Исследователи DeepMind создали реалистичную компьютерную модель мушки
Модель плодовой мушки (Drosophila, любимица генетиков) способна ходить, летать и реагировать на окружающую среду, почти как живое насекомое. Кому нужна такая дичь, спросите вы? Не торопитесь с ответом.
🔥 Еще больше интересного в моем канале продуктовые штучки
Такая цифровая муха - инструмент для глубокого понимания принципов работы биологических систем и создания новых технологий, вдохновлённых природой. Она помогает тестировать гипотезы, моделировать заболевания, разрабатывать роботов и улучшать нейроуправление без риска для живых существ.
Кому это полезно:
- Исследователям в области биологии, нейронауки, робототехники и искусственного интеллекта
- Инженерам, разрабатывающим микророботов и автономные системы
- Преподавателям и студентам естественнонаучных дисциплин
- Разработчикам ИИ и адаптивных систем управления
Практическая ценность
Для биологов и нейроучёных
Модель позволяет изучать, как нервная система, тело и внешняя среда взаимодействуют друг с другом. Например, можно "выключить" зрение у цифровой мухи и посмотреть, как она компенсирует это за счёт других чувств. Это даёт новые возможности для исследований поведения, сенсорных систем и моторики, которые сложно реализовать на живых организмах
Благодаря высокой детализации, модель служит платформой для проверки гипотез о работе нейронных цепей, изучения генетических и молекулярных механизмов формирования нейронных сетей, а также моделирования различных патологий нервной системы
Где применить?
Для робототехников
Алгоритмы управления движением, отработанные на цифровой мухе, уже применяются для создания микророботов. Такие роботы смогут передвигаться по сложным поверхностям и в труднодоступных местах, используя принципы, подсмотренные у насекомых
Для разработчиков симуляторов и ИИ
Открытый исходный код модели позволяет экспериментировать с параметрами среды, физики и поведения, что ускоряет разработку новых адаптивных систем управления и улучшает симуляцию биомеханики Модель служит тестовой средой для создания и тренировки ИИ-алгоритмов, которые могут быть использованы в автономных устройствах, дронах и других роботизированных системах, требующих высокой адаптивности к меняющимся условиям среды.
Модель мухи полностью выложили в опенсорс
Для образования и науки
Модель - открытая платформа, которую можно использовать для обучения, демонстраций и проведения виртуальных экспериментов без необходимости работать с живыми животными
Дальнейшие планы
После создания цифровой модели мухи DeepMind планирует реализовать следующий крупный проект: цифровую версию рыбки данио-рерио (zebrafish).
Эта рыба особенно интересна учёным, поскольку примерно 70% ее генов совпадают с человеческими, что делает её важной моделью для биомедицинских исследований.
Это позволит глубже понять работу нервной системы и биомеханику, которые ближе к человеку, чем у мух. Такой симулятор станет инструментом для изучения генетических заболеваний, разработки новых методов диагностики и тестирования лекарств на виртуальных организмах, что ускорит и удешевит биомедицинские исследования.
Следующие поколения цифровых моделей позволят проектировать роботов, способных адаптироваться к непредсказуемым условиям, например, для работы в зонах стихийных бедствий или на других планетах.
Учёные и инженеры смогут экспериментировать с параметрами среды и организма, чтобы тестировать гипотезы о работе сенсорных систем, адаптации к стрессам и другим сложным биологическим процессам
Google совместно с учеными из Harvard и HHMI Janelia уже создали первый в мире подробный "атлас активности" мозга рыбы данио-рерио (zebrafish) в рамках проекта ZAPBench.
Этот атлас основан на уникальных 4D-записях активности примерно 70 000 нейронов в мозге личинки рыбы, которые реагировали на различные виртуальные стимулы, такие как изменение света и течения воды
Исследователи теперь могут не только видеть, как устроены связи между нейронами (структурная карта), но и наблюдать, как "трафик" сигналов реально движется по мозгу в ответ на внешние раздражители. Это шаг к пониманию того, как работает мозг в динамике, а не только его "провода"
ZAPBench - открытый бенчмарк, который позволяет тестировать и сравнивать модели ИИ по способности предсказывать, как будет вести себя мозг в следующий момент времени. Это ускоряет разработку новых алгоритмов для анализа и моделирования мозговой активности.
Личинки данио-рерио прозрачны, что дает возможность сканировать их мозг целиком без хирургии. Это делает модель идеальной для масштабных исследований нейронных сетей и тестирования гипотез о работе мозга.
В перспективе такие инструменты помогут лучше понять механизмы человеческого мозга и даже предсказывать развитие неврологических заболеваний, используя аналогичные подходы на более сложных организмах
Пожалуйста, поддержите меня, поставьте лайк!
Исследователи из Janelia Research Campus наблюдали за тысячами нейронов в гиппокампе мышей в режиме реального времени, смогли понять и визуализировать процесс обучения мышей. Подтвердилась гипотеза о когнитивной карте, которая формируется при решении задач.