В России научили нейросеть читать «язык» нервной системы
Модель на основе искусственного интеллекта, позволяющую анализировать активность нейронов мозга, создали ученые из Санкт-Петербурга. По их словам, в ближайшем будущем разработка позволит оценивать эффективность новых препаратов для лечения нейродегенеративных заболеваний и предполагать причины возникновения болезни Альцгеймера. Результаты исследования опубликованы в научном журнале IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering.
«Мы создали универсальную модель NEuRT на основе искусственного интеллекта для анализа активности нейронных сетей в мозге. Образно говоря, с помощью нейросети мы наблюдаем, как нейроны „разговаривают“ друг с другом», — сказала заведующая научно-исследовательской лабораторией анализа биомедицинских изображений и данных Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ) Екатерина Пчицкая.
В основе созданной нейросети, как рассказали ученые, лежит архитектура, которая изначально была разработана для анализа человеческого языка.
«Оказалось, что сигналы нейронов и текст устроены похожим образом — в обоих случаях важны последовательность и контекст. Модель обучалась по принципу „угадай пропущенное слово“, но вместо слов она восстанавливала скрытые фрагменты нейронных записей», — отметила Екатерина Пчицкая.
Обучение нейросети шло на огромном открытом массиве данных (270 гигабайт записей нейронов мышиной зрительной коры), а затем модель успешно применила полученные знания к другому отделу мозга — гиппокампу, уточнили специалисты. Они также рассказали, что нейронную активность у мышей записывали с помощью миниатюрной флуоресцентной микроскопии — крошечных устройств, которые крепятся на голову животного и позволяют наблюдать за нейронами, пока мышь свободно передвигается.
