سوف يسمح التوأم الرقمي للقشرة البصرية في دماغ الفأر بإجراء تجارب عصبية وتمكين اختبارات افتراضية سريعة وفعالة لدراسة نشاط الدماغ * ساعدت أفلام الحركة التي عُرضت على الفئران في تحسين البيانات الخاصة بالذكاء الاصطناعي
استخدم باحثون في جامعة ستانفورد الذكاء الاصطناعي لإنشاء "توأم رقمي" للقشرة البصرية في الفأر، والذي يمكنه التنبؤ بنشاط الدماغ استجابة لمحفزات بصرية جديدة. يمكن لهذه النماذج الرقمية أن تحدث ثورة في مجال علم الأعصاب من خلال تمكين التجارب الافتراضية غير المحدودة والفعالة، وكشف كيفية تنظيم الدماغ للمعلومات.
إنشاء توأم رقمي لدماغ الفأر
نجح باحثون في جامعة ستانفورد في إنشاء توأم رقمي لدماغ الفأر. على غرار الطيارين الذين يستخدمون أجهزة محاكاة الطيران للتدرب بأمان على المناورات المعقدة، قد يجري العلماء في المستقبل القريب تجارب على محاكاة واقعية للغاية لدماغ الفأر. في دراسة جديدة، قام باحثون من كلية الطب بجامعة ستانفورد وشركاؤهم بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي لإنشاء "توأم رقمي" للقشرة البصرية في الفأر - وهي منطقة الدماغ المسؤولة عن معالجة المعلومات البصرية.
عملية التدريب والقدرة التنبؤية
تم تدريب التوأم - نسخة الدماغ الرقمية - على أساس قواعد بيانات واسعة النطاق للنشاط العصبي المسجل من الفئران الحقيقية أثناء مشاهدة مقاطع من الأفلام. وبعد الانتهاء من التدريب، أصبح النموذج قادراً على التنبؤ بدقة بكيفية استجابة عشرات الآلاف من الخلايا العصبية للصور ومقاطع الفيديو الجديدة.
يمكن للتوائم الرقمية تسهيل التحقيق في نشاط الدماغ وجعل العملية التجريبية أكثر كفاءة.
وقال البروفيسور أندرياس تولياس من قسم طب العيون في جامعة ستانفورد الطبية والمؤلف الرئيسي للورقة البحثية التي نشرت في 10 أبريل في مجلة نيتشر: "إذا قمت ببناء نموذج للدماغ وكان دقيقًا للغاية، فهذا يعني أنه يمكنك إجراء المزيد من التجارب". "ستكون التجارب الأكثر واعدة قادرة على الاختبار في الدماغ الحقيقي"
القدرة على التعميم والعمل مع البيانات الجديدة
وعلى عكس نماذج الذكاء الاصطناعي السابقة للقشرة البصرية، والتي كانت قادرة فقط على محاكاة استجابة الدماغ لنوع المحفزات التي يتعرض لها أثناء التدريب، فإن النموذج الجديد قادر على التنبؤ باستجابة الدماغ لمجموعة واسعة من المدخلات البصرية الجديدة. بل إنه قادر أيضًا على استنتاج السمات التشريحية لكل خلية عصبية.
النموذج هو مثال على "النموذج الأساسي" - وهو نوع جديد نسبيًا من نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التعلم من مجموعات البيانات الكبيرة، ثم تطبيق المعرفة على مهام جديدة وأنواع جديدة من البيانات - أو كما يحدده الباحثون، "التعميم خارج التوزيع الذي تعلمه النموذج أثناء التدريب".
(يعتبر ChatGPT مثالاً معروفًا للنموذج الأساسي، حيث يتعلم من كميات هائلة من النصوص لفهم وإنشاء نص جديد.)
"في كثير من النواحي، فإن بذرة الذكاء هي القدرة على التعميم بشكل صحيح"، كما قال تولياس. "الهدف النهائي - الكأس المقدسة - هو التعميم على السيناريوهات التي تتجاوز التشتت الذي تم تعلمه أثناء التدريب."
أفلام للفئران
ولتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد، سجل الباحثون أولاً نشاط أدمغة الفئران الحقيقية أثناء مشاهدتها للأفلام - الأفلام المخصصة للبشر. وكانت الفكرة هي أن هذه الأفلام من شأنها محاكاة ما قد يراه الفئران في البيئات الطبيعية بشكل أفضل.
وقال تولياس "من الصعب للغاية الحصول على فيلم واقعي للفئران، لأن لا أحد يصنع أفلام هوليوود للفئران". لكن أفلام الحركة كانت جيدة بما يكفي للبحث.
