Cyfrowy mózg muszki uruchomiony w symulacji. Naukowcy odtworzyli konektom neuron po neuronie

Brzmi to jak fabuła filmu science fiction, ale wydarzyło się naprawdę. Zespół naukowców poinformował o udanym, cyfrowym odtworzeniu sieci neuronowej mózgu i podłączeniu jej do wirtualnego ciała. Choć na razie mowa tu o muszce owocówce, to osiągnięcie to może całkowicie zmienić kierunek rozwoju sztucznej inteligencji.

Osobliwość technologiczna (Singularity) do tej pory kojarzyła się z momentem, w którym sztuczna inteligencja prześcignie ludzki umysł. Firma Eon Systems PBC postanowiła podejść do tematu z zupełnie innej strony. Zamiast tworzyć inteligentne oprogramowanie od zera, naukowcy postanowili skopiować biologiczną sieć – neuron po neuronie.

Symulacja na żywym organizmie

W przeciwieństwie do tradycyjnej sztucznej inteligencji (takiej jak ChatGPT czy modele testowane przez DeepMind), zaprezentowana symulacja nie opiera się na uczeniu maszynowym i metodzie prób i błędów. Naukowcy, bazując na potężnych badaniach opublikowanych w 2024 roku na łamach prestiżowego magazynu Nature (prowadzonych m.in. przez zespoły FlyWire i Janelia Research Campus), wzięli na warsztat mózg dorosłego osobnika muszki owocówki (Drosophila melanogaster).

Dokładnie zmapowano jego strukturę (tzw. konektom), odwzorowując w środowisku cyfrowym ponad 125 tysięcy neuronów i 50 milionów połączeń synaptycznych. Tak stworzona symulacja układu nerwowego została następnie podłączona do wirtualnego ciała owada, umieszczonego w zaawansowanym silniku fizycznym MuJoCo.

Efekt? Cyfrowa muszka zaczęła się poruszać i reagować na bodźce w sposób naturalny, napędzana wyłącznie sklonowanymi, biologicznymi obwodami swojego pierwowzoru. Informacje sensoryczne trafiają do symulowanej sieci, sygnał wędruje przez 50 milionów wirtualnych synaps, a na końcu wysyła komendę ruchową do cyfrowych kończyn. Zamknięto tym samym pętlę od cyfrowej percepcji do fizycznego ruchu w wirtualnym ciele.

Od muszki do człowieka

„To nie jest animacja. To nie jest uczenie ze wzmocnieniem naśladujące biologię. To cyfrowa kopia biologicznej sieci (…) uruchomiona w symulacji, sprawiająca, że ciało się porusza” – przekonuje na platformie X dr Alex Wissner-Gross, współzałożyciel Eon Systems.

Choć symulacja układu nerwowego owada robi gigantyczne wrażenie, to apetyty twórców sięgają znacznie dalej. Eon już teraz zapowiada rozpoczęcie prac nad zeskanowaniem i zasymulowaniem mózgu myszy, co będzie wymagało odwzorowania około 70 milionów neuronów (560 razy więcej niż w przypadku muszki owocówki). Docelowym, długoterminowym planem startupu jest symulacja w skali ludzkiego mózgu.

Należy jednak pamiętać, że wpis współzałożyciela firmy to w dużej mierze chwyt marketingowy, mający na celu przyciągnięcie uwagi inwestorów do niezwykle kosztownych, kolejnych etapów badań. Przypisywanie całego przełomu jednemu startupowi jest sporym nadużyciem, biorąc pod uwagę lata pracy czołowych ośrodków badawczych nad mapowaniem konektomu. Niemniej, skuteczna symulacja tak ogromnej liczby połączonych neuronów to historyczny krok na styku neurobiologii i informatyki.

Ilir Aliu (@IlirAliu_)

브라우저에서 MuJoCo WASM과 Three.js, Google의 Gemini ER을 결합해 Gemini 기반 로보틱스 시뮬레이터를 구축하는 튜토리얼과 데모를 공유하는 게시물입니다. dev.to의 튜토리얼 링크와 AI Studio 데모 링크가 포함되어 있으며 작성자 @osanseviero에 대한 감사 인사가 언급되어 있습니다.

https://x.com/IlirAliu_/status/2023835606791356428

#gemini #mujoco #wasm #robotics #threejs

Omar Sanseviero (@osanseviero)

관련 튜토리얼과 데모 링크 공유: Google AI 블로그의 'Gemini 기반 브라우저 로보틱스 시뮬레이터(MuJoCo WASM)' 튜토리얼 글과 AI Studio에 공개된 데모로, 개발자가 직접 따라해볼 수 있는 학습·시연 자료입니다.

https://x.com/osanseviero/status/2023500323470622813

#tutorial #googleai #gemini #mujoco

Omar Sanseviero (@osanseviero)

브라우저에서 완전한 로보틱스 시뮬레이터를 구축하는 방법을 소개합니다: MuJoCo를 WebAssembly로 빌드하고 Three.js로 렌더링하며 Gemini ER를 통합한 워크플로우를 사용해 브라우저 내 시뮬레이션을 구현하는 사례입니다.

https://x.com/osanseviero/status/2023500320324931926

#mujoco #threejs #wasm #robotics #gemini

Robot dancing and doing what looks like a cardio kickboxing routine. From Unitree Robotics. They don't say how it works but if it's typical of Unitree Robotics, then they're training the AI brain of the robot with reinforcement learning in simulation in IsaacLab and then using Mujoco for "sim-to-real" training.

https://x.com/UnitreeRobotics/status/1980140278930661501

#solidstatelife #ai #robotics #reinforcementlearning #rl #unitree #isaaclab #mujoco

Практическое обучение с подкреплением: от забав с MuJoCo'м до битв на арене

Добрый день, уважаемые хабровчане! Я хочу поделиться с вами очень интересным проектом, над которым работал в последнее время. В первой статье я не буду сильно углубляться в технические подробности, а вместо этого постараюсь провести вас по пути, который я прошел при реализации своего пайплайна для обучения нейросеток, сражающихся друг с другом на арене. Весь код доступен на моем GitHub и готов к использованию, поэтому вы сразу сможете обучить чемпиона и поучаствовать в сражении! Готовы? Тогда - вперед! На арену!

https://habr.com/ru/articles/872514/

#The_MuJoCo_Men #reinforcement_learning #machine_learning #машинное_обучение #JAX #MuJoCo #SAC #обучение_с_подкреплением

Sustainable take: if it's not open-source I'm hard-pressed to invest my time to learn it. I've been traumatised by #enshittification too many times.

In particular currently looking at the link rot of corpo-wreckage around robotics, and hence my gravitation to true OSS in #gazebo and #MuJoCo, which is often harder to start off, but will still be here in a few years.

Mujoco MPCのビルドからサンプル実行まで
https://qiita.com/sunrise_lover/items/58ea54a33ff5114cb8ef?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items

#qiita #Python #Ubuntu #CMake #Robot #Mujoco

Want to visit us during #ICRA2023 and learn more about what we do @Google @DeepMind in #Robotics?
Want to learn more about #MuJoCo?

Now is your chance https://rsvp.withgoogle.com/events/mujoco-icra-2023