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原哥倫比亞大學科學家研發出一套“人工神經網路模擬大腦識別氣味系統”。通過機器學習,這種人工神經網路可以精確且定量地重現自然演化出的神經結構。


圖|果蠅(來源:Pixabay)

其實,果蠅、小鼠和人類的嗅覺系統結構都很類似。科學家之所以選擇果蠅作為人工神經網路嗅覺系統的切入點,最主要原因是目前已具有比較精確的果蠅解剖公開資料,可以更嚴格地對比實驗模型和生物體間的異同。

10 月 6 日,相關論文以《用機器學習進化嗅覺系統》(Evolving the olfactory system with machine learning)為題發表在Neuron上。由麻省理工學院麥戈文腦科學研究所準研究員、腦與認知科學系、電氣工程與電腦科學系助理教授楊光宇擔任通訊作者[1]。

圖|相關論文(來源:Neuron)

果蠅和老鼠嗅覺系統的趨同進化讓人們不禁要問,在訓練完成嗅覺任務的人工神經網路中,嗅覺迴路的解剖連線功能邏輯是否會進化?

果蠅和老鼠可以從不同的基因家族進化出氣味受體,利用不同的發育途徑構建相似的嗅覺神經結構,表明這兩種嗅覺系統之間的相似性是趨同進化的結果。嗅覺系統的趨同進化,可能反映了獨立獲得嗅覺感知問題的有效解決方案。

人工神經網路在工程上訓練僅需幾分鐘

楊光宇表示:“人工神經網路不僅在工程上有巨大的影響,而且也影響了自然科學的發展。特別是在神經科學領域,人工神經網路已經開始反哺生物神經網路的研究。比如說,此前人們發現計算視覺中所用的人工神經網路,也可以用來解釋視覺系統中產生的神經活動。”


圖|人工神經網路隨果蠅嗅覺系統的連通性而進化(來源:Neuron)

該團隊希望辨別人工神經網路能否用來解釋嗅覺。由於嗅覺所具有的獨特特徵,該團隊不僅可以關注機器和生物間是否有類似的神經活動,還可以研究兩者之間的網路結構是否類似,甚至定量是否相同。

這些接受訓練的神經網路可以很快地學會一些簡單嗅覺任務,而這些網路中的結構和已知的果蠅嗅覺系統高度類似。

然而,該研究成果中所提的到“人工神經網路”構建方式並不複雜。


圖|具有持續可塑性的網路模型(來源:Neuron)

他們採用的都是比較標準的機器學習方法來訓練網路,對於這類自然科學的研究,該團隊希望模型更加簡潔化。常規的神經網路在工程上訓練短則需要幾個小時,長則要達幾個星期,而該團隊所研發的神經網路,僅需要幾分鐘。

為研究嗅覺系統提供了一種新方法

這種人工網路結構簡單清晰,主要包括輸入、壓縮、擴充套件和輸出四層。該團隊還研究了人工神經網路的作用結果是如何依賴模型中關鍵生物學特徵,為了探索不同細胞數量對實驗結果的影響,首先訓練了不同擴充套件層神經元(Kenyon cells,KCs)數量的網路,將嗅覺感受器輸入層神經元(Olfactory Receptor Neurons, ORNs)和壓縮層神經元(projection Neurons,PNs)分別固定在 500 和 50。

隨著 KCs 數量的減少,PNs 從多個 ORNs 中取樣,降低了分類效能。因此,為了提高分類效能,需要有一個大的 KCs 擴充套件層。這個發現幫助解釋了為什麼嗅覺系統具備壓縮和擴充套件層。


圖|人工神經網路結果依賴於生物學特徵(來源:Neuron)

該研究成果對基礎科學領域有一定的推動意義。一是為研究嗅覺系統提供了一種新方法。二是展示了人工神經網路和自然神經網路間存在的緊密聯絡。

楊光宇認為,該研究成果還有較大的提升空間,最主要是從數學上理解這個神經網路的學習過程;另一個方向是更好地模擬更高階動物的嗅覺系統。

克服內外環境挑戰,保證科研成果穩定

據此,該團隊在課題開始後的前兩個星期,就取得了實驗最核心的結果。但課題組中幾位成員(Peter Wang、 Richard Axel、Larry Abbott)擔心是偶然的運氣,結果是否準確有待驗證。隨後,該團隊又花了一年的時間,用各種方法復現該結果,以保證其穩定性與可靠性。

“在科研期間,我和課題組成員也受突如其來的新型冠狀肺炎疫情的不同程度影響,我不得不在家工作一年之多,為應對這一挑戰,我幾乎每天都記錄工作內容,希望能給自己一點鼓勵。”楊光宇表示。克服了內、外環境壓力之後,他們已變得更加堅強。

-End-

參考:

1. Wang et al., 2021,Neuron109, 1–14(2021)

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0896627321006826#!



原文連結:https://inewsdb.com/數碼/受果蠅嗅覺系統啟發,科學家揭示人工和自然神經

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