Google ve ortakları, şimdiye kadarki en büyük connectome'da 166.000 nöronlu meyve sineği beynini haritaladı

Google Research, HHMI'nin Janelia Research Campus'ü ve diğer ortaklarıyla çalışan, erişkin erkek meyve sineğinin beyninin ve merkezi sinir sisteminin tam bağlantı şemasını yayımladı. dev.to'daki bir habere göre harita, yaklaşık 125 milyon sinapsla birbirine bağlanan kabaca 166.000 nöronu kapsıyor ve nöron sayısına göre bugüne dek yayımlanmış en büyük beyin haritası olma özelliğini taşıyor.

Bu kilometre taşı bir yapay zekâ ürününden çok bir nörobilim kaynağı; ancak yan bir proje nedeniyle ekstra dikkat çekti: DOOMFLY, tutulan connectome verilerini kullanarak Doom oyununu oynatan deneysel bir pipeline. dev.to makalesi ikisi arasında net bir çizgi çiziyor — biri resmî bir araştırma sonucu, öteki doğrulanmamış bir gösterim — ve bu ayrım, gerçekte ne olduğunun anlaşılmasında merkezî bir yer tutuyor.

Tam bir connectome nedir?

Connectome, bir sinir sisteminin bağlantı şemasıdır: nöronlarının ve onları bağlayan sinapsların kaydı. Bu proje, erişkin erkek meyve sineğinin beynini ve merkezi sinir sistemini ikisini de yakalayan bir düzeyde haritaladı. dev.to haberi, çalışmanın resmî kaydı olarak Google'ın resmî connectomics duyurusuna ve Cell dergisinde yayımlanan Januszewski, Jain ve iş birlikçilerinin makalesine işaret ediyor.

Google, gönderiye göre bu çabayı, insan doğrulamasıyla birleşen yapay zekâ destekli yeniden yapılandırma içeren daha geniş bir connectomics programının parçası olarak tanımlıyor ve ilgili projeler, benzer haritalama yaklaşımlarını balık ve fare dahil diğer türlere genişletiyor.

Açıklanan araştırma hedefleri arasında sinir devrelerinin duysal bilgiyi nasıl işlediğinin ve davranışı nasıl ürettiğinin anlaşılması, biyolojik ve tıbbi araştırma için bir temel oluşturulması, giderek daha eksiksiz sinir sistemlerini yeniden yapılandırmakta kullanılan yöntemlerin iyileştirilmesi ve biyolojik sinir sistemlerinden ilham alan nöromorfik donanımın uzun vadeli tasarımına katkı sağlanması yer alıyor.

Veriyi kullanılabilir kılmak

n Bu boyutta bir harita, yalnızca bilim insanları onunla çalışabildiğinde değerlidir. Bu nedenle program, connectome'u Neuroglancer ile daha geniş Janelia ve FlyWire ekosistemi gibi görselleştirme ve analiz araçlarıyla eşleştiriyor; böylece araştırmacılar statik bir dosya indirmek yerine bağlantı verisini keşfedebiliyor, sorgulayabiliyor ve hipotezlerini ona karşı test edebiliyor.

DOOMFLY yan deneyi

DOOMFLY, nftechie/doomfly deposunda barındırılan ayrı bir projedir. dev.to'da özetlendiği şekliyle malzemelerine göre sistem, Doom'dan kareler alıyor, bunları simüle edilmiş bir sineği-beyin modelinden geçiriyor ve ortaya çıkan etkinliği hareket, dönme ve ateş etme gibi kontrollere çeviriyor. Tutulan MaleCNS v1.0 connectome verisini kullanıyor ve süregelen doğrulama kontrollerinin yanı sıra nöroplastisite fikirlerini tartışıyor.

Proje kendini keşfedici ve doğrulanmamış olarak tanımlıyor. Bu, video oyunu oynayan canlı bir sineği değil, resmî bir Google gösterimi değil ve genel amaçlı bir yapay zekânın kanıtı değil. Sınadığı şey, connectome ölçeğindeki verilerin gerçek zamanlı bir kontrol görevine bağlanıp bağlanamayacağıdır — bu da böyle bir modelin girdileri nasıl aldığına, çıktıları nasıl ürettiğine ve davranışı nasıl değiştirdiğine dair pratik soruları gündeme getirir. Bu sorular nörobilim, simülasyon, yapay zekâ araştırması ve donanım tasarımının kesişiminde yer alır; ancak şu ana kadarki sonuç bir araştırma sondasıdır, ana akım makine öğrenmesinin yerine geçen bir şey değil.

Bir bağlantı şemasının sınırları

Connectome bağlantı ilişkilerini yakalar; beynin yaptığı her şeyi değil. dev.to makalesinin vurguladığı gibi, beyin işlevinin tam bir açıklaması dinamiği ve diğer biyolojik süreçleri de içerir; dolayısıyla harita, gelecekteki araştırmanın önemli bir girdisidir, zekânın bitmiş bir açıklaması değil. Ayrıca connectome'dan türetilmiş hiçbir sistem için performans, verimlilik, fiyat veya kullanılabilirlik rakamı yok; bu çalışmadan daha ucuz ya da daha hızlı yapay zekâ iddiaları bu yüzden premature olurdu.

Neden önemli

Önemi iki yönlüdür. Birincisi, tam sinir sistemlerini yeniden yapılandırma altyapısı ciddi biçimde ilerledi: ağır işi yapay zekânın, sonuçları insanların doğruladığı 166.000 nöron ve 125 milyon sinaps haritalaması, daha karmaşık organizmalara ölçeklenebilecek bir şablon sunuyor.

İkincisi, Google connectomics'i açıkça nöromorfik donanım tasarımına bilgi verebilecek bir çalışma olarak çerçeveliyor. Biyolojik sinir devreleri, bugünkü işlemcilere kıyasla çok farklı bir hesaplama modelini temsil ediyor ve tam bir bağlantı şeması, araştırmacılara bir soyutlama yerine inceleyebilecekleri gerçek bir devre veriyor. Yapay zekâ ve donanım ekipleri için pratik ders, konuşlandırılabilir araçları uzun vadeli sinyallerden ayırmaktır: buradaki hiçbir şey yarın çıkacak bir ürün değil; ama haritanın gelecekteki mimarilere ve özelleştirilmiş çiplere yönelik araştırmayı şekillendirmesi muhtemel — ve meyve sineği beyni şu anda mevcut en eksiksiz referans noktası.