仮想ネズミは 行動における神経活動の構造を予測します

科学分野:

• 神経科学
• 人工知能
• バイオ物理学

背景:

• 複雑な動物の動きを 脳が制御する方法を理解するのは 重要な課題です
• 現存するモデルでは 神経活動と観察可能な行動の間のギャップを埋めることが困難です

研究 の 目的:

• 神経原理と運動制御を結びつける 新しい計算モデルを開発する
• 特定の脳の領域の神経活動が 動作の実行とどのように関係しているかを調査する.

主な方法:

• 物理シミュレータで生体力学的に現実的なラットモデルを搭載した"仮想ネズミ"を作りました.
• 仮想ネズミを制御するために 人工ニューラルネットワークを訓練しました
• ニューラルネットワークの活動と 自由に動いている ネズミのニューラル記録を 比較しました

主要な成果:

• 仮想ネズミのニューラルネットワークの活動は 動きの特徴より 真のネズミの脳の活動を 予測することができたのです
• 神経活動 感覚運動皮質と運動皮質は 逆動力学の原理と一致します
• 最適なフィードバック制御と一致する神経の変動性と強さを説明しました.

結論:

• 仮想動物の生理学的に現実的なシミュレーションは 神経科学の研究の強力なツールです
• このアプローチは運動制御の 神経的基礎を明らかにし 理論的枠組みを検証することができます