과일파리 신경계 연구의 혁신: NeuroMechFly v2와 감각 및 운동 통합 시뮬레이션

Seoul과학자들은 다양한 생물체의 두뇌가 어떻게 움직임을 조절하는지를 이해하려고 노력하고 있습니다. 초파리는 신경계가 상대적으로 덜 복잡하여 연구하기에 좋은 대상입니다. EPFL의 파반 람디아가 이끄는 팀은 NeuroMechFly v2라는 도구를 개발하여 이 연구를 지원하고 있습니다. 이 시뮬레이션은 초파리의 움직임과 시각, 후각, 신체 역학을 통해 환경을 감지하는 방식을 재현합니다. 이를 통해 연구자들은 초파리가 신경계를 통해 감각 정보를 처리하는 방법을 배울 수 있습니다.

NeuroMechFly v2는 여러 가지 고급 기능을 통해 중대한 개선을 제공합니다.

• 아주 현실적인 해부학: 시뮬레이션은 과일 파리의 자연스러운 움직임을 모방하기 위해 다리와 관절 각도를 상세히 포함하고 있습니다.
• 감각 통합: 가상 눈과 더듬이가 시각 및 후각 자극을 처리하여 모델의 감각 경험을 향상시킵니다.
• 복잡한 환경: 파리는 다양한 지형을 탐색하며, 움직이는 물체나 냄새와 같은 자극에 반응합니다.
• 신경 활동 추론: 가상 경험을 바탕으로 신경 활동을 예측할 수 있어 실제 신경 반응에 대한 통찰을 제공합니다.
• 경로 통합: 시뮬레이션된 파리는 다리의 피드백을 활용해 시각적 입력이 제한된 상태에서도 자신의 공간적 위치를 인식합니다.

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EPFL 그룹의 과거 프로젝트인 DeepFly3D와 LiftPose3D는 초파리의 움직임 제어를 컴퓨터 모델로 전환하는 데 큰 발전을 보여주었습니다. 이러한 도구들은 딥러닝을 활용하여 초파리 사지의 움직임을 세밀하게 추적하며, 이는 NeuroMechFly v2의 고급 기능의 기초를 형성합니다. 이러한 모델은 연구자들이 실제 동물과 유사한 제어 시스템을 연구할 수 있는 방법을 제공합니다. 또한 두뇌 기능과 움직임 기능이 상호작용하여 환경에 적응 및 반응하는 방식을 보여줍니다.

신경과학과 로봇공학의 융합 연구에 따르면 과일파리가 감각과 운동 정보를 처리하는 방법을 연구함으로써 자율적인 로봇의 감각 데이터를 이용한 이동 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 AI 시스템이 주변 환경에서 학습하여 더욱 적응력 있고 신뢰성 있는 시스템이 될 수 있게 돕습니다. 과일파리의 신경 피드백과 처리 과정을 연구하면 생물학적 지능의 중요한 원리를 이해할 수 있으며, 이러한 원리는 현재 시뮬레이션을 통해 탐구되고 있습니다. 이와 같은 연구는 동물 지능에 대한 이해를 심화하고, 로봇과 AI가 살아있는 생명체처럼 독립적이고 적응력 있게 기능할 수 있도록 발전시키는 데 기여할 수 있습니다.