Wie hat Google DeepMind KI Gehirne entschlüsselt?

Durchbruch in der Neuroinformatik: Die Erschaffung eines künstlichen Gehirns für virtuelle Ratten

• Ein faszinierender Fortschritt in der Neuroinformatik wurde durch die Zusammenarbeit von Forschern der Harvard University und Google Deep Mind erzielt. Sie haben ein künstliches Gehirn für eine virtuelle Ratte geschaffen, das die Bewegungen der Ratte in einer ultra-realistischen physikalischen Simulation steuern kann.

• Diese bahnbrechende Arbeit, die in der renommierten Zeitschrift Nature veröffentlicht wurde, eröffnet riesige neue Möglichkeiten, um zu verstehen, wie echte Gehirne funktionieren und komplexe Verhaltensweisen kontrollieren. Darüber hinaus könnte sie in Zukunft zu fortschrittlicheren und anpassungsfähigen Robotern führen.

• Das erste monumentale Ziel bestand darin, ein genaues biomechanisches Modell des Körpers einer Ratte in einem anspruchsvollen physikalischen Simulator namens Mujoko zu konstruieren. Diese virtuelle Ratte musste den Gesetzen der Physik gehorchen, wobei Faktoren wie Schwerkraft, Reibung und die muskuloskeletale Mechanik eines echten Nagetiers eine Rolle spielten.

• Um die Bewegungen der biologischen Daten zu reproduzieren, erstellten die Forscher ein künstliches neuronales Netzwerk, das die Biomechanik des virtuellen Körpers steuern konnte. Dies ist der Punkt, an dem die Expertise von Google Deep Mind im Bereich des maschinellen Lernens in großem Maße zum Tragen kam.

• Durch fortgeschrittene Techniken des Deep Reinforcement Learning trainierten die Forscher das künstliche neuronale Netzwerk, um als Gehirn der virtuellen Ratte zu dienen. Das Netzwerk konnte realistische Verhaltensweisen und Bewegungsabläufe erzeugen, auf die es nie explizit trainiert wurde, und zeigte damit breite Generalisierungsfähigkeiten.

Durchbruch in der Neuroinformatik: Die Erschaffung eines künstlichen Gehirns für virtuelle Ratten

Die Revolution der virtuellen Neurobiologie: Wie eine virtuelle Rattenhirnplattform die Erforschung des Gehirns verändert

• In einer bahnbrechenden Studie konnte eine virtuelle Rattenhirnplattform erfolgreich ein biomechanisches Modell steuern. Die Forscher konnten die Aktivierungen und Dynamik innerhalb des neuronalen Netzwerks untersuchen, um Einblicke zu gewinnen, wie echte Rattenhirne Bewegungen kontrollieren könnten.

• Die Muster der neuronalen Aktivität im virtuellen Gehirn stimmten verblüffend gut mit den neuronalen Aufzeichnungen aus dem Motorcortex und anderen Hirnregionen bei sich bewegenden Ratten überein. Dies legt nahe, dass der Deep-Learning-Algorithmus interne Modelle und motorische Steuerungsprinzipien entdeckt hat, die ähnlich denen sind, die von biologischen Gehirnen verwendet werden.

• Eine der Schlüssel-Eigenschaften, die das virtuelle Gehirn zeigte, war die Fähigkeit, spontan zwischen verschiedenen Betriebszuständen basierend auf dem Kontext zu wechseln, was eng darauf hinweist, wie Gehirndynamiken bei Nagetieren beobachtet werden, um zwischen unterschiedlichen Mustern für verschiedene Verhaltensweisen wie Putzen, Laufen oder Aufrichten zu wechseln.

• Das virtuelle Gehirn implementierte offensichtlich eine Minimalinterventionsstrategie, um nur die minimalen Korrekturen vorzunehmen, die zur Vermeidung unnötiger Energie- oder Kraftausgaben erforderlich waren. Dies stimmt mit Theorien der optimalen Rückkopplungssteuerung überein, von denen Neurowissenschaftler glauben, dass biologische Bewegungssysteme sie entwickelt haben, um zu implementieren.

