Wissenschaftler der Harvard University und des Google DeepMind KI-Labors haben gemeinsam eine virtuelle KI-Ratte entwickelt. Dies ist nicht nur ein technologischer Durchbruch, sondern könnte auch ein völlig neues Feld namens „Virtuelle Neurowissenschaften“ eröffnen.
Die Bedeutung dieser Forschung liegt darin, dass sie nicht nur zum Verständnis der Steuerung komplexer Körperbewegungen durch das Gehirn beiträgt, sondern auch tiefgreifende Auswirkungen auf die Neurowissenschaften und die Robotik haben könnte.
Virtuelle Ratte: Ein KI-Gehirn für flexible Bewegungen
Nachahmung eines evolutionären Wunders: Die Fähigkeit von Menschen und Tieren, sich flexibel zu bewegen, ist das Ergebnis einer langen Evolution. Wissenschaftler versuchen, das Geheimnis der Bewegungssteuerung durch das Gehirn zu entschlüsseln, indem sie Tiere, insbesondere Ratten, untersuchen, deren Intelligenz der eines 8-jährigen Kindes entspricht und deren Körperkontrolle sehr raffiniert ist.
Kein Tieropfer: Anders als bisherige Studien wurden bei dieser Forschung keine echten weißen Ratten geopfert. Die Wissenschaftler haben eine virtuelle KI-Ratte geschaffen, die alle Bewegungen echter Nagetiere nachahmen und sogar unerwartete, nicht explizit trainierte Verhaltensweisen zeigen kann.
Virtuelle Neurowissenschaften: Die Geburt eines neuen Feldes
Veröffentlichung in Nature: Diese bahnbrechende Studie wurde im Magazin „Nature“ veröffentlicht und zeigt, dass der Aktivierungszustand in virtuellen Kontrollnetzwerken die neuronale Aktivität im Gehirn echter Ratten genau vorhersagen kann.
Training des künstlichen neuronalen Netzes: Das Forschungsteam trainierte ein künstliches neuronales Netzwerk mit hochauflösenden Daten, die von echten Ratten aufgezeichnet wurden. Dieses Netzwerk dient als „Gehirn“ der virtuellen Ratte und steuert ihren Körper im MuJoCo-Physiksimulator.
Herausforderungen und Lernen bei verkörperten intelligenten Agenten
Verkörperte intelligente Agenten: Matthew Botvinick von Google DeepMind erklärt, dass das Team viel aus den Herausforderungen beim Aufbau verkörperter intelligenter Agenten gelernt hat. Diese KI-Systeme müssen das Denken in konkrete Handlungen in komplexen Umgebungen umsetzen.
Inverses dynamisches Modell: Der Doktorand Diego Aldarondo arbeitete mit den DeepMind-Forschern zusammen und trainierte ein künstliches neuronales Netzwerk, um ein inverses dynamisches Modell zu erstellen, das der Art und Weise ähnelt, wie das Gehirn Bewegungen steuert.
Tiefe Auswirkungen auf die Neurowissenschaften und die Robotik
Virtuelle Neurowissenschaften: Die Forscher glauben, dass diese Simulationen das Gebiet der „virtuellen Neurowissenschaften“ eröffnen und bequeme und transparente Modelle für die Erforschung neuronaler Schaltkreise bieten können.
Entwicklung verbesserter Roboterkontrollsysteme: Diese Plattform könnte zur Entwicklung verbesserter Roboterkontrollsysteme verwendet werden, um die Bewegungen von Robotern flüssiger zu gestalten.
Vergleich zwischen künstlichen und biologischen neuronalen Netzen
Neurowissenschaftlicher Windkanal: Diese Plattform ermöglicht es Forschern, die biologische Plausibilität verschiedener neuronaler Netze zu testen und ihre Fähigkeit zu verstehen, komplexe Herausforderungen zu bewältigen.
Erforschung der neuronalen Grundlagen des Verhaltens: Diese Methode könnte eine sehr ertragreiche Methode zur Erforschung der neuronalen Grundlagen des Verhaltens sein.
Die Zusammenarbeit zwischen der Harvard University und dem Google DeepMind KI-Labor hat die notwendigen Ressourcen und Möglichkeiten zum Training von Netzwerken für die virtuelle Rattenforschung bereitgestellt. Die Zusammenarbeit beider Seiten zielt darauf ab, das Verständnis dafür zu verbessern, wie das reale Gehirn komplexe Verhaltensweisen erzeugt.
Diese Forschung hat nicht nur unser Verständnis der Zusammenarbeit zwischen KI und Neurowissenschaften vertieft, sondern uns auch einen völlig neuen Blickwinkel auf die Funktionsweise des Gehirns ermöglicht. Mit der Entwicklung der virtuellen Neurowissenschaften könnten wir in Zukunft möglicherweise flexiblere und intelligentere Roboter entwickeln, die sich in komplexen Umgebungen problemlos bewegen können.
论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07633-4