Фронтиры нейронаук. Вычислить поведение из нейронной активности |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-11-03 17:54 Мы продолжаем рассказ о передовых открытиях в области нейронаук с конференции Society for Neuroscience 2019, который мы делаем совместно с порталом Indicator.Ru. Набор цифровых инструментов, названный BehaveNet, поможет воплотить давно существующие мечты нейроученых – научиться предсказывать поведение животного на основе одной лишь нейрональной активности. Ученые из Колумбийского университета в Нью-Йорке создали методику, которая разбивает сложное поведение мыши на отдельные части и связывает их с определенной мозговой деятельностью. Исследователи изучали мышей, которых генетически модифицировали таким образом, что возбуждающие нейроны в их коре головного мозга флуоресцировали в тот момент, когда клетка активировалась. С помощью вещества, делающего костную ткань прозрачной, черепу удалось придать такую прозрачность, что через микроскоп можно было следить за мозговой активностью мышей. Перед животными в этот момент стояла задача приять простое решение (пить или не пить). Дальше команда использовала алгоритмы машинного обучения, которые обрабатывали видео мышей, принимающих решение, и разбивали каждое движение на отдельные жесты или «поведенческие слоги» (облизывание, поднятие лапы, нажатие на рычаг). Кроме того, алгоритм выявлял закономерности мозговой активности и связывал их с каждым поведенческим слогом. Обучившись, программа, анализирующая нервную активность животных, позволила довольно точно предсказывать многие из этих слогов, включая облизывание и определенные виды движений челюсти или лапы. Команда надеется использовать BehaveNet для отслеживания того, как поведение животных и сопровождающая его деятельность мозга изменяются со временем. Текст: Анна Хоружая Источник: neuronovosti.ru Комментарии: |
|