Kategóriák Tech

Újabb nagy felfedezést tett a Blue Brain az agyműködéssel kapcsolatban

Azt már eddig is tudtuk, hogy a neuronok a beléjük érkező elektromos jeleket kisebb részekre bontják, most viszont a Blue Brain projekten dolgozó kutatók felfedezték, hogy a neuronokat összekötő dendritek a beérkező információk tükrében dinamikusan dolgoznak össze a tanulás érdekében. Az eredmények még egy lépéssel tovább viszik az emberi gondolkodás megértésére tett próbálkozásokat és a mesterséges intelligencia terén is új lehetőségeket biztosíthat a biológia algoritmusokká való átalakítása révén.

Kutatásukban a tudósok létrehoztak egy új vizsgálati rendszert, amivel a korábbiaknál jobban képesek megfigyelni, hogy milyen szerepe van egy neuronnak az agyműködésben. A kísérletekhez a projekt keretében már korábban elkészített virtuális rágcsáló agykérget használták fel. A kutatók szerint, az emberi és más állatok neuronjai is hasonlóan működhetnek.

Az eredmények szerint, amikor információ érkezik egy adott neuronba, akkor az információ összetettségének függvényében változik, a neuronok csápszerű dendritjeinek működése.

Az, hogy milyen erős elektromos jel érkezik egy neuronba a szinapszisoktól függ és a tanulás során megváltozhat. Azzal, hogy megvizsgálták a szinapszisok kommunikációját meghatározó “kapcsolati mátrixot”, egy algoritmussal meg tudták határozni, hogy mikor és hol alakulnak független tanuló egységek a dendritek strukturális és elektromos tulajdonságaikból. Leegyszerűsítve a dendritek különálló adatfeldolgozó egységekké alakulnak, melyek dinamikusan dolgoznak együtt a feldolgozandó információ összetettségétől függően.

A kutatók szerint ez a mechanizmus nagyban hasonlít a számítástechnikában használt párhozamos számítási folyamatokra, amit több szuperszámítógépnél is alkalmaznak. Például a mély tanulásos mesterséges intelligencia esetében az egységek módosítják a rajtuk áthaladó információkat. A neuronok esetében annyi a különbség, hogy a dendritjeik segítségével akár több különálló egységgé is képesek alakulni, hogyha az információk összetettsége ezt megkívánja.

A matematikai módszerekkel a kutatók képesek voltak meghatározni, hogy mely információk válnak szét a párhuzamos számítási egységeknél. Ez pedig lehetővé teszi, hogy meghatározzák azt az összetettséget, ami az adott agyi hálózatokat jellemzi, ezzel elérhetőbbé téve az agy pontosabb digitális rekonstrukcióját.

Az eredmények szerint továbbá a tanulásban is fontos szerepe van ezeknek a független számítási egységek számának és elhelyezkedésének, melyekre az előzőek alapján a beérkező jelek is komoly hatással vannak.

A jelenleg használt mesterséges intelligencia algoritmusok még arra az elképzelésre épültek, hogy a neuronok statikus egységek, amik csupán a beléjük érkező információk feldolgozásáért felelősek. A felfedezés szerint ezzel ellentétben a neuronok dinamikusan akár több alegységre is fel tudnak bomlani, amik egymástól függetlenül segítik az információk feldolgozását. A kutatók szerint ez a mechanizmus komoly előnyt jelenthet a mesterséges intelligencia számra is, hogyha sikerül az informatikába is átültetni.

Az eredményeket a kutatók azzal magyarázzák, hogy a legtöbb agyi állapotba vannak olyan neuronok, amiknek nincs szükségük a teljes számítási kapacitásukra. Azonban egy másik állapot esetén már szükségessé válhatnak, így kialakult egy módszer, ami könnyű és különböző mértékű átmenetet képez.

A kutatók szerint a felfedezés komoly előrelépés az agy működésének megértése felé, viszont még mindig rengeteg ismeretlen áll előttük. A csapat most azon dolgozik, hogy a számító egységek csoportosulásaiba kialakuló gyors változásokat szerepét és működését is jobban megértsék.

Forrás: cell.com

Megosztás

Legutóbbi tartalom

Célegyenesben Kína a 2020-as károsanyag kibocsátási célkitűzéseiben

A University College London kutatónak közreműködésével készített felmérés szerint jelentős mértékben csökkent 2014 és 2017 között a kínai hőerőművek károsanyag…

2019-10-11

Trópusi erdőben találtak új antibiotikumot

A Rutgers Egyetem kutatói egy nemzetközi közreműködés keretében felfedeztek egy új antibiotikumot, amit a mexikói trópusi erdők talajában élő baktériumok…

2019-10-11

24,8 százalékos hatásfokot értek el az olcsó perovszkit alapú nap celláknál

A kínai Nanjing és a kanadai Toronto Egyetemek kutatócsapatának sikerült elkészítenie egy teljes perovszkit tandem nap cellát. Az új celláról…

2019-10-11

Az első exobolygó felfedezője szerint a benépesítésük lehetetlen feladat lenne

Michel Mayor, svájci Nóbel-díjas kutató szerint az emberek soha nem fogják benépesíteni a Naprendszeren kívül eső bolygókat, mivel ahhoz túl…

2019-10-11

Új szintre lépett a lítium-szén dioxid akkumulátorok fejlesztése

A lítium-szén dioxid akkumulátorokon alapuló energiatározó rendszerek azért vívtak ki elismerést maguknak az elmúlt években, mivel elméletileg akár hétszer magasabb…

2019-10-03

2000 atom volt egyszerre két helyen az új kvantum rekordnál

A Bécs és a Basel Egyetemek közreműködésében eddig nem látott méretekben tesztelték a kvantum szuperpozíció elméletét. A kísérletben összesen több…

2019-09-26

Ez a weboldal cookie-kat használ.

Elolvasom