Привіт! Сьогодні розкажу про щось особливе, отже про нове програмне забезпечення під назвою Jaxley, яке, здається, може перевернути уявлення про те, як ми моделюємо роботу мозку.
Тільки уявіть: досі симуляції мозку були або надто простими, як дитячі малюнки, де шлях до результату схожий на реальний мозок, але сам результат виходить кривим, або ж навпаки – детальними, але з процесами, які ніяк не нагадують, що відбувається в нашій голові. От Michael Deistler, дослідник з Університету Тюбінгена, каже: "Або шлях подібний до мозкового, але результат не той, або результат правильний, але процес не порівняти з мозковими". І ось Jaxley приходить на допомогу, як рятівник у фільмі. Це програмне забезпечення використовує метод зворотного поширення помилки – той самий, що тренує штучні нейронні мережі, – щоб налаштовувати біофізичні моделі нейронів.
Дифференцируемое моделирование позволяет обучать модели биофизических нейронов. Источник: Nature Methods (2025). DOI: 10.1038/s41592-025-02895-w
Дозвольте мені пояснити як це працює? Беремо купу параметрів, які в реальному мозку не так просто виміряти: розмір нейронів, сила зв'язків між ними, кількість іонних каналів і таке інше. Jaxley крутить ці параметри, перевіряє, як модель справляється з завданням, і коригує їх раз за разом, поки все не запрацює як треба. Уявіть, що ви навчаєте модель класифікувати зображення або зберігати й витягувати спогади – і вона це робить, при цьому імітуючи детальні процеси мозку. Раніше таке було неможливо, бо багато параметрів просто не вимірювалися, як каже той же Deistler.
А тепер уявіть, що це означає для нас усіх. Як пояснює Jakob Macke, професор з того ж університету, "Завдяки Jaxley ми можемо вивчати, як нейронні механізми допомагають розв'язувати завдання". Це відкриває двері для глибшого розуміння мозку – від того, як він працює в нормі, до того, чому виникають розлади. А в перспективі? Можливо, віртуально тестувати ліки, щоб не ризикувати на живих людях. Я от думаю, скільки часу це заощадить ученим і скільки відкриттів все це принесе. Ви ж пам'ятаєте, як я писав про штучний інтелект у медицині? Це ніби продовження тієї історії, тільки тепер з акцентом на справжній мозок.
Звісно, це не магія – Jaxley базується на диференційованих симуляціях, де модель вчиться на помилках, як ми в житті. Вона тренує великі детальні моделі нейронної динаміки, і в результаті ми отримуємо симуляції, які не тільки дають правильні відповіді, але й роблять це біологічно правдоподібно. Порівняно з попередніми методами, де або спрощували все до мінімуму, або губилися в деталях без користі, це справжній прорив. Я впевнений, що скоро ми почуємо про нові застосування – може, в лікуванні Альцгеймера чи щось таке.
Друзі, якщо ви теж фанатієте від нейронауки, напишіть у коментарях, що думаєте. Може, хтось з вас вже чув про Jaxley чи подібні штуки? Я завжди радий вашим думкам – це робить наш блог живим. А поки що тримайтеся, і до нових зустрічей у світі науки!
PS: безумовно, що цю тему можна вивчати глибше. Ось тримайте наукову статтю.
Congratulations @phdmed! You have completed the following achievement on the Hive blockchain And have been rewarded with New badge(s)
Your next target is to reach 1500 upvotes.
You can view your badges on your board and compare yourself to others in the Ranking
If you no longer want to receive notifications, reply to this comment with the word
STOP