Bu çığır açan proje, hayvan hareketlerinin karmaşıklığını anlama ve sinirbilim araştırmalarında yeni ufuklar açma potansiyeli taşıyor.
Harvard ve DeepMind iş birliğiyle gerçekleşen proje
ABD'deki Harvard Üniversitesi ve Birleşik Krallık'taki DeepMind araştırmacıları, gerçek sıçanlardan toplanan hareket verilerini kullanarak sanal sıçanı eğitti. Bu veriler, yerçekimi ve diğer gerçek dünya kuvvetlerini simüle eden bir fizik ortamında, sıçanın beyni olarak işlev gören yapay bir sinir ağına aktarıldı.
Beynin hareketi nasıl kontrol ettiğini anlamak için büyük bir adım
Harvard Üniversitesi'nden Profesör Bence Ölveczky, bu projenin beynin hareketi nasıl kontrol ettiği konusundaki araştırmalarda büyük bir atılım olduğunu belirtiyor. Biyomekanik olarak gerçekçi dijital model, sinirsel devrelerin hastalıklarda nasıl etkilendiği ve karmaşık davranışların nasıl ortaya çıktığı gibi sorulara ışık tutabilir.
Yapay zeka simülasyonları için yeni bir temel
Sanal sıçan, sadece sinirbilim alanında değil, aynı zamanda diğer yapay zeka simülasyonları için de yeni bir temel oluşturabilir. DeepMind'dan Matthew Botvinick, bu yaklaşımın hem davranış hem de beyin işlevi hakkında daha derinlemesine bilgi sağlayabileceğini vurguluyor.
Nature dergisinde yayınlanan çalışma
Sanal sıçanın detayları, Nature dergisinde yayınlanan "A virtual rodent predicts the structure of neural activity across behaviours" başlıklı bir makalede paylaşıldı. Bu çalışma, yapay zeka ve sinirbilim alanında önemli bir kilometre taşı olarak kabul ediliyor.
