想象一下,科学家们创造了一个"活着"的虚拟动物,它不仅能像真实生物一样自然运动,而且其大脑活动与真实大脑如出一辙。这项令人瞠目的研究今天终于在《自然》杂志上披露了庐山真面目,为探索大脑控制运动的神秘面纱的掀开了一角
今天谷歌DeepMind联合哈佛大学发表了一篇重磅文章《虚拟啮齿动物可预测各种行为的神经活动结构》登上了Nature ，主要探讨了大脑是如何控制动物的运动行为
简单来说研究人员首先在物理仿真环境中创建了一个虚拟老鼠模型,并训练其人工神经网络"大脑"去模仿真实老鼠的全身运动。然后,他们将虚拟老鼠神经网络的激活模式与真实老鼠大脑的神经活动进行了对比
令人惊讶的是,虚拟老鼠的神经网络,即所谓的反向动力学模型,比运动本身的可测量特征(如关节位置或速度)更能准确预测真实老鼠大脑中相应区域的神经活动。这一发现暗示了大脑可能通过类似的计算模型来控制动物运动
为了创建高度逼真的虚拟老鼠,研究团队结合了无标记3D姿态估计和深度模仿学习等技术。虚拟老鼠的人工神经网络能够将期望的3D运动轨迹和感官信息转化为所需的运动指令,从而精确控制虚拟身体的动作。这种将高层次运动愿望转换为低层次运动指令的过程,实际上就是大脑进行的反向动力学计算
通过与真实老鼠大脑的神经记录进行比较,研究人员发现,除了运动皮质和纹状体,反向动力学模型也能较好地解释其他大脑区域的神经活动。这一发现支持了反向动力学是大脑控制广泛自然行为的一个简洁描述
该研究延续了计算神经科学中利用人工神经网络解释大脑神经活动的影响力工作,但在研究行为的范围和复杂度上有所扩展。研究人员认为,这种将虚拟模型与大脑数据相结合的方法在神经科学领域具有广泛的应用前景,有助于研究一些实验上难以直接获知的神经机制,如运动控制中的时滞影响、不同层次的噪声效应等
总的来说,通过构建逼真的动物运动仿真模型并与生物数据进行对照,这种"虚拟神经科学"方法为探索复杂动物行为的神经控制机制开辟了新路径,必将在未来的相关研究中发挥重要作用。
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