Die Revolution der virtuellen Neurobiologie: Wie eine virtuelle Rattenhirnplattform die Erforschung des Gehirns verändert

Die Zukunft der Robotik und Neurologie: Eine revolutionäre Verbindung

• Die Verbindung zwischen Robotik und Neurologie hat in den letzten Jahren bahnbrechende Fortschritte gemacht. Durch die Nutzung virtueller Gehirnmodelle können Wissenschaftler neuronale Mechanismen erforschen und verstehen, die sowohl offensichtliches Verhalten als auch verborgene kognitive Prozesse unterstützen.

• Durch perfekt kontrollierte Experimente und gezielte Manipulationen werden neue Möglichkeiten eröffnet, die mit rein biologischen Proben allein deutlich schwieriger wären. Virtuelle Gehirnmodelle bieten aufregende Chancen, neurologische Bedingungen oder Verletzungen zu simulieren und so Einblicke in Hirnerkrankungen zu gewinnen.

• Nicht nur in der Neurologie, sondern auch in der Robotik könnte diese Entwicklung eine Revolution hervorrufen. Indem man untersucht, wie biologische Intelligenz aus verteilten Neurodynamiken entsteht, könnte man Prinzipien herausarbeiten, die verantwortlich sind für die Fähigkeit zu dynamischer Anpassung und optimalem Verhalten.

• Moderne KI und Deep Learning haben gezeigt, dass Roboter in der Lage sind, flexibel auf komplexe Umgebungen zu reagieren. Dennoch sind die meisten existierenden Roboter im Vergleich zu einfachen tierischen Nervensystemen immer noch ungeschickt und ineffizient. Durch die Analyse virtueller Gehirnmodelle könnten Roboter entwickelt werden, die sich autonom an ihre Umgebung anpassen, energetisch optimierte Bewegungen ausführen und robust funktionieren, selbst bei Ausfällen von Sensoren oder Mechanik.

Die Zukunft der Robotik und Neurologie: Eine revolutionäre Verbindung

Die Ära virtueller Modelle: Ein Durchbruch in der Plasma-Physik und darüber hinaus

• Die Magneto-Hydrodynamik der Plasma-Physik hat in den letzten Jahren eine äußerst innovative Entwicklung erfahren, die an die Arbeit des virtuellen Rattenhirns erinnert. Ein Schlüsselaspekt von Torax ist die enge Integration leistungsstarker maschineller Lernverfahren, um diese hochdimensionalen physikalischen Modellierungsherausforderungen zu bewältigen.

• Torax nutzt effektiv Jacks, um eine Just-in-Time-Kompilierung für blitzschnelle Berechnungszeiten zu ermöglichen. Durch automatische Differentiation können Gradienten der gesamten Plasma-Simulation berechnet werden. Dies ermöglicht den Einsatz gradientenbasierter Optimierungsmethoden zur Kalibrierung der Parameter und zur Kopplung von datengesteuerten maschinellen Lernersatzmodellen wie neuronalen Netzwerken, die auf gyrokinetischen Turbulenzsimulationen trainiert sind, in die Kernphysikalischen Berechnungen.

• Im Wesentlichen kombiniert Torax also hoch genaue Physik-Modellierung mit modernster maschineller Lerntechnologie in einem differenzierbaren Programmierungsrahmen. Dieser Ansatz ähnelt sehr dem, was den Durchbruch des virtuellen Rattenhirns ermöglicht hat.

• Sowohl Torax als auch das virtuelle Rattenhirn sind Beispiele für ein mächtiges neues Paradigma zur Bewältigung der unglaublich komplexen Probleme in den Bereichen Computational Neuroscience, Biophysik, Plasma-Physik und vielen anderen Bereichen komplexer Systemanalyse.

Die Ära virtueller Modelle: Ein Durchbruch in der Plasma-Physik und darüber hinaus

Conclusion:

Die Verbindung von Robotik und Neurologie durch virtuelle Gehirnmodelle verspricht eine revolutionäre Zukunft. Fortschritte in der Neurobiologie und künstlichen Intelligenz eröffnen ein neues Verständnis für komplexe Verhaltensweisen.

Q & A