Американская команда ученых представила новую схему с функциями клеток головного мозга. Она поможет улучшить работу моделей на основе ИИ. Неврологи и компьютерные ученые из Принстонского университета, Института Аллена и Медицинского колледжа Бейлора опубликовали трехмерную электрическую схему, которая работает с функциями десятков тысяч нейронов. Эта разработка позволяет подробно изучать орган большинства млекопитающих.

В наборе данных, который находится в открытом доступе для просмотра и использования всеми желающими, отображены структуры и связи 200 тыс. клеток мозга и почти 500 млн синапсов, содержащихся в кубическом миллиметре мозга мыши. Они из неокортекса, части мозга млекопитающих, которая обрабатывает то, что видят глаза.

«Наша пятилетняя миссия была действительно трудной, с амбициозной целью, которую многие считали недостижимой. В первый год работы один из сотрудников лаборатории утверждал, что даже пилотная фаза будет невозможна. Сегодня мы выпускаем кубический миллиметр реконструированной коры головного мозга мыши, что в тысячу раз больше, чем цель первой фазы», — отметили исследователи.

Масштабный проект «Машинный интеллект на основе кортикальных сетей» (MICrONS) разрабатывался пять лет и финансировался организацией Intelligence Advanced Research Projects Activity. Цель исследования — получение информации о мозговых проводниках для улучшения машинного обучения. Однако набор данных также ценен для неврологии — как для ученых, стремящихся понять, как мозг передает информацию по определенным цепям, так и для биомедицинских исследователей, которые хотят лечить заболевания мозга.

Данные MICrONS содержат наибольшее количество клеток и связей среди всех похожих наборов. Она настолько масштабна, что может охватить целые локальные цепи и почти полные 3D-формы отдельных нейронов мыши. Некоторые нейроны устанавливают связи на невероятно больших расстояниях, посылая сигналы через весь мозг. Объем в кубический миллиметр ученые выбрали для того, чтобы охватить цепи в нескольких областях мозга, участвующих в зрении, и при этом передать структуру как можно большего количества целых нейронов.