DeepMind设计虚拟动物神经网络，解锁大脑运动控制机理

文章预览

科情智库 6月11日，谷歌DeepMind和哈佛大学的研究人员联合提出了基于人工神经网络在物理模拟器中驱动老鼠的生物力学仿真模型，可以准确模仿真实老鼠的运动。首先，研究人员在物理仿真环境中创建了一个虚拟老鼠模型，并训练其人工神经网络“大脑”去模仿真实老鼠的全身运动。虚拟老鼠的人工神经网络能够将期望的3D运动轨迹和感官信息转化为所需的运动指令，从而精确控制虚拟身体的动作。其次，将虚拟老鼠神经网络的激活模式与真实老鼠大脑的神经活动进行了对比。研究结果发现，除了运动皮质和纹状体，反向动力学模型也能较好地解释其他大脑区域的神经活动。这一重大成就有望增进科学家对大脑如何控制复杂协调运动的理解，对于开发先进的假肢和脑机接口至关重要。相关研究论文已发表在《Nature》杂志上。 来源：AI中心供稿 推荐 ………………………………