Neuroninių tinklų modeliai, galintys priimti sprendimus ar saugoti prisiminimus, jau seniai žavėjo mokslininkų vaizduotę. Šiuose modeliuose tinklo atliekamo skaičiavimo bruožas yra stereotipinės veiklos sekos, panašios į vienpusius kelius. Šios idėjos pradininkas buvo Johnas Hopfieldas, kuris 2024 m. buvo apdovanotas Nobelio fizikos premija. Tačiau ar smegenyse naudojami vienpusiai veiklos būdai, nežinoma.
Bendradarbiaujanti Carnegie Mellon universiteto ir Pitsburgo universiteto mokslininkų komanda sukūrė protingą eksperimentą, kad atliktų šio klausimo priežastinį testą naudojant smegenų ir kompiuterio sąsają (BCI). Jų išvados empiriškai patvirtina vienpusio aktyvumo kelius smegenyse ir skaičiavimo principus, kuriuos ilgai iškėlė neuroninių tinklų modeliai.
Manoma, kad stereotipinės nervų populiacijos veiklos sekos, dar žinomos kaip nervų dinamika, yra daugelio smegenų funkcijų pagrindas, įskaitant variklio valdymą, jutiminį suvokimą, sprendimų priėmimą, laiką ir atmintį. Neseniai paskelbtame savo darbe grupė daugiausia dėmesio skyrė smegenų motorinei sistemai Gamtos neuromokslaikur nervų populiacijos veikla gali būti naudojama BCI kontroliuoti.
„Smegenys susideda iš neuronų tinklų, kurie turi ryšius tarp jų“, – aiškino Alanas Degenhartas, buvęs Pitsburgo universiteto ir Carnegie Mellon mokslininkas.
„Ankstesni tyrimai parodė ir iškėlė teorijas, kad tai, kaip šie neuronų tinklai yra sujungti, gali turėti įtakos jų veiklos vystymuisi laikui bėgant. Iškėlėme hipotezę, kad jei tai būtų tiesa, tada tiriamiesiems būtų sunku pakeisti savo nervinės veiklos sekas. mes iššaukėme juos tai padaryti“.
Tyrimo metu BCI buvo naudojamas siekiant iššaukti ne žmones, kad jie pažeistų natūraliai atsirandančias nervų populiacijos veiklos sekas, stebimas motorinėje žievėje. Tai apėmė raginimą pereiti natūralią neuroninės veiklos seką laiko atžvilgiu atvirkštiniu būdu (ty eiti neteisinga kryptimi vienpusiu keliu).
Net kai tiriamiesiems buvo suteiktas vizualus grįžtamasis ryšys apie tai, kaip pažeisti natūraliai atsirandančias sekas, kartu su paskata gauti atlygį, jie negalėjo pakeisti savo nervinės veiklos sekos. Šis rezultatas patvirtina nuomonę, kad stereotipinės veiklos sekos atsiranda dėl suvaržymų, kuriuos nustato pagrindinė nervų grandinė.
Emily Oby, buvusi Pitsburgo universiteto tyrimų profesorė, mano, kad skaičiavimas naudojant neuronų dinamiką šiuo metu atgimsta. „Yra daug sinergijos tarp neuroninių tinklų modeliavimo ir to, kaip mes galime naudoti tuos modelius, kad geriau suprastume smegenis. Mūsų išvados yra svarbios skaičiavimo neurologijos sričiai, taip pat BCI, insulto atsigavimui ir kaip smegenys mokosi.”
Supratimas, kaip smegenys naudoja šias stereotipines veiklos sekas, taip pat naudinga žmonėms, turintiems tam tikros rūšies sužalojimą ar sutrikimą, kai jie gali prarasti smegenų žievės dalis.
„Jei suprasime, kokia suvaržyta ši veikla, galime turėti teigiamos įtakos pacientų priežiūrai ir pasveikimui“, – aiškino Erinn Grigsby, buvusi mokslų daktarė. Pitsburgo universiteto studentas. „Idėja yra ta, kad mes galime padėti jiems susigrąžinti motorinę kontrolę naudodami optimizuotą mokymąsi, kuriame atsižvelgiama į nervinės veiklos sekų apribojimus.”
Remdamasi šiuo tyrimu, grupė vykdo susijusį BCI pagrįstą projektą, siekdama labiau susieti stereotipines veiklos sekas su fiziniais judesiais, kad geriau suprastų, kaip aktyvus planavimas veikia galimą judėjimą.
„Mūsų tyrimas patvirtina principus, kuriuos mokslininkai dešimtmečius iškėlė neuroninių tinklų modeliuose“, – pridūrė Carnegie Mellon universiteto biomedicinos inžinerijos ir elektros bei kompiuterių inžinerijos profesorius Byronas Yu.
„Jei stereotipinės veiklos sekos galėtų pasikeisti, tai tikriausiai reikštų, kad buvo išmoktas naujas įgūdis arba atliekamas naujas skaičiavimas. Tačiau mes nustatėme, kad nervinės veiklos sekos yra privalomos nuo vienos iki dviejų valandų. “
Pitsburgo universiteto bioinžinerijos profesorius Aaronas Batista pabrėžė ypatingą bendradarbiavimą, dėl kurio šis darbas tapo įmanomas. „Mes turime skaičiavimo neurologų, kurie padeda atlikti eksperimentus, ir eksperimentinius neurologus, kuriančius ir įgyvendinančius algoritmus“, – pabrėžė Batista. „Tokia komanda kaip mūsų, galinti suburti dviejų disciplinų, kurios paprastai yra atskiros, naujausias technologijas, tikrai leidžia atlikti transformacinį darbą.