Nano "neşter"! Google AI, meyve sineğinin beynini insan beynini çizmeye bir adım daha yaklaştırarak otomatik olarak yeniden yapılandırıyor
Kurşun: Bir meyve sineğinin beynini 40 nanometrelik binlerce ultra ince dilimlere bölmek mi? Korkmayın, Google'ın yeni AI teknolojisi, meyve sineklerinin beynini tamamen yeniden inşa edebilir.
Zhixi News, 6 Ağustos'ta yabancı basında çıkan haberlere göre, Google yeni bir çalışmanın sonuçlarını açıkladı: "Taşkın Doldurma Ağları ve Yerel Yeniden Hizalama, meyve sineği beynini seri kesit görüntüleme için otomatik olarak yeniden yapılandırmak için kullanılıyor. ".
Kağıt ana sayfasının ekran görüntüsü
Bu araştırma, Howard Hughes Tıp Enstitüsü (HHMI) ve Cambridge Üniversitesi ile işbirliği içinde Google tarafından gerçekleştirilmiştir. Bu araştırmaya toplam 16 araştırmacı katılmıştır. Asıl amaç, sinir sisteminin nasıl olduğunu anlamak için meyve sineği beyninin tüm sinir ağını haritalamaktır. Nasıl çalışır ve sonunda insan beyninin görüntüsünü çizin.
Meyve sineklerinin beyinlerinin tamamen haritalanmasının ilk kez olmadığını belirtmekte fayda var MIT ve Howard Hughes Tıp Enstitüsü'nden (HHMI) bilim adamları, bu yıl Ocak ayında meyve sineklerinin beyinlerini net bir şekilde başarıyla görüntülediler. Nanometre seviyesine ulaştı, ancak mikroskop görüntüleme için kullanıldığından hala yapay bir yöntemdi.
1. Drosophila beynini binlerce 40 nanometrelik dilime bölün
Araştırma için meyve sineklerinin beyinlerini seçmek rastgele değildir. Makalenin bazı yazarlarının bir blog gönderisinde belirttiği gibi, kurbağaların beyinleri (10 milyondan fazla nöron), fare beyinleri (100 milyon nöron), Ahtapot beyni (5 milyar nöron) veya insan beyni (100 milyar nöron) ile karşılaştırıldığında, meyve sineği beyni nispeten küçüktür (100.000 nöron), bu da onu tam bir devre olarak incelemelerini kolaylaştırır. .
Deney sırasında, araştırma ekibinin kullandığı ana veri seti "tam yetişkin sinek beyni" nin kısaltması olan FAFB'dir. Araştırma ekibi, her bir nöronun ve bağlantılarının ana hatlarını belirlemek için beyin hücrelerine ve bir meyve sineğinin sinapslarına ağır metaller enjekte etti. Görüntüyü oluşturmak için, enjekte edilen metal kısım dışındaki tüm kısımlardan geçen bir elektron demeti ile yaklaşık 7062 beyin dilimine çarptılar.
40 trilyon piksellik bir meyve sineği beyninin 3D rekonstrüksiyonu
Bir Drosophila beyni çizmek için, önce onu 40 nanometrelik binlerce ultra ince bölüme bölmeniz ve ardından onu 40 trilyon pikselden fazla bir beyin görüntüsü oluşturan bir transmisyon elektron mikroskobu ile görüntülemeniz gerekir. Bu 2D görüntüleri tüm beynin 3D görüntüsüne yerleştirin.
Daha sonra, Google'ın özelleştirilmiş yapay zeka hızlandırıcı çipleri olan binlerce Google Cloud TPU, meyve sineği beynindeki her nöronu otomatik olarak izlemek için Flood Filling Network (FFN) adı verilen özel bir algoritma çalıştırır.
