Bilim İnsanları Bir Canlının Beynini İlk Kez Dijital Ortamda Çalıştırmayı Başardı
Bilim insanları bir meyve sineğinin beynini nöron ve sinaps düzeyinde dijital ortama aktararak fizik kurallarıyla çalışan sanal bir bedene entegre etti. Araştırma ekibi bu sistemde yürüyüş, temizlenme ve beslenme gibi doğal davranışların kendiliğinden ortaya çıktığını gözlemledi.
Bilim insanları, meyve sineğinin beynini nöron ve sinaps düzeyinde tarayarak dijital ortama aktarmayı başardı. Elde ettikleri bu modeli, fizik yasalarıyla işleyen sanal bir bedenle birleştiren araştırma ekibi, sistemin yürüme, temizlenme ve beslenme gibi içgüdüsel davranışları taklit ettiğini gözlemledi. Bilim çevreleri, biyolojik bir organizmanın gerçek sinir ağlarını temel alan dijital kopyasının ilk kez sanal bir bedenle etkileşime girdiğini belirtiyor.
Araştırmacılar Biyolojik Beyni Dijital Bir Sinir Ağına Dönüştürdü
Nöroteknoloji şirketi Eon Systems bünyesinde çalışan araştırma ekibi projede bir meyve sineğinin beynini ayrıntılı biçimde haritalandırdı. Bilim insanları beyin dokusundaki her nöronu ve sinaptik bağlantıyı analiz ederek kapsamlı bir hesaplamalı model oluşturdu.
Araştırma ekibi geliştirdiği dijital beyni fizik kurallarıyla çalışan sanal bir sinek bedenine bağladı. Simülasyon ortamı video oyunu benzeri bir platform üzerinde çalıştı. Sistem duyusal verileri dijital beyne iletti. Beyin modeli bu verileri işledi ve motor komutları üretti. Sanal beden üretilen komutlara göre hareket etti. Araştırmacılar sistemde oluşan davranışların dışarıdan öğretilmediğini belirtti. Bilim insanları davranış kalıplarının beynin sinirsel bağlantı yapısında zaten bulunduğunu ifade etti.
Araştırma ekibi, projenin temelini oluşturan beyin modelini daha önce yayımlanmış kapsamlı bir çalışmadan aldı. Geliştirilen dijital yapı, yetişkin bir meyve sineğinin beynine karşılık gelen yaklaşık 125 bin nöron ve 50 milyon sinaptik bağlantıyı barındırıyor.
Araştırmacılar modelin oluşturulmasında FlyWire veri setini kullandı. Bilim insanları sinir hücreleri arasındaki bağlantıları analiz eden makine öğrenmesi yöntemlerinden yararlandı. Araştırma ekibine göre sistem motor davranışları tahmin etme konusunda yaklaşık yüzde 95 doğruluk oranına ulaştı. Araştırmanın ilk aşamasında geliştirilen model yalnızca teorik bir beyin yapısı olarak çalıştı. Bilim insanları o aşamada sinirsel aktivitenin üretildiğini ancak modelin fiziksel bir bedenle etkileşime girmediğini belirtti.
Dijital Beyin İlk Kez Fizik Kurallarıyla Çalışan Bir Bedenle Buluştu
Araştırma ekibi yeni çalışmada önceki beyin modelini gelişmiş bir simülasyon altyapısıyla birleştirdi. Bilim insanları sistemi NeuroMechFly v2 simülasyon çerçevesi ile fizik motoru tabanlı MuJoCo simülasyon sistemi üzerinde çalıştırdı.
Araştırmacılar bu entegrasyon sayesinde algı ve hareket döngüsünü eksiksiz biçimde kurdu. Simülasyon ortamı çevreden gelen duyusal verileri dijital beyne gönderdi. Dijital beyin sinir ağı boyunca bu sinyalleri işledi. Sistem daha sonra motor komutları oluşturdu ve sanal beden bu komutlara göre hareket etti.
Bilim insanları bu döngünün biyolojik sinir sistemlerinde gerçekleşen algıdan harekete uzanan süreci temsil ettiğini ifade etti. Araştırma ekibi sistemin yürüyüş, temizlik ve beslenme gibi doğal davranışları sergilediğini raporladı.
Araştırmacılar daha önce yapılan çalışmaların çoğunda farklı bir yaklaşım kullanıldığını belirtiyor. Bilim insanları bazı projelerde simülasyon içindeki organizmaların davranışlarının pekiştirmeli öğrenme algoritmalarıyla üretildiğini hatırlatıyor.
Araştırma ekipleri o projelerde davranışların biyolojik sinir ağlarından değil eğitim verilerinden türetilen yapay politikalar üzerinden oluştuğunu ifade ediyor. Yeni çalışmada kullanılan model ise doğrudan biyolojik bir konektom haritasına dayanıyor.
Bilim insanları ayrıca daha küçük sinir sistemlerine sahip organizmalar üzerinde yürütülen çalışmaların da bulunduğunu belirtiyor. Araştırmacılar nematod solucanı gibi canlılarda yaklaşık 302 nöron içeren sinir sistemlerinin modellenmeye çalışıldığını ifade ediyor.
Yeni araştırma daha büyük bir sinir ağına sahip organizmanın eksiksiz beyin bağlantı haritasını kullanarak çok sayıda doğal davranış üreten bir sistem ortaya koydu. Eon Systems araştırma ekibi projeyi daha büyük ölçekli beyin emülasyonlarının başlangıcı olarak değerlendiriyor. Araştırmacılar gelecekte çok daha karmaşık sinir sistemlerini dijital ortama aktarmayı hedefliyor.
Araştırmacılar, bir sonraki adımda yaklaşık 70 milyon nöronu barındıran fare beyninin tüm bağlantı haritasını çıkarmayı hedefliyor. Bu sayı, meyve sineğinin beynindeki nöron sayısıyla kıyaslandığında yüzlerce kat daha büyük bir ölçeğe işaret ediyor.
Ekip, meyve sineği beyninin simülasyon ortamında algılama ve hareket döngüsünü eksiksiz tamamlamasını, daha üst düzey canlıların beyin modelleri için umut verici bir adım olarak yorumluyor. Bilim insanları, bu noktada karşılaşılan en büyük engelin yöntemsel bir sorundan çok, veri hacmi ve hesaplama ölçeğiyle ilgili olduğunu vurguluyor.
