I ricercatori dell’Università di Harvard e DeepMind hanno recentemente creato un modello 3D virtuale e biologicamente accurato di un ratto che può essere controllato da reti neurali artificiali . I ricercatori sperano che studiare come una rete neurale artificiale controlla un ratto simulato attraverso un ambiente 3D potrebbe fornire indizi neuroscienziati su come i cervelli reali controllano gli organismi.

Come recentemente riportato dall’IEEE Spectrum , un nuovo documento che sarà presentato questa settimana alla Conferenza internazionale sulle rappresentazioni dell’apprendimento descrive in dettaglio la creazione di un ambiente 3D simulato. In questo ambiente esiste un modello 3D di un ratto e il topo da laboratorio generato dal computer sarà controllato da modelli di intelligenza artificiale. L’obiettivo del nuovo studio è vedere se le reti neurali che controllano il ratto potrebbero avere funzioni analoghe trovate nel cervello biologico.

I mattoni delle reti neurali profonde sono i neuroni o nodi che trasformano i dati con funzioni matematiche. Questi neuroni sono uniti in strati in un modo che ricorda le connessioni sinaptiche del cervello. Mentre ci sono molte differenze notevoli tra reti neurali artificiali e cervelli reali, un certo numero di neuroscienziati e ricercatori ritengono che i parallelismi esistenti tra i due potrebbero fornire utili spunti su come funzionano i cervelli, migliorando potenzialmente sia l’IA che le neuroscienze.

L’ambiente 3D generato dal computer creato dai ricercatori deve fungere da piattaforma controllata e sperimentale per i ricercatori dell’IA. I ricercatori saranno in grado di utilizzare l’ambiente per sperimentare come le varie reti neurali affrontano le sfide e come si avvicinano (o non si avvicinano) alle reti biologiche. Come ha spiegato il ricercatore post-dottorato e coautore dello studio Jesse Marshall, citato da IEEE Spectrum, mentre l’esperimento di neuroscienza medio analizza il cervello degli animali mentre svolgono un compito (o solo alcuni compiti), e la maggior parte dei robot sono progettati solo per un pochi compiti, è necessaria una spiegazione più solida di come funzionano e sorgono i cervelli flessibili. Secondo Marshall, l’articolo “è l’inizio del nostro sforzo per capire come nasce la flessibilità e come viene implementata nel cervello,

Il ratto ingegnerizzato dal computer è biologicamente accurato, con tutte le articolazioni e i muscoli che si potrebbero trovare in un vero ratto. Il ratto ha anche simulato sensi come la propriocezione (un senso delle parti del corpo nello spazio) e la visione. La rete neurale che controlla i movimenti del ratto è stata addestrata su quattro diversi compiti: toccare una palla con un tempismo preciso, navigare in un labirinto, saltare oltre i vuoti e navigare in una regione collinosa e ripida.

Quando il topo virtuale ha completato i compiti, il team di ricerca ha analizzato le registrazioni dell’attività della rete utilizzando tecniche basate su quelle utilizzate nel campo delle neuroscienze. I ricercatori hanno analizzato l’attività della rete per determinare in che modo la rete aveva manifestato lo schema di controllo motorio necessario per svolgere i compiti assegnati.

I ricercatori hanno scoperto che la rete neurale ha riutilizzato alcune rappresentazioni per i diversi compiti, applicando modelli comuni a diversi scenari. L’attività neurale è stata spesso rappresentata come sequenze discrete, cosa che è stata osservata nei roditori reali e negli uccelli. Una scoperta inaspettata è stata che l’attività naturale in un modello di IA sembrava essere presente per un periodo di tempo più lungo del previsto se il modello di IA stesse semplicemente controllando il movimento di arti e muscoli. Ciò potrebbe suggerire che la rete AI manifesti comportamenti e movimenti a livello astratto per cose come saltare e correre. Ciò rispecchia i modelli cognitivi che sono stati proposti per gli animali della vita reale.

Sebbene le reti neurali artificiali possano mancare dell’incarnazione fisiologica e del realismo delle reti neurali reali, i neuroscienziati come Blake Richards della McGill University in Canada sostengono, come riportato dall’IEEE Spectrum , che i modelli condividono molte importanti caratteristiche dell’elaborazione neurale con autentiche reti neurali, e loro sono utili per fare previsioni su come l’attività neurale potrebbe influenzare il comportamento. Pertanto, il recente risultato del documento è stato la progettazione di un metodo per sperimentare le reti neurali e addestrarle in un ambiente più realistico, consentendo un migliore confronto con gli esperimenti che coinvolgono dati biologici.

Stephen Scott, un neuroscienziato della Queen’s University in Canada, ritiene inoltre che la struttura progettata nel nuovo documento potrebbe essere un metodo utile per esaminare le basi neurali del comportamento. Il ratto virtuale è in grado di eseguire una varietà di comportamenti complessi a più stadi che possono essere esattamente correlati all’attività neurale. Questo è un vantaggio rispetto al modo in cui la maggior parte degli esperimenti con modelli animali viene fatta solo su compiti semplici, a causa della complessità della registrazione dell’attività neurale.

Tuttavia, Scott riconosce anche che il processo di raccolta di dati neuronali da animali che svolgono compiti complicati può essere estremamente difficile. Pertanto, Scott spera di vedere gli autori del documento confrontare l’attività neurale del ratto virtuale, mentre svolge compiti facili, con l’attività trovata in esperimenti di laboratorio nel mondo reale, al fine di comprendere meglio come i modelli virtuali e il cervello del mondo reale i modelli differiscono.

Di ihal

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