Johnso Hopkinso tyrimai atskleidžia naują šviesą apie tai, kaip žinduoliai judėdami seka savo padėtį ir orientaciją, atskleidžiant, kad vien vizualiniai judesio ženklai leidžia smegenims koreguoti ir iš naujo kalibruoti savo vidinį žemėlapį, net jei nėra stabilių vizualinių orientyrų.
Jų rezultatai paskelbti m Gamtos neuromokslai.
„Kai judate erdvėje, turite daug konkuruojančios jutiminės informacijos, nurodančios, kur esate ir kaip greitai važiuojate, ir jūsų smegenys turi tai suprasti“, – sakė tyrimo bendradarbis, mechanikos inžinerijos profesorius Noah Cowan. Vaitingo inžinerijos mokykloje ir Mechaninių ir biologinių sistemų lokomotyvo (LIMBS) laboratorijos direktorius.
„Mūsų tyrimo rezultatai rodo, kad stebėtinai smegenys gali atlikti šį nuolatinį pakartotinį kalibravimą neturėdamos akivaizdžių išorinių orientyrų, nurodančių mūsų padėtį. Smegenys gali koreguoti savo vidinį greičio pojūtį per savo erdvinį žemėlapį, remdamosi vien tik optinio srauto įkalčiais: regėjimo judesiu. modelius, kuriuos individai suvokia judėdami erdvėje“.
Cowan bendradarbiavo projekte su Jamesu Knierimu, Kriegerio menų ir mokslų mokyklos Zanvyl Krieger proto / smegenų instituto ir Kavli Neuroscience Discovery instituto Johns Hopkins neurologijos profesoriumi.
Tyrėjai žinojo, kad, pavyzdžiui, kai asmuo eina per tunelį, padengtą žymėmis, jų smegenys aptinka greitį, kuriuo atrodo, kad ženklai juda pro šalį, o tai padeda įvertinti nuvažiuotą atstumą ir santykinę padėtį erdvėje.
Grupė nusprendė nustatyti, ar žymenų, einančių pro vaikštynę, greičio pakeitimas arba žymeklių pašalinimas reikšmingai paveiktų smegenų reakciją.
„Norėjome susipažinti su mechanizmais, kaip mūsų smegenys apskaičiuoja „nukeliautą atstumą“ tik iš informacijos apie greitį“, – sakė Cowanas. „Mūsų hipokampo neuronai „šviečia“ kaip mėlynas GPS taškas jūsų telefone. Iškėlėme hipotezę, kad ryšį tarp optinio srauto ir „mėlynojo taško atnaujinimo“ galima iš naujo kalibruoti VR, ir mes nustatėme, kad tai gali.
Knierimas paaiškino, kad mokslininkai siekė nustatyti, ar jie galėtų patikimai kontroliuoti laboratorinės žiurkės vietos pojūtį jos pažinimo žemėlapyje, dirbtinai keisdami optinio srauto, kurį ji gauna virtualios realybės sistemoje, kiekį.
„Mes nustatėme, kad naudodamiesi valdymo teorijos principais, galime tiksliai valdyti kognityvinį žemėlapį naudodami vien tik optinius srauto signalus, taip parodydami, kad ši ilgai hipotezė įvestis tikrai buvo naudojama žiurkės kelio integravimo sistemoje“, – sakė Knierimas.
Komanda sukonstravo virtualios realybės kupolą ir ant jo sienų projektavo šviečiančias juosteles. Žiurkes šokoladinio pieno lašeliai viliojo vaikščioti aplink kupolą. Juostos buvo skirtos kaip pasąmoningas užuomina į graužikų greitį ir bendrą jų vietą erdvėje.
Kai komanda nustatė juosteles suktis priešinga kryptimi nei žiurkėms žengiant žingsnį, gyvūnų hipokampo reakcija rodė, kad jie manė, kad juda dvigubai greičiau, o jų vietos pojūtis buvo iškreiptas.
Po tam tikro laiko, kai juostelės buvo išjungtos, tyrėjai atrado, kad žiurkės vis tiek suvokė save kaip judančias greičiau nei iš tikrųjų.
Cowanas teigė, kad jau žinoma, kad žinduolių smegenys naudoja orientyrų padėtį viena kitos atžvilgiu, kad nustatytų vietą ir kalibruotų apytikslį greitį. Nebuvo žinoma, ar žinduolio smegenys iš naujo kalibruos greitį per savo mentalinį žemėlapį, jei nėra jokių orientyrų.
„Kaip jūsų smegenys atlieka tą perkalibravimą, kai nėra orientyrų, ir faktas, kad tai išvis daro, anksčiau nebuvo žinoma, ir mes tai parodome šiame tyrime“, – sakė jis.
Tyrimo rezultatai suteikia vertingos informacijos apie dvi pagrindines sritis. Pirma, jie atskleidžia žinduolių hipokampo, smegenų srities, susijusios su Alzheimerio liga ir kita demencija, funkcionavimą, ir, antra, tyrimas atsako į ilgalaikį klausimą apie pagrindinę gyvūnų naršymo pasaulyje biologiją.
„Kadangi navigacijos sistema yra taip glaudžiai susijusi su smegenų atminties sistema, tikimės, kad supratimas, kaip ji sukuria šiuos pažintinius žemėlapius, suteiks supratimo apie tai, kaip atmintis silpnėja senstant ir sergant demencija“, – sakė Knierimas.
Tačiau rezultatai taip pat turi įtakos robotikai. Cowanas pažymėjo, kad atradimas taip pat galėtų padėti kurti AI ir mašininio mokymosi algoritmus, skirtus integruoti vaizdinę informaciją su erdvės vaizdais, galiausiai atveriant kelią įkūnytoms pažinimo sistemoms.