Como observar neurônios de ratos podem colaborar para o avanço da IA? Roedores são muito importantes para as primeiras aproximações de investigações dos nossos processos cognitivos.
E hoje as capacidades humanas e artificiais parecem se aproximar no contexto da inteligência artificial. Um estudo recente traz descobertas que poderiam revolucionar a forma como as máquinas aprendem a navegar no mundo ao nosso redor.
Uma colaboração entre pesquisadores e o Laboratório de Pesquisa do Exército dos EUA, investigou os neurônios dos ratos para desvendar sua capacidade de navegação, ou seja, de determinar sua posição (onde está) e orientação (para onde está apontando ou se movendo) em um espaço e, em seguida, planejar e executar movimentos para alcançar um destino desejado dentro desse espaço.
Este estudo promete transformar a navegação autônoma em sistemas de inteligência artificial!
A essência dessa pesquisa reside na aplicação de modelos de aprendizado profundo para decodificar a atividade neural dos ratos, concentrando-se especificamente nos padrões de disparo de neurônios de “direção da cabeça”, – que, ao indicar a direção que a cabeça está atuam como uma bússola interna –, e “células de grade”, – que são neurônios que formam um mapa mental do espaço, ajudando a determinar a localização do indivíduo no ambiente.
Através desta abordagem, os cientistas foram capazes de prever com precisão a localização e a orientação de um rato, o que aponta para o poder do aprendizado de máquina, e proporciona um vislumbre intrigante de como processos complexos, como a navegação espacial, são gerenciados pelo nosso cérebro.
O que torna este estudo particularmente notável é a sua base em dados experimentais reais, em vez de simulações teóricas.
Os pesquisadores coletaram padrões de disparo neural por meio de sondas internas, utilizando o vídeo “ground-truthing“, uma prática de usar gravações de vídeo para capturar e validar dados reais do ambiente, servindo como referência precisa para verificar a exatidão de modelos preditivos ou de simulação, especialmente em contextos de mapeamento, navegação ou observação comportamental, neste caso, portanto, fornecendo um registro preciso da localização real do rato, posição da cabeça e movimentos
Esta abordagem holística valida a precisão do modelo de aprendizado profundo, e abre portas para novas hipóteses para entender como os grupos de neurônios interagem e colaboram para realizar tarefas complexas, como a navegação.
Este estudo destaca uma fascinante convergência entre biologia e tecnologia. A colaboração com o Laboratório de Pesquisa do Exército dos EUA visa aproveitar essas descobertas para melhorar a navegação autônoma em sistemas inteligentes, sem a necessidade de GPS.
É uma perspectiva empolgante, especialmente considerando as limitações dos sistemas de IA atuais em navegar de forma autônoma sem coordenadas GPS ou outros sistemas de guia externos. A capacidade de integrar informações biológicas com métodos de aprendizado de máquina existentes poderia significar um grande salto adiante para a inteligência artificial, permitindo que máquinas naveguem em terrenos desconhecidos com a mesma eficácia de um ser vivo.
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Avanço da IA a partir da observação de neurônios de ratos
A motivação dessa pesquisa não é apenas teórica, as implicações práticas são vastas e variadas, prometendo impactar significativamente o design de máquinas inteligentes.
Atualmente, muitas máquinas lutam para realizar uma navegação autônoma, – uma limitação que os pesquisadores esperam superar ao modelar sistemas de IA após os mecanismos neurais subjacentes à consciência espacial e navegação terem sido encontrados em sistemas biológicos, o que melhoraria a eficiência e a independência dos sistemas autônomos, e também reduziria a dependência de tecnologias de navegação assistidas por satélite, que podem ser limitadas ou inacessíveis em certos ambientes.
Olhando para o futuro, os pesquisadores planejam expandir seu trabalho para incorporar informações de outros tipos de neurônios envolvidos na navegação, bem como analisar padrões mais complexos. Isso refinaria mais ainda a precisão das previsões de localização e direção e forneceria insights mais profundos sobre como o cérebro coordena a complexidade dos sinais neurais necessários para a navegação espacial.
A longo prazo, o objetivo é aproveitar essas descobertas para desenvolver uma arquitetura de aprendizado de máquina que possa navegar com sucesso em terrenos desconhecidos de forma autônoma, sem orientação por GPS ou satélite.
A capacidade de decodificar a atividade neural para prever a localização e a orientação lança luz sobre as funções e comportamentos de neurônios individuais ou regiões cerebrais inteiras, estabelecendo a base para avanços significativos na inteligência artificial, a partir da integração de insights biológicos com métodos de aprendizado de máquina.
Fonte: NeuroScience News
