「電子ミバエ」がマスク氏を警戒させた!その背後には、コンピューターで実行できる13万個のニューロンからなる脳全体の地図がある。

「電子ミバエ」がマスク氏を警戒させた!その背後には、コンピューターで実行できる13万個のニューロンからなる脳全体の地図がある。

脳科学研究は大きな前進を遂げました!

プリンストン大学の科学者らは最近、成体動物の全脳コネクトームマップを初めて作成することに成功したと発表した。

この中には、メスのキイロショウジョウバエの脳から抽出した 13 万個の注釈付きニューロンと、それらの間の数千万個の化学シナプスが含まれています。

さらに重要なのは、データは完全にオープンであり、ワンクリックでクエリできることです。

Codex の Web サイトで関連情報を入力するだけで、各ニューロンの接続性、サイズ、神経伝達物質などの情報を確認できます。

写真

直感的な 3D モデルが含まれています。

写真

この研究は発表されるとすぐに大きな注目を集めました。

写真

Nvidia の AI 科学者Jim Fan 氏はこの投稿をリツイートし、「いいね」しました。

興味深いのは、このプリンストンの研究には、注意力、作業記憶、さらには基本的な意識に関する自然のアルゴリズムに関する洞察が含まれていることです。

コネクトームをコンパイルされた実行可能バイナリとして扱うと、完全な脳シミュレーションからどれだけのソース コードを逆コンパイルできるでしょうか?

写真

それだけでなく、ショウジョウバエの脳の構造は機械学習にも重要なインスピレーションを与えます。

すでに誰かがこのモデルをコンピューター上で実行し、ショウジョウバエが触角を食べたり手入れしたりするプロセスをシミュレートしています。

写真

マスク氏もこの「電子ミバエ」に注目し、事態がおかしくなり始めていると感じた。

写真

電子顕微鏡画像からの描画

研究チームは、メスのキイロショウジョウバエの脳の完全なコネクトームマップを再構築した。

従来の切片法とは異なり、アトラスの情報は主に電子顕微鏡写真から得られます。

これらの電子顕微鏡写真は、2018 年に Zheng、Lauritzen らによって公開された FAFB (成虫ハエの脳全体) データセットから取得したものです。

電子顕微鏡写真の解像度により、タンパク質分子をはっきりと見ることができ、コンピューター分析によって関連情報を得ることができます。

わずか0.1mmの大きさのショウジョウバエの脳には、哺乳類のシナプスよりも密度の高い、数億個のシナプスがあります。

写真

ショウジョウバエの脳の神経は、9 つ​​の主要カテゴリ、31 の副次カテゴリ、78 の領域に分かれています。

写真

これら 9 つの主要カテゴリは、情報の流れの方向に応じてニューロンをさらに 3 つの部分に分割することによって得られます。

写真

光学顕微鏡下での神経構造と比較することで、チームが構築したモデルの精度が予備的に検証されました。

さらに、数値計算と手動のサンプリング検査の結果からも、モデルが正確であることが証明されています。

さらに、研究チームは統計分析を通じて、ニューロン間の神経伝達物質の成分も高い精度で予測した。

研究チームはまた、ショウジョウバエの眼の神経回路を分析し、入力ニューロンから出力ニューロンへの情報の流れのプロセスを追跡した。

入力ニューロンと出力ニューロンの数は神経系に占める割合は小さいですが、それらは脳と外界をつなぐ架け橋です。

これを実現するために、研究チームは確率モデルを使用して、シードニューロンから始まる情報の流れを分析しました。

写真

研究チームは各シードニューロンを横断し、神経中枢、そして遠心神経への情報伝達のプロセスを測定した。

トラバーサルプロセス中に情報伝達によって移動した距離はソートされ、正規化されます。

このプロセスにより、研究者はさまざまな種類の受信情報がどのように対応する神経中枢に伝達されるかを判断することができ、結果は予想と一致しました。

写真

建設には4年かかりました

研究者が成虫のショウジョウバエの完全な脳データ(FAFB)の収集から成虫のショウジョウバエの脳マップの完全な構築までに合計 194 週間、つまり約 4 年を要したことは特筆に値します。

写真

舞台裏では、 FlyWireと呼ばれるこのプロジェクトは、200 人を超えるコミュニティ メンバーからの貢献とサポートを受けています。

公式ウェブサイトの情報によると、FlyWire はショウジョウバエの全脳コネクトームの再構築を目的とした人間と AI の共同プロジェクトです。具体的には、FlyWire はプリンストン大学の Mala Murthy と Sebastian Seung の研究室によって作成され、そのコミュニティは神経生物学者、コンピューター科学者、校正者で構成されています。

ニューロンのつながりを脳の機能に結び付けることによって、脳の働きを理解する上で大きな進歩を遂げることができます。

写真

論文の宛先:
[1] https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.06.27.546656v1.full.pdf [2] https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.06.27.546055v1.full.pdf [3] https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.05.02.539144v1.full.pdf

<<:  北京大学の法律モデルChatLawがサーバー爆発:張三の裁判方法を教えます

>>:  ザッカーバーグがマスクの家を盗んだ! MetaはTwitterの混乱を利用して競合製品を急いで発売し、明後日発売される予定だ。

ブログ    
ブログ    

推薦する

...

IEEE コンピュータ協会が 2023 年の技術トレンド予測評価を発表

コンピューターサイエンスとエンジニアリングの主要会員コミュニティである IEEE コンピューターソサ...

...

ディープラーニングと自動テキスト要約が出会うとき

[[198984]]導入近年のテキスト情報の爆発的な増加により、人々はニュース、ブログ、チャット、レ...

人工知能技術の発展の概要

人工知能は、コンピュータサイエンス業界のトップテクノロジーの一つとして、1956年にダートマス会議で...

新たなブレークスルー:科学者が脳のようなナノワイヤネットワークを開発し、AIが人間のリアルタイム学習と記憶を模倣できるようにする

11月3日、研究者らは脳内の神経ネットワークを模倣することで動的に学習し記憶できる物理的なニューラル...

大規模なモデルでプロンプト内のより多くの例を学習させたい場合は、この方法を使用すると、より多くの文字を入力できます。

GPT や LLaMA などの大規模な言語モデルを使用する場合、入力プロンプトに文字数制限があるこ...

ハイエンドチップはインテリジェント運転の問題を解決できるでしょうか?

この数か月の「影響」を経て、誰もが半導体不足の事実を十分に認識したと思います。2020年12月以来、...

アルゴリズムは AI の進歩の原動力となることができるでしょうか?

2006年以降、ディープラーニングに代表される機械学習アルゴリズムは、マシンビジョンや音声認識など...

機械学習のケーススタディ: クレジットカード詐欺検出

私は51CTOアカデミー講師の唐玉迪です。51CTOアカデミーの「4.20 ITリチャージフェスティ...

自分でゴミを分別できるスマートゴミ箱が登場するまで、どれくらい時間がかかるのでしょうか?

あなたの市では今日から「ゴミの分別」が始まりましたか?上海が先導して実証を進め、北京、天津、重慶、成...

...

デジタルビジネスにおける AI の 6 つの設計原則

人工知能 (AI) は、現在人間が行っている意思決定やタスクを補強し、自動化する機能を備えているため...

衣服にNFCを追加: 袖をかざすだけで安全に支払い

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

...