科学者がレゴロボットでワームの脳をシミュレートし、ニューラルマッピングの画期的な進歩を実証

• 科学者たちは回虫 (Caenorhabditis elegans) の脳をレゴ ロボットに組み込みました。 
• 彼らはワームの 302 個のニューロン間の接続をマッピングし、ソフトウェアでシミュレーションしました。 
• IP アドレスとポート番号は、各ニューロンのアドレス指定に使用されます。

脳は単なる電気信号の集合体ではありません。もし人間が信号を歪めずに保存する方法を学べれば、誰かの脳をコンピュータにアップロードして、ハリウッド映画『トランセンデンス』のように、デジタル意識の形で永遠に生き続けることができるでしょう。

研究者らは、少なくとも人間の脳でそのような偉業を達成するには程遠いが、過去にいくつかのマイルストーンを達成した。たとえば、国際研究チームは回虫の脳をレゴのロボット本体に組み込むことに成功しました。

彼らが使用した回虫は、長さ約 1 ミリメートルの自由生活性の透明な線虫である Caenorhabditis elegans です。温帯土壌環境に生息しており、呼吸器系や循環器系がありません。彼らの遺伝子と神経系は何度も研究されています。

画像ソース:ウィキメディア

ワームをロボットに統合する

2014 年に遡ると、OpenWorm プロジェクトは、ワームの 302 個のニューロン間の接続をマッピングし、ソフトウェアでシミュレートしました。次に、彼らはそのソフトウェア プログラムを小さなレゴ ロボットに実装しました。主な目的は、Caenorhabditis elegans を仮想生物として完全にシミュレートすることでした。

ワームの身体部分とニューラル ネットワークには、レゴボットと同等の機能があり、ワームの鼻ニューロンはロボットのソナー センサーに置き換えられています。ワームの両側を走る運動ニューロンは、ロボットの左右のモーターに対応します。全体として、このロボットは線虫と非常によく似た動作をします。

シミュレーションは 100% 正確ではありません。ニューロンの発火をトリガーするには、ソフトウェア内のいくつかのパラメーターが必要です。しかし、ロボットがコマンドやプログラムされた命令に従って実行されていないことを考えると、彼らが行った仕事は印象的以上のものです。含まれているのは、ワームの脳を模倣した接続ネットワークだけです。

より具体的には、モデルは接続が正確であり、UDP パケットを使用してニューロンを起動します。たとえば、2 つのニューロンに 3 つのシナプス接続がある場合、最初のニューロンが起動すると、ペイロード「3」を持つ UDP パケットが 2 番目のニューロンに送信されます。

出典:I プログラマー

研究者は、IP アドレスとポート番号を使用して各ニューロンにアドレス指定しました。ニューロン全体が重みを集約し、しきい値を超えた場合に起動します。ニューロンが起動するか、200 ミリ秒以内にメッセージが到着しない場合、アキュムレータはリセットされます。これは、実際のニューラル ネットワークで起こることと似ています。

画像出典:YouTube

レゴ ロボットに取り付けられたセンサーは 100 ミリ秒ごとにサンプリングされます。虫の鼻のように配線されており、20 センチメートル以内に何かが近づくと、ネットワークに感覚ニューロンが送信されます。

同じ概念が 95 個の運動ニューロンに適用され、運動信号が収集され、各モーターの動きと速度の制御に使用されます。これらの運動ニューロンは抑制性または興奮性であり、ネガティブとポジティブが使用されます。

OpenWorm プロジェクト

OpenWorm プロジェクトは現在も継続されており、シミュレーションと視覚化が改善されています。彼らは線虫の発生を研究しており、データ分析とシミュレーションを通じて線虫やその他の生命体の発生プロセスに焦点を当てています。

彼らは、ブラウザでワームを操作するための新しい対話型アプローチ、Geppetto と呼ばれるプラグアンドプレイ プラットフォームを開発しました。さらに、遺伝的アルゴリズムなどの最適化手法を使用して、実際の細胞観察からの実験データに適合するようにモデルを微調整しています。

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次のステップは、コネクトームとして知られる人間の脳を接続することです。たとえ近い将来、人間の脳をコンピューターにアップロードすることができなくなったとしても、脳全体をシミュレートできるだけでも、人工知能に革命を起こすのに役立つでしょう。そして、いつかこのマイルストーンを達成できれば、その用途とチャンスは現時点では想像できないほど膨大になるでしょう。