NeuroMechFly v2: odkrywanie tajemnic mózgu muszki owocowej poprzez zaawansowaną symulację zmysłów

WarsawNaukowcy starają się zrozumieć, jak mózgi kontrolują ruch u różnych organizmów. Muszka owocowa to idealny obiekt do badań, ponieważ ma mniej skomplikowany układ nerwowy. Zespół z EPFL pod kierownictwem Pavana Ramdya stworzył narzędzie o nazwie NeuroMechFly v2, które wspiera te badania. Ta symulacja odtwarza muszkę owocową, pokazując, jak porusza się i odbiera bodźce z otoczenia poprzez wzrok, węch i mechanikę ciała. Dzięki temu naukowcy mogą lepiej zrozumieć, jak muszki owocowe przetwarzają informacje sensoryczne przez swoje układy nerwowe.

NeuroMechFly v2 wprowadza istotne ulepszenia z wieloma zaawansowanymi funkcjami:

• Realistyczna Anatomia: Symulacja uwzględnia szczegółowe kąty nóg i stawów, aby jak najwierniej odwzorować ruchy muszki owocowej.
• Integracja Sensoryczna: Wirtualne oczy i czułki przetwarzają bodźce wzrokowe i zapachowe, wzbogacając doznania zmysłowe modelu.
• Zaawansowane Środowiska: Muszka porusza się przez różnorodne tereny, reagując na bodźce takie jak poruszające się obiekty czy źródła zapachów.
• Wnioskowanie Aktywności Neuronalnej: Model pozwala naukowcom przewidywać aktywności neuronalne na podstawie wirtualnych doświadczeń, dostarczając wglądów w rzeczywiste reakcje neuronów.
• Integracja Ścieżki: Symulowana muszka wykorzystuje informacje zwrotne z nóg, aby być świadomą swej pozycji przestrzennej, nawet przy ograniczonej ilości sygnałów wzrokowych.

Zobacz również:

Dzisiaj · 03:17

Neurologiczne konsekwencje zakażeń wirusem zapalenia wątroby typu E: nowe odkrycia niemieckich naukowców

Zespół z EPFL w swoich wcześniejszych projektach, takich jak DeepFly3D i LiftPose3D, systematycznie rozwijał modele komputerowe ruchów muszek owocowych. Dzięki zastosowaniu głębokiego uczenia, narzędzia te dokładnie śledzą ruchy kończyn, co stanowi podstawę dla zaawansowanych funkcji NeuroMechFly v2. Takie modele pozwalają naukowcom badać systemy kontrolne podobne do tych występujących u prawdziwych zwierząt, ilustrując współdziałanie funkcji mózgu i ruchu w reagowaniu i dopasowywaniu się do otoczenia.

Badania te łączą neurobiologię z robotyką. Analizując, jak muszki owocowe przetwarzają informacje sensoryczne i motoryczne, możemy usprawniać autonomiczne roboty, które wykorzystują dane zmysłowe do nawigacji. To przyczynia się do tworzenia systemów AI uczących się z otoczenia, co zwiększa ich elastyczność i niezawodność. Badanie sprzężenia zwrotnego i przetwarzania nerwowego u muszek zwraca uwagę na istotne zasady inteligencji biologicznej, które są teraz eksplorowane za pomocą symulacji. Tego typu badania pomagają lepiej zrozumieć inteligencję zwierząt i rozwijać roboty oraz AI, które działają bardziej niezależnie i adaptacyjnie, na wzór organizmów żywych.