стать предоставление виртуальному агенту автономии для решения задач, с которыми сталкиваются реальные крысы. Это позволит проверить гипотезы о том, как мозг обучается сложному поведению. Платформа также может быть использована для разработки улучшенных систем управления роботами.