Изучение человеческого мозга при помощи искусственных нейронных сетей

Изучение человеческого мозга при помощи искусственных нейронных сетей

Нейробиологи при помощи алгоритмов искусственных нейронных сетей анализируют человеческий мозг

Как рождается сознание ? Исследователи подозревают, что ответ на этот вопрос лежит в связи между нейронами. Однако к сожалению, мало известно об нейронах головного мозга. Это связано также с проблемой времени: отслеживание связей между нейронами в собранных данных потребует огромное количество человеко-часов. На сегодняшний день, ни один компьютер не смог идентифицировать нейронные контакты клеток достаточно хорошо. Ученые из института нейробиологии Макса Планка в Мартинсрид планируют изменить это с помощью искусственного интеллекта. Они обучили несколько искусственных нейронных сетей и тем самым позволили значительно ускорить анализ реальных нейронных цепей.

Нейроны нуждаются в группе. По отдельности эти клетки могут мало чего достичь, но когда они объединяются то образуют единую мощную сеть, которая контролирует даже поведение человека. Как часть этого процесса, клетки обмениваются информацией через свои точки соприкосновения, синапсы. Информация о том, как нейроны соединены друг с другом, имеет решающее значение для нашего понимания основных функций головного мозга и вышестоящих процессов, таких как обучение, память, сознание и расстройство нервной системы. Исследователи подозревают, что ключ ко всему лежит в связях 100 млрд. клеток в человеческом мозге.

Чтобы использовать этот ключ нужно понимать что каждый нейрон в мозге имеет тысячи контактов и партнерских клеток. Буквально несколько лет назад, перспектива достижения этого казалось нереальным. Однако ученые из института Макса Планка отказываются пугаться понятия, что что-то «нереально». Таким образом, за последние несколько лет, они развивали и совершенствовали методы окрашивания и микроскопию, которые могут быть использованы для преобразования образцов ткани головного мозга в трехмерные электронно-микроскопические изображения. Их последний микроскоп, который используется департаментом в качестве прототипа, сканирует поверхность образца с 91 пучками. По сравнению с предыдущей моделью, это увеличивает скорость сбора данных с коэффициентом более 50 . В результате чего, целый головной мозг можно изучать в течение нескольких лет, а не десятилетий.

Хотя теперь можно разложить кусок ткани головного мозга на миллиарды пикселей, анализ данных изображений электронной микроскопии может продлиться несколько лет. Это связано с тем, что стандартные компьютерные алгоритмы часто слишком неточные, чтобы надежно отслеживать тончайшие прогнозы нейронов и для выявления синапсов. По этой причине, людям приходится часами сидеть перед мониторами компьютеров для выявления синапсов в шпунте изображений, созданных с помощью электронного микроскопа

Обучение нейронных сетей

На сегодняшний день, ученые из института Макса Планка, возглавляемый Юргеном Крнфельд уже сейчас преодолевают это препятствие при помощи искусственных нейронных сетей. Эти алгоритмы способны обучаться и делать обобщения на основе этих знаний. Уже сейчас они очень успешно применяются в обработке изображений и распознавания образов. «Это было очень правильным решением применять искусственные нейронные сети для изучения реальной нейронной сети», — говорит руководитель исследования Йорген Корнфельд. Тем не менее, это было не совсем просто, как кажется на первый взгляд. В течение нескольких месяцев ученые обучали и тестировали так называемые, сверточные нейронные сети, для распознавания клеток, компонентов клеток и синапсов и способность отличать их друг от друга.

После краткого этапа обучения, в результате чего сеть SyConn теперь способна идентифицировать эти структуры самостоятельно и точно. Ее использование показало, что SyConn настолько надежна, что нет необходимость проверять ее на наличие ошибок. «Это абсолютно фантастика! Мы даже не ожидали достичь такой высокой точности!», — говорит Корнфельд с явным восхищением успеха SyConn, который является частью его докторских исследований. И он имеет все основания быть в восторге, так как разработанная нейронная сеть позволяет разгрузить нейробиологов, сэкономив тысячи часов монотонной работы в будущем.


искусственные нейронные сети искусственный интеллект
Гость, оставишь комментарий?
Имя:*
E-Mail:


 
Свежее новое
  • Четверть населения Финляндии, будет обучена работе с роботами и нейросетями.
  • Финляндии предстоит расти и расти, перед тем, как она сможет выйти на мировой рынок с технологиями искусственного интеллекта и все же, это не мешает
  • Как искусственный интеллект передает информацию от людей, потерявших способность говорить?
  • Несколько групп ученых смогли преобразовать команды головного мозга в речь с помощью компьютера-синтезатора. Для того, чтобы это сделать, они
  • К 2025 году, роботы строители, могут составить 10 процентов рабочей силы Японии.
  • Япония является одной из стран, в которой автоматизация процесса строительства, происходит очень медленно. Роботы на практике показывают лишь то, что
  • Интуитивный Алгоритм Технологической Сингулярности на основе Сильного Искусственного Интеллекта «Smart-MES»
  • Технологическая Сингулярность означает такое быстрое развитие прогресса, связанное с созданием сообщества Сильных Искусственных Интеллектов, когда
  • Видеокамеры научились различать телефоны в руках автомобилистов
  • Совсем недавно, в Москве, Сергей Собянин сделал официальное заявление, что с 2019 года в Москве заработают камеры, которые будут отслеживать опасных
Последние комментарии
Каким был первый робот в мире? Происхождение слова "Робот"
Восхищения нет предела делу ваших рук и идей. Хочется склонить голову перед вашим трудом, хотя твердо придерживаюсь Библии (не поклоняться идолам)
Как работает Любовь? Квантовая связь нейронной активности Людей
Я думаю, когда начнется квантовое взаимодействие мржду человеком и ИИ это и будет началом конца.
Как работает Любовь? Квантовая связь нейронной активности Людей
Как вы считаете, возможно ли образование квантовых взаимодействий между человеком и ИИ? 
Сильный Искусственный Интеллект «Smart-MES» как основа Технологической Сингулярности России
А почему бы сразу СИИ не запустить в другую галактику, может там нет коррупции, воровства, плебейства и прочей муры, которая не только мешает
Искусственный Интеллект. Концепция развития и внедрения Искусственного Интеллекта (Искусственной Аналитики)
Согласен. проблема ИИ не в наборе задач. Главная проблема - познание процесса мышления как феномена физиологии головного мозга человека.
Мы в социальных сетях
Статистика
0  
Всего статей 1545
0  
Всего комментариев 76
0  
Пользователей 69