Исследователи из Стэнфордского университета в США разработали модель биологической нейронной сети, ее «цифрового двойника». Она способна предсказывать реакцию зрительной коры мышей на визуальные стимулы.
Читайте также
Инвестиции в крипто — лучше, чем в биофармацию. Но только законные
В исследовании, опубликованном в журнале «Nature», для моделирования использовались данные активности мозга мышей. Разработанная в Стэнфордском университете модель обучалась на 900 минутах нейронных сигналов. Они были получены во время просмотра животными фрагментов разных фильмов. Наиболее популярными у мышей были боевики, включая «Безумного Макса». Это позволило создать «цифрового двойника» зрительной коры — модель, точно имитирующую работу биологического мозга.
Цифровой двойник мозга предсказал не только активность десятков тысяч нейронов, но и их анатомические особенности. Например, модель определила, что нейроны чаще формировали связи с клетками, реагирующими на одинаковые стимулы (например, на похожий цвет), а не на соседние области визуального пространства. Это подтвердили снимки, полученные с помощью электронного микроскопа. Это изменило представление о принципах организации биологических нейронных сетей.
Ученые подчеркивают, что разработанная ими технология ускоряет исследования — эксперименты, занимавшие годы, можно провести за часы. Это особенно важно для изучения механизмов обработки информации мозгом и основ интеллекта. Следующий этап, по словам исследователей, — расширение модели на другие области мозга и на иные виды животных, включая приматов. А конечной целью ученые видят создание цифровых двойников мозга человека.
Однако точность моделей зависит от объема данных, а сбор информации о мозге человека требует не только иных технических решений, но и затрагивает вопросы этики. При этом остается проблема обобщаемости результатов: моделирование нейронных реакций мышей может не отражать сложность когнитивных процессов приматов. Кроме того, даже высокоточные предсказания не объясняют причинно-следственные связи в нейронной активности. Ведь цифровые двойники — инструмент познания, а не замена биологических систем.
Меню 
Поиск 
Знания 
События 
Новости