ハーバード大学とGoogle DeepMind人工知能研究所の科学者たちが協力し、仮想AIマウスを作成しました。これは技術的なブレークスルーであるだけでなく、「バーチャル神経科学」と呼ばれる全く新しい分野を開拓する可能性を秘めています。

この研究の大きな意義は、複雑な身体動作を脳がどのように制御しているかを理解するのに役立つだけでなく、脳科学とロボット工学に大きな影響を与える可能性があることです。

仮想ラット：柔軟な動作のAI脳

進化の奇跡の模倣：人間や動物が自由に動くことができるのは、長年の進化の結果です。科学者たちは、動物、特に8歳児並みの知能と巧みな身体制御能力を持つネズミを研究することで、脳が運動を制御する秘密を解き明かそうとしています。

犠牲なし：これまでの研究とは異なり、今回は実際の実験用ネズミを犠牲にすることはありませんでした。科学者たちは、実際のげっ歯類のすべての動作を模倣し、明確な訓練を受けていない新しい行動さえ見せる仮想AIマウスを作成しました。

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バーチャル神経科学：新分野の誕生

Nature誌に掲載された研究：この画期的な研究は、「Nature」誌に発表され、仮想制御ネットワークにおける活性化状態が、実際のネズミの脳における神経活動を正確に予測できることを示しました。

人工ニューラルネットワークの訓練：研究チームは、実際ネズミから記録された高解像度データを使用して、仮想ネズミの「脳」として機能する人工ニューラルネットワークを訓練し、MuJoCo物理シミュレーター内でその身体を制御しました。

具象知能体の課題と学習

具象知能体：Google DeepMindのMatthew Botvinick氏は、複雑な環境の中で思考を実際の行動に変換する必要があるこれらのAIシステムから多くのことを学んだと述べています。

逆動力学モデル：大学院生のDiego Aldarondo氏は、DeepMindの研究者と協力して、脳が運動を指示する方法と同様の逆動力学モデルを実現する人工ニューラルネットワークを訓練しました。

脳科学とロボット工学への大きな影響

バーチャル神経科学：研究者たちは、これらのシミュレーションが「バーチャル神経科学」分野を開拓し、神経回路の研究に便利で透明性の高いモデルを提供できると考えています。

改良されたロボット制御システムの設計：このプラットフォームは、ロボットの動作をよりスムーズにする改良されたロボット制御システムの設計に使用できる可能性があります。

人工ニューラルネットワークと生物学的ニューラルネットワークの比較

神経科学風洞：このプラットフォームは、研究者たちがさまざまなニューラルネットワークの生物学的現実性をテストし、複雑な課題への対応能力を理解することを可能にします。

行動の神経基盤の探求：この方法は、行動の神経基盤を探求する非常に効果的な方法となる可能性があります。

ハーバード大学とGoogle DeepMind人工知能研究所の協力により、仮想ラット研究に必要なリソースとトレーニングネットワークの機会が提供されました。両者の協力は、実際の脳がどのように複雑な行動を生み出すかを理解することを推進することを目的としています。

この研究は、AIと神経科学のクロスオーバーな協力についてより深い理解を与えてくれるだけでなく、脳の働き方を観察し理解するための全く新しい視点も提供してくれます。バーチャル神経科学の発展に伴い、将来的には、複雑な環境で自由に動作できる、より柔軟で知的なロボットを設計できるようになるかもしれません。

論文アドレス：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07633-4