CAMBRIDGE / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein neues biomimetisches KI-Modell, das die neuronalen Schaltkreise des Gehirns nachbildet, hat eine visuelle Kategorisierungsaufgabe mit der gleichen Präzision und Variabilität wie echte Labortiere gemeistert. Diese Entwicklung könnte die Erforschung krankheitsbedingter Veränderungen im Gehirn revolutionieren und neue Wege für die Entwicklung von Neurotherapeutika eröffnen.
Ein bemerkenswertes biomimetisches Modell der Künstlichen Intelligenz, das die neuronalen Schaltkreise des menschlichen Gehirns nachbildet, hat kürzlich eine visuelle Kategorisierungsaufgabe mit einer Präzision und Variabilität gemeistert, die mit der von Labortieren vergleichbar ist. Diese Leistung wurde erreicht, ohne dass das Modell auf tierischen Daten trainiert wurde, was die Möglichkeiten der KI in der Erforschung des Gehirns erheblich erweitert.
Das Modell, das von einem Team von Wissenschaftlern der Dartmouth College, MIT und der State University of New York entwickelt wurde, integriert feinskalige synaptische Regeln mit einer groß angelegten Architektur, die verschiedene Gehirnregionen wie Cortex, Striatum und Hirnstamm umfasst. Diese Herangehensweise ermöglichte es dem Modell, charakteristische Lernmuster zu reproduzieren, einschließlich der verstärkten Synchronisation im Beta-Band zwischen den Regionen während korrekter Entscheidungen.
Eine der überraschendsten Entdeckungen des Modells war die Identifizierung einer Gruppe von „inkongruenten Neuronen“, deren Aktivität Fehler vorhersagte. Diese neuronale Aktivität war in den realen Gehirndaten vorhanden, wurde jedoch erst nach der Modellanalyse erkannt. Diese Entdeckung könnte wichtige Implikationen für das Verständnis von Lernprozessen und Fehlermodulation im Gehirn haben.
Die Forscher haben das Modell weiterentwickelt, um es für eine Vielzahl von Aufgaben und Umständen zu erweitern. Dazu gehören die Integration neuer Gehirnregionen und neuromodulatorischer Chemikalien sowie die Untersuchung, wie Interventionen wie Medikamente die Dynamik des Modells beeinflussen. Diese Fortschritte könnten die Entwicklung von Neurotherapeutika beschleunigen, indem sie eine Plattform bieten, auf der Medikamente getestet werden können, bevor sie in teure und riskante klinische Studien übergehen.
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