Google DeepMind Gerçekçi Sanal Kemirgen Geliştirdi

Harvard Üniversitesi’nden sinirbilimciler, beynin hareket kontrolünü anlamak amacıyla gerçek bir fare gibi hareket edebilen yapay zekâ destekli sanal bir kemirgen yarattı. Bu sanal sıçan, beynin motor kontrol mekanizmalarını incelemek için yeni bir alan açıyor.

Harvard ve DeepMind İşbirliği

Organizma ve Evrimsel Biyoloji Bölümü profesörü Bence Ölveczky liderliğindeki ekip, Google’ın yapay zekâ laboratuvarı DeepMind ile işbirliği yaparak biyomekanik açıdan gerçekçi bir dijital fare modeli oluşturdu. Gerçek farelerden elde edilen yüksek çözünürlüklü veriler kullanılarak, MuJoco adlı fizik simülatöründe sanal bedeni kontrol etmek için yapay bir sinir ağı eğitildi.

Sinirsel Aktivitenin Tahmini

Nature dergisinde yayımlanan araştırmada, sanal kontrol ağındaki aktivasyonların, aynı davranışları sergileyen gerçek farelerin beyinlerindeki sinirsel aktiviteleri doğru bir şekilde yansıttığı tespit edildi. Bu buluş, derin öğrenme ve yapay zekâ ile hayvanlarda 3D hareket takibindeki gelişmelerden yararlanarak beynin hareketi nasıl kontrol ettiğini incelemeye yönelik yeni bir yaklaşım sunuyor.

İşbirliği ve Kaynaklar

Ölveczky, DeepMind ile işbirliğinin mükemmel olduğunu belirtti. “DeepMind, biyomekanik ajanları karmaşık ortamlarda hareket ettirmek için bir altyapı oluşturmuştu. Bizim bu tür simülasyonları çalıştıracak ve ağları eğitecek kaynaklara sahip değildik,” dedi.

Yapay Zekâ ve Hareket

Google DeepMind Araştırma Kıdemli Direktörü Matthew Botvinick, Harvard araştırmacılarıyla çalışmanın kendileri için heyecan verici bir fırsat olduğunu ifade etti. “Somutlaşmış ajanlar oluşturmanın zorluklarından çok şey öğrendik. Yalnızca düşünsel olarak değil, fiziksel eyleme geçirebilen yapay zekâ sistemleri üzerinde çalışıyoruz. Bu yaklaşımın sinirbilim bağlamında uygulanması, hem davranış hem de beyin fonksiyonuna dair değerli bilgiler sağlayabilir.”

Gelecekteki Uygulamalar

Yüksek lisans öğrencisi Diego Aldarondo, beynimizin hareketi yönlendirmek için kullandığı ters dinamik modelleri yapay sinir ağına entegre etti. Bu ağ, gerçek farelerden alınan verilere dayanarak istenen hareketi oluşturmayı öğrendi. Bu, sanal farenin geniş bir davranış yelpazesini, hatta açıkça eğitilmediği davranışları bile taklit etmesini sağladı.

Sanal Sinirbilim ve Robotik

Bu simülasyonlar, sinir devrelerini ve bu devrelerin hastalık durumunda nasıl etkilendiğini incelemek için kullanılabilir. Ölveczky’nin laboratuvarı, beynin nasıl çalıştığına dair temel soruları araştırırken, bu platform aynı zamanda daha iyi robotik kontrol sistemleri tasarlamak için de kullanılabilir.

Sonraki Adımlar

Ölveczky, sanal farelerin, gerçek farelerin karşılaştığı sorunlara benzer görevleri çözme yeteneği kazanması gerektiğini belirtti. “Deneylerimizden, bu tür görevlerin nasıl çözüldüğüne dair birçok hipotezimiz var,” dedi. “Bu hipotezleri test etmek ve gerçek beyinlerin karmaşık davranışları nasıl ürettiğine dair anlayışımızı geliştirmek için sanal fareleri kullanmaya başlamak istiyoruz.”