Нижегородские ученые с помощью нейросети воссоздали динамику модели нейрона мозга
Ученые НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде и саратовского филиала Института радиотехники и электроники им.Котельникова РАН воссоздали динамику модели нейрона мозга при помощи разработанной ими нейросети. Об этом сообщает пресс-служба вуза.
Ранее для того, чтобы предсказать поведение нейрона, требовались сразу несколько параметров и характеристик: напряжение на мембране, токи разных ионов, состояние каналов клетки. Сейчас ученые пришли к выводу, что достаточно учитывать изменения только одной характеристики — электрического потенциала мембраны нейрона.
Эксперименты показали, что недостающие данные может восстановить нейросеть. Она способна выявлять ключевые закономерности и на выходе давать набор характеристик, описывающих состояние нейрона. Кроме того, она может предсказывать его поведение при изменении условий.
«Мы берем всего один ряд данных — единственный пример поведения, обучаем на нем модель и встраиваем в нее управляющий параметр. Его можно представить как «переключатель», который можно крутить, чтобы наблюдать разные варианты поведения. Если после обучения начать крутить «переключатель», т.е. менять этот параметр, мы увидим, что модель воспроизводит различные типы поведения, характерные для исходной системы», — пояснил ведущий научный сотрудник НИУ ВШЭ Павел Купцов.
Сейчас нейросеть работает, основываясь на сгенерированных компьютером данных. В перспективе исследователи планируют попробовать ее на реальных экспериментальных данных. Это открывает возможности для изучения сложных динамических процессов, где нельзя заранее задать все возможные сценарии.
Нейроны — клетки, с помощью которых мозг обрабатывает информацию и передает сигналы. Скоординированные действия таких клеток обеспечивает регуляцию всех жизненных процессов живых организмов, а также их взаимодействие с окружающей средой.
Ранее для того, чтобы предсказать поведение нейрона, требовались сразу несколько параметров и характеристик: напряжение на мембране, токи разных ионов, состояние каналов клетки. Сейчас ученые пришли к выводу, что достаточно учитывать изменения только одной характеристики — электрического потенциала мембраны нейрона.
Эксперименты показали, что недостающие данные может восстановить нейросеть. Она способна выявлять ключевые закономерности и на выходе давать набор характеристик, описывающих состояние нейрона. Кроме того, она может предсказывать его поведение при изменении условий.
«Мы берем всего один ряд данных — единственный пример поведения, обучаем на нем модель и встраиваем в нее управляющий параметр. Его можно представить как «переключатель», который можно крутить, чтобы наблюдать разные варианты поведения. Если после обучения начать крутить «переключатель», т.е. менять этот параметр, мы увидим, что модель воспроизводит различные типы поведения, характерные для исходной системы», — пояснил ведущий научный сотрудник НИУ ВШЭ Павел Купцов.
Сейчас нейросеть работает, основываясь на сгенерированных компьютером данных. В перспективе исследователи планируют попробовать ее на реальных экспериментальных данных. Это открывает возможности для изучения сложных динамических процессов, где нельзя заранее задать все возможные сценарии.
Нейроны — клетки, с помощью которых мозг обрабатывает информацию и передает сигналы. Скоординированные действия таких клеток обеспечивает регуляцию всех жизненных процессов живых организмов, а также их взаимодействие с окружающей средой.