تمتلك الفئران رؤية منخفضة الدقة - مماثلة لمجال الرؤية المحيطي لدينا - مما يعني أنها تدرك الحركة بشكل أساسي بدلاً من التفاصيل أو اللون. وأوضح تولياس أن "النظام البصري للفئران يستجيب بقوة لمحفزات الحركة، ولذلك عرضنا عليهم أفلامًا تحتوي على الكثير من الحركة".
في عدة عروض قصيرة، سجل الباحثون أكثر من 900 دقيقة من نشاط الدماغ من 8 فئران تشاهد مقاطع أفلام مليئة بالحركة، مثل الفيلمماكس المجنون . خلال العروض، قامت الكاميرات بمراقبة حركات عيون الفئران وسلوكها.
استخدم الباحثون البيانات المرفقة لتدريب نموذج أساسي، والذي يمكن تكييفه مع التوأم الرقمي لكل فأر على حدة من خلال التدريب الإضافي.
تنبؤات دقيقة
تمكن التوأم الرقميان من محاكاة النشاط العصبي لإخوتهما البيولوجيين بدقة استجابة لمجموعة متنوعة من المحفزات البصرية الجديدة - بما في ذلك مقاطع الفيديو والصور الثابتة. كانت الكمية الهائلة من البيانات المستخدمة في التدريب هي العامل الأساسي لنجاحهم، كما يدعي تولياس: "لقد كانت دقيقة بشكل مثير للإعجاب بفضل التدريب على مثل هذه المجموعات الضخمة من البيانات".
وعلى الرغم من أن النماذج تم تدريبها حصريًا على النشاط العصبي، إلا أنها كانت قادرة على التعميم على أنواع أخرى من البيانات. تمكن التوأم الرقمي لفأر معين من التنبؤ بالمواقع التشريحية وأنواع الخلايا لآلاف الخلايا العصبية في القشرة البصرية، بالإضافة إلى الاتصالات بينها.
وتحقق الباحثون من هذه التوقعات باستخدام صور عالية الدقة التقطتها مجهر إلكتروني للقشرة البصرية للفأر نفسه، والتي كانت جزءًا من مشروع واسع النطاق لرسم خريطة لبنية ووظيفة القشرة البصرية للفأر على مستوى لم يسبق له مثيل من قبل. وقد تم نشر نتائج هذا المشروع، المعروف باسم MICrONS، في مجلة Nature في نفس الوقت.
فتح الصندوق الأسود
وبما أن التوأم الرقمي قادر على العمل بشكل جيد بعد عمر الفأر، فسيكون من الممكن إجراء عدد غير محدود تقريبًا من التجارب عليه - في الواقع، على نفس الحيوان. يمكن إجراء التجارب التي كانت تستغرق سنوات في ساعات، كما يمكن إجراء ملايين التجارب بالتوازي، مما يؤدي إلى تسريع البحث في كيفية معالجة الدماغ للمعلومات ومبادئ الذكاء.
وقال تولياس "نحن نحاول فتح الصندوق الأسود، إذا جاز التعبير، لفهم الدماغ على مستوى الخلايا العصبية الفردية أو مجموعات الخلايا العصبية وكيفية تكاملها لتشفير المعلومات".
وفي الممارسة العملية، توفر النماذج الجديدة بالفعل رؤى جديدة. وفي دراسة أخرى ذات صلة، نشرت في نفس الوقت في مجلة Nature، استخدم الباحثون التوأمة الرقمية لاكتشاف كيفية اختيار الخلايا العصبية في القشرة البصرية للخلايا العصبية الأخرى التي تصنع معها اتصالات.
كان العلماء يعرفون بالفعل أن هذه الخلايا العصبية متشابهة وتميل إلى تكوين روابط - على غرار الطريقة التي يشكل بها الناس الصداقات. كشف التوأم الرقمي عن الصور الأكثر أهمية: تفضل الخلايا العصبية الاتصال بالخلايا العصبية التي تستجيب لنفس الحافز - على سبيل المثال، اللون الأزرق - على الخلايا العصبية التي تستجيب لنفس المنطقة في الفضاء البصري.
"إن الأمر يشبه اختيار الأصدقاء بناءً على ما يحبونه وليس على أساس موقعهم"، كما قال تولياس. "لقد تعلمنا قاعدة أكثر دقة حول كيفية تنظيم الدماغ."
اتجاهات البحث المستقبلية
ويخطط الباحثون لتوسيع نماذجهم لتشمل مناطق إضافية من الدماغ وحيوانات مختلفة، بما في ذلك الرئيسيات ذات القدرات المعرفية الأكثر تقدما.
"في نهاية المطاف، أعتقد أنه سيكون من الممكن بناء توائم رقمية لأجزاء من الدماغ البشري على الأقل"، كما قال تولياس. "هذه مجرد قمة جبل الجليد."
المؤلف الرئيسي للدراسة (المقالة) هو الدكتور إريك وانج، وهو طالب طب في كلية بايلور للطب.
المزيد عن الموضوع على موقع العلوم:
