NeuroMechFly v2: Künstliche Erkundung von Sinneswahrnehmung und Bewegungssteuerung bei Fruchtfliegen

BerlinWissenschaftler versuchen zu verstehen, wie Gehirne die Bewegung bei verschiedenen Lebewesen steuern. Die Fruchtfliege ist ein idealer Forschungsgegenstand, da ihr Nervensystem weniger komplex ist. Ein Team an der EPFL unter der Leitung von Pavan Ramdya hat ein Werkzeug namens NeuroMechFly v2 entwickelt, das diese Forschung unterstützt. Diese Simulation bildet die Fruchtfliege nach und veranschaulicht, wie sie sich bewegt und ihre Umgebung wahrnimmt, basierend auf Sehen, Riechen und Körpermechanik. Damit können Forscher herausfinden, wie Fruchtfliegen sensorische Informationen durch ihr Nervensystem verarbeiten.

NeuroMechFly v2 bringt bedeutende Verbesserungen und viele fortschrittliche Funktionen mit sich:

Titel: Virtueller Fruchtfliegen-Simulator revolutioniert Wissenschaft

• Detailgetreue Anatomie: Die Simulation spiegelt die natürlichen Bewegungen der Fruchtfliege durch präzise Bein- und Gelenkwinkel wider.
• Sinnesintegration: Virtuelle Augen und Antennen verarbeiten visuelle und olfaktorische Reize und verbessern das sensorische Erlebnis des Modells.
• Komplexe Umgebungen: Die Fliege navigiert durch verschiedene Terrains und reagiert auf Reize wie bewegliche Objekte oder Geruchsquellen.
• Vorhersage neuronaler Aktivität: Forscher können neuronale Aktivitäten auf Basis virtueller Erlebnisse vorhersagen und erhalten so Einblicke in reale neuronale Reaktionen.
• Wegintegration: Die simulierte Fliege nutzt Rückmeldungen von den Beinen, um ihre räumliche Position selbst bei eingeschränkter visueller Wahrnehmung zu bewahren.

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Vergangene Projekte der EPFL-Gruppe, wie DeepFly3D und LiftPose3D, zeigen kontinuierliche Fortschritte bei der Umwandlung der Bewegungssteuerung von Fruchtfliegen in Computermodelle. Diese Werkzeuge nutzen maschinelles Lernen, um die Bewegungen der Fliegenbeine präzise zu verfolgen, und bilden die Grundlage für die fortschrittlichen Funktionen von NeuroMechFly v2. Solche Modelle bieten Forschern die Möglichkeit, Steuerungssysteme zu untersuchen, die jenen realer Tiere ähneln, indem sie demonstrieren, wie Gehirnfunktionen mit Bewegungsabläufen zusammenwirken, um auf die Umgebung zu reagieren und sich anzupassen.

Diese Forschung verbindet Neurowissenschaften und Robotik. Indem wir untersuchen, wie Fruchtfliegen sensorische und motorische Informationen verarbeiten, können wir autonome Roboter verbessern, die sensorische Daten zur Fortbewegung nutzen. Dies trägt dazu bei, KI-Systeme zu entwickeln, die von ihrer Umgebung lernen und dadurch anpassungsfähiger und zuverlässiger werden. Die Erforschung von neuronaler Rückkopplung und Verarbeitung bei Fruchtfliegen verdeutlicht bedeutende Prinzipien biologischer Intelligenz, die nun durch Simulationen erforscht werden. Diese Art von Forschung kann unser Verständnis von Tierintelligenz vertiefen und dazu beitragen, Roboter und KI zu entwickeln, die in Bezug auf Unabhängigkeit und Anpassungsfähigkeit lebenden Organismen ähneln.