ニューロメックフライv2によるショウジョウバエの感覚探求シミュレーション：脳科学とロボティクスの革新

Tokyo研究者たちは、さまざまな生物における脳の動きの管理方法を解明しようとしています。果実バエは、神経系が比較的単純であるため、研究の対象として適しています。EPFLのパヴァン・ラムディアに率いられたチームは、この研究を支援するために「NeuroMechFly v2」と呼ばれるツールを開発しました。このシミュレーションは、果実バエの動きや視覚、嗅覚、体のメカニズムを再現し、周囲の環境を感知する方法を示します。これにより、研究者たちはどのようにして果実バエが神経系を通じて感覚情報を処理しているのかを理解する手助けになります。

NeuroMechFly v2は、多くの高度な機能を備え、大幅に向上しました。

• リアルな解剖学: シミュレーションにはフルーツフライの自然な動きを細かく再現するために、脚や関節の角度が詳細に組み込まれています。
• 感覚の統合: 仮想の目や触角が視覚と嗅覚の刺激を処理し、モデルの感覚体験を強化します。
• 複雑な環境: フライはさまざまな地形をナビゲートし、動く物体や匂いの源といった刺激に反応します。
• 神経活動の推測: 仮想体験に基づいた神経活動を予測し、実際の神経反応の洞察を得られます。
• 経路統合: 制限された視覚入力でも、シミュレートされたフライが自身の空間位置を把握するために脚からのフィードバックを活用します。

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EPFLのチームは、これまでにDeepFly3DやLiftPose3Dといったプロジェクトを通じて、ショウジョウバエの動作をコンピュータモデルに変換する技術を着実に改善してきました。これらのツールは深層学習を使ってハエの脚の動きを詳細に追跡し、それに基づいてNeuroMechFly v2の先進的な機能を構築しています。これらのモデルによって、研究者は実際の動物に似た制御システムを研究することが可能になります。さらに、脳の機能が動作の機能とどのように連携し、環境に応じて反応・調整するのかを示しています。

この研究は神経科学とロボティクスを結びつけています。果実バエが感覚情報と運動情報をどのように処理するかを研究することで、感覚データを活用して移動する自律型ロボットを改善できます。これにより、環境から学習し、より適応性と信頼性の高いAIシステムを作り出すことが可能になります。果実バエの神経フィードバックと情報処理の研究は、生物の知能の重要な原則を明らかにし、それをシミュレーションで探求しています。この研究は、動物の知能を理解する助けとなり、ロボットとAIをより独立し適応力のある生物のような機能に近づけることができます。