Ученые впервые нанесли на карту мозг насекомого с более чем полумиллионом синапсов.

Ученые создали 3D-реконструкцию мозга плодовой мушки, которая содержит более 3000 нейронов и полмиллиона синапсов. Новая трехмерная реконструкция раскрывает архитектуру нервной системы насекомых, включая типы нейронов и их взаимосвязи, а также дает представление о том, как мозг обрабатывает информацию и формирует поведение. Исследование показывает, что мозг сильно взаимосвязан, с обильной обратной связью от нейронов и множеством мотивов новых цепей.

Некоторые особенности мозга дрозофилы похожи на передовые архитектуры глубокого обучения, что обеспечивает основу для будущих исследований нейронных цепей. Полученные данные открывают путь к лучшему пониманию функций мозга с потенциальными применениями в искусственном интеллекте и робототехнике.

Группа ученых под руководством профессора Виндинга из Кембриджского университета использовала электронную микроскопию, чтобы получить изображение мозга личинки Drosophila melanogaster и точно реконструировать ее синаптические связи. Их результаты были опубликованы в журнале Science. Анализ показал, что мозг гусеницы содержит 3 016 нейронов и 548 000 синапсов. Исследователи провели подробный анализ архитектуры схемы мозга, включая типы соединений и нейронов, сетевых узлов и схемы.

Команда также обнаружила обширную мультисенсорную интеграцию в мозге и множество взаимосвязанных путей различной глубины от сенсорных нейронов до эфферентных нейронов, которые образуют распределенную сеть обработки. Мозг имел повторяющуюся структуру: 41% нейронов получали повторяющиеся входные данные на больших расстояниях. Однако это распределение было неравномерным и было особенно высоким в областях, связанных с обучением и выбором работы. Дофаминергические нейроны, контролирующие обучение, были одними из наиболее часто воспроизводимых нейронов в головном мозге.

приложения в искусственном интеллекте

Также возможно, что некоторые архитектурные особенности, наблюдаемые в мозге личинок дрозофилы, могут быть использованы для получения информации об архитектуре искусственного интеллекта (ИИ). В частности, повторяющийся характер синапсов дрозофилы может дать представление о том, как можно разработать алгоритмы ИИ, чтобы более точно имитировать процессы принятия решений человеком.

Недавно установленная синаптическая связь личиночного мозга дрозофилы дает ценную информацию о его функциональных ролях и мотивах цепей. Вполне возможно, что некоторые из этих результатов могут найти применение в искусственном интеллекте и робототехнике, что может привести к улучшению алгоритмов принятия решений и процессов обучения.