Elbette yeniden yapılanma süreci sorunsuz geçmedi. Kesintisiz dilimlerdeki görüntü içeriği kararsız olduğunda (hizalama mükemmel olmadığında) veya birden çok kesintisiz dilim olmadığında, FFN kötü performans gösterir. Hassasiyet ve doğruluktaki azalmayı azaltmak için araştırma ekibi, 3D beyin görüntüsündeki dilim tutarlılığını tahmin etti ve yerel içeriği sabitlerken, FFN her bir nöronu vurguladı.
Ek olarak, görüntü hacmindeki eksik dilimleri hesaplamak ve doldurmak için Segmentasyon Geliştirme Döngüsü (SECGAN) adı verilen bir yapay zeka modeli (segmentasyona adanmış üretken bir düşman ağı) kullandılar. Bu iki yeni programla, FFN'nin birden fazla eksik dilimin konumunu "daha güçlü" izleyebildiğini buldular.
İkinci olarak, meyve sineklerinin beyin görüntüsünü görselleştirmek için Neuroglancer kullanın
Beyin tamamen görüntülendiğinde, araştırma ekibi görselleştirme problemini çözmek için yukarıda bahsedilen NeuroGleener'ı kullandı. WebGL tabanlıdır ve Chrome ve Firefox'un yeni sürümlerinde desteklenmektedir. Üç ortogonal enine kesit görünümden ve seçilen nesnenin 3B modelini gösteren bir görünümden (bağımsız yönlendirmeli) oluşan dört bölmeli bir görünüm gösterir.
NeuroGleener, petabayt düzeyinde 3B hacimleri görüntüleyebilen ve keyfi eksen kesitsel yeniden yapılandırma, çok çözünürlüklü ızgaralar ve Python ile entegrasyon yoluyla geliştirilen özel analiz iş akışının güçlü işlevleri gibi birçok gelişmiş işlevi destekleyen, github üzerinde açık kaynaklı bir projedir. . Bu araç, Allen Institute for Brain Science, Harvard University, HHMI, Max Planck Institute, MIT, Princeton University, vb. Dahil olmak üzere ortak çalışanlar tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır.
Makalenin ortak yazarları, beyin görüntülerinin hala bazı hatalar içerdikleri ve beyin sinapslarının tanınmasını atladıkları için mükemmel olmadığını, ancak segmentasyon yöntemlerinin geliştirilmesinin beyin rekonstrüksiyonunu daha da iyileştireceğini umduklarını belirtti. İyon ışını taramalı elektron mikroskobu ile elde edilen görüntüleri kullanarak "oldukça doğrulanmış" ve "ayrıntılı" bir Drosophila beyin bağlantı grubu oluşturmak için Jania Araştırma Enstitüsü'ndeki FlyEM ekibiyle işbirliği yapıyorlar.
Ayrıca, konektomik alanındaki çalışmalarının, ABD Sağlık Bakanlığı ve Cambridge Üniversitesi tarafından Drosophila beyin öğrenme, hafıza ve algılama çalışmalarını hızlandıracağını umuyorlar. Açık kaynak ruhu içinde, tarama ve indirme için eksiksiz araştırma sonuçları sağlamak üzere NeuroGleener'ı (dahili bir etkileşimli 3B arayüz) kullandılar.
Sonuç: Google AI, meyve sineği beynini yeniden inşa ediyor
Google her zaman yapay zeka teknolojisinin hayranı ve son teknoloji bir araştırmacı olmuştur. Bu makalede de belirtildiği gibi, mevcut AI teknolojisi, nano ölçekte Drosophila beyinlerini dilimleyip yeniden yapılandırmayı başardı.
Meyve sineklerinde daha az nöron olmasına rağmen, denenmesi nispeten kolaydır, ancak makalenin yazarının dediği gibi, bu teknoloji zaten büyük bir atılımdır: "Mevcut sonuçlar mükemmel değil çünkü hala bazı hatalar ve eksiklikler var, ancak Bu teknolojinin sürekli gelişmesiyle beyin dilimleme ve yeniden yapılanma ilerlemeye devam edecek.
Makale kaynağı: googleblog, biorxiv, venturebeat
