Google, Drosophila beyin sinir haritasının tamamını otomatik olarak yeniden yapılandırdı: çevrimiçi etkileşimde bulunabilen 40 trilyon piksel
İçbükey tapınaktan Qian Ming
Qubit Raporu | Genel Hesap QbitAI
Beynin sinir ağı üzerine yapılan araştırmalar yeni bir ilerleme kaydetti.
Google AI, en son araştırma sonuçlarını duyuran bir blog yazısı yayınladı:
Taşkın Doldurma ağı ve Yerel Yeniden Hizalama kullanılarak, eksiksiz bir Drosophila beyin sinir haritası, Drosophila beyin dilimlerine dayalı olarak otomatik olarak yeniden oluşturuldu.
Kağıt bağlantısı:
https://www.biorxiv.org/content/early/2019/08/04/605634.full.pdf
Tüm beyin sinir haritası 40 trilyon piksele sahiptir ve yeniden yapılandırma işlemi binlerce TPU kullanır.
Google AI ayrıca adında bir proje geliştirdi Nöroglancer 3B etkileşimli arayüz ile, herkes sonuçları çevrimiçi olarak indirebilir veya bunlara göz atabilir.
Ayrıca, ilgili araçlar ve algoritmalar, Google AI da açık kaynak olmuştur.
Çevrimiçi görüntüleme bağlantısı:
https://bit.ly/2GKmDF2
Sosyal medyada, bazı netizenler bu teknolojinin uygulama olasılıklarını da verdi:
Algoritma doğruysa, artık tüm @realDonaldTrump beynini haritalayabileceğimiz anlamına gelir.
Bazı insanlar da 13 yıl önce meyve sineği beyninin yeniden inşasına katıldıklarından yakınıyorlar, ancak ne yazık ki TPU ve SECGAN yok.
Drosophila'nın beyin sinir haritası otomatik olarak nasıl yeniden oluşturulur?
Google AI'nın tanıtımına göre, meyve sineği beyninin yeniden yapılandırılması kabaca 3 adıma bölünmüştür:
İlk olarak, Howard Hughes Tıp Enstitüsü'ndeki (HHMI) araştırma ortakları, meyve sineklerinin beyinlerini binlerce ultra ince 40 nanometre tabakaya böldüler.
İkinci olarak, her bir parçayı görüntülemek için transmisyon elektron mikroskobu görüntüleme teknolojisi kullanılarak, 40 trilyon pikselden fazla beyin görüntüleme üretildi.
Son olarak, bu 2D görüntüleri 3D meyve sineği beyin görüntülerine hizalayın.
Süreç boyunca Google AI, hesaplamalar için binlerce TPU kullandı ve meyve sineği beynindeki her nöronu otomatik olarak izlemek için Taşkın Doldurma ağını uyguladı.
Algoritmanın genel performansı iyi olsa da, kusurlu hizalama nedeniyle (ardışık dilimlerdeki görüntü içeriği kararsızdır), görüntüleme işlemi sırasında birden çok dilim kaybolacağını ve bunun da doğrudan performans düşüşüne yol açtığını buldular.
Bu sorunu çözmek için Google AI iki önlem aldı.
Bunlardan biri, 3D görüntünün her bir alanındaki dilimden dilime tutarlılığı tahmin etmek ve Taşkın Doldurma ağı her bir nöronu izlediğinde görüntü içeriğini yerel olarak stabilize etmektir.
İkincisi, eksik dilimleri hesaplamak için segmentasyonla geliştirilmiş CycleGAN (SECGAN) uygulamaktır.
Google AI, SECGAN görüntü verilerini kullanırken, Taşkın Doldurma ağının birden fazla eksik dilimin konumunu daha iyi izleyebileceğini tanıttı.
40 trilyon pikselin altında görselleştirme
Dikişten sonra nasıl sunulacak?
Google AI, trilyonlarca piksel ve karmaşık şekillere sahip nesneler içeren 3D görüntüleri işlerken görselleştirmenin hem gerekli hem de zor olduğunu söyledi.
Ölçeklenebilirlik ve güçlü işlevlere sahip yeni bir Neuroglancer aracı tasarladılar. WebGL'yi destekleyen herhangi bir tarayıcı ona erişebilir.
Ayrıca, herhangi bir eksen kesitini yeniden düzenleme, çok çözünürlüklü ızgaralar ve Python ile entegrasyon yoluyla özel analiz iş akışları geliştirme gibi güçlü yetenek gibi birçok gelişmiş özelliği de destekler.
Şu anda, bu araç açık kaynaklıdır ve Allen Institute of Brain Science, Harvard Üniversitesi, HHMI, Max Planck Enstitüsü, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü, Princeton Üniversitesi ve diğer yerlerdeki araştırmacılar tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır.
Proje bağlantısı:
https://github.com/google/neuroglancer
Sonraki adım
Google AI planında bu sadece başlangıç.
Google, HHMI ve Cambridge Üniversitesi'ndeki işbirlikçilerinin meyve sineği beynindeki öğrenme, hafıza ve algılama çalışmalarını hızlandırmak için bu yeniden yapılandırma teknolojisini kullanmaya başladıklarını söyledi.
Bununla birlikte, yukarıdaki sonuç henüz gerçek bir nöron bağlantı haritası değildir, çünkü sinapsların belirlenmesi gerekir.
Ancak Google AI, "FIB-SEM" teknolojisi ile elde edilen görüntüleri kullanarak son derece doğrulanmış ve ayrıntılı bir Drosophila beyin konektörü oluşturmak için HHMI'nin araştırma ekibiyle işbirliği yaptıklarını söyledi.
Google AI blog bağlantısı:
https://ai.googleblog.com/2019/08/an-interactive-automated-3d.html
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! Ayrıntılar için, lütfen QbitAI diyalog arayüzündeki "işe alma" kelimesini yanıtlayın.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalama Yazarı
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri izleme
