Ученые из Нижегородского государственного университета создали нейронную сеть, которая имитирует взаимодействие нейронов и астроцитов в мозге. Астроциты — вспомогательные клетки, которые регулируют передачу сигналов между нейронами. Нейросеть смогла смоделировать процесс зрения и распознавать цифры. Работа поможет лучше понять механизмы нейрон-глиального взаимодействия и его роль в когнитивных функциях и заболеваниях.

Как работает нейросеть

Нейронная сеть — математическая модель, которая построена на основе алгоритма работы человеческой нервной системы. Нейронная сеть получает данные на входе и обрабатывает их при помощи «искусственных нейронов» — вычислительных кластеров, соединенных между собой. В результате программа выдает «ответ» на выходе.

Ученые использовали спайковую нейронную сеть, которая получает и выдает серию спайков (импульсов). Спайковая нейронная сеть имитирует работу биологической нервной системы, которая также использует спайки для кодирования информации.

Зачем к модели подключили астроциты

Раньше считалось, что в передаче сигналов в мозге участвуют только нейроны. Однако последние исследования показали, что в этом процессе также участвуют астроциты. Астроциты защищают нейроны от перевозбуждения и «очищают» передаваемые сигналы от лишних шумов. Также они могут регулировать выработку и рецепцию нейромедиаторов — веществ, которые передают сигналы между нейронами. Таким образом, астроциты модулируют работу нейронной сети и влияют на ее способность к обучению и запоминанию.

Ученые добавили астроциты в свою нейронную сеть и учли их влияние на передачу сигналов между нейронами. Они подавали на вход сети изображения различных объектов и фиксировали выходные спайки. Затем они анализировали, как меняется активность нейронов и астроцитов при разных стимулах.

Как моделировали процесс зрения

Для проверки работы нейросети ученые использовали данные о процессе зрения. Они подавали на вход сети изображения цифр от 0 до 9 и обучали ее распознавать их. Оказалось, что астроциты не только реагируют на изменение изображения, но и участвуют в формировании выходных спайков. Таким образом, астроциты помогают нейросети распознавать цифры.

Ученые также провели эксперименты с реальными клетками мозга крысы, выращенными in vitro (в пробирке). Они стимулировали клетки электрическим током и измеряли их активность при помощи кальциевой микроскопии — метода, позволяющего визуализировать изменение концентрации кальция внутри клеток. Кальций является одним из ключевых медиаторов при передаче сигналов между клетками. Сравнивая результаты экспериментов с данными моделирования, ученые обнаружили высокую степень соответствия между искусственной и природной нейросетью.

Прорыв в лечении болезней

Разработанная нейросеть может стать полезным инструментом для изучения механизмов нейрон-глиального взаимодействия и его роли в когнитивных функциях — таких, как память, обучение, мышление и творчество. Также модель может помочь выявить нарушения в работе нервной системы при различных заболеваниях — например, при нейродегенеративных заболеваниях, таких как болезнь Альцгеймера или болезнь Паркинсона. При этих заболеваниях происходит постепенное уничтожение нейронов и нарушение их связей с астроцитами. Это приводит к снижению когнитивных способностей, двигательных функций и другим симптомам. Нейросеть может служить инструментом для диагностики и мониторинга этих заболеваний, а также для разработки новых методов лечения.

Новые перспективы искусственного интеллекта

Разработанная нейросеть является одной из первых попыток учесть роль астроцитов в передаче и обработке информации в мозге. Это открывает перспективы для изучения нейрон-глиального взаимодействия и его влияния на когнитивные функции и поведение. Открытие может улучшить технологию ИИ, так как оно позволяет создавать более сложные и реалистичные модели мозга, которые могут обучаться и адаптироваться к различным задачам. Нейрон-глиальное взаимодействие является важным фактором, влияющим на когнитивные функции и поведение. Учитывая роль астроцитов в передаче и обработке информации в мозге, можно создавать нейросети, которые будут более эффективными, гибкими и устойчивыми к шумам и помехам.

Полученные результаты помогут лучше понять, как кодируется информация в мозге. Также разработка нейронной сети с помехоустойчивостью и возможностью управления динамикой искусственных нейронов будет крайне полезна в области развития систем искусственного интеллекта и анализа данных, — руководитель проекта, кандидат физико-математических наук Сергей Стасенко.

Нейросети с астроцитами могут также помочь в развитии новых подходов к искусственному интеллекту, основанных на коннекционизме — философском течении, которое считает, что интеллект возникает из взаимодействия большого количества простых элементов (нейронов и глиальных клеток). Такие подходы могут быть более приближены к естественному интеллекту, чем традиционные алгоритмы, основанные на символьной логике. Нейросети с астроцитами могут также способствовать созданию искусственного сознания — способности компьютерных систем осознавать себя и окружающий мир.