क्यों एक श्रेडर तंबाकू का मस्तिष्क कंप्यूटर तंत्रिका नेटवर्क की तुलना में अधिक प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित है

Hogweed तंबाकू, पशु दिमाग का अध्ययन करने के लिए एक मॉडल जीव

मशीन लर्निंग और तंत्रिका नेटवर्क में सभी प्रगति के बावजूद, कंप्यूटर सिस्टम के सिद्धांत जैविक प्रणालियों के काम से अलग-अलग हैं। वैज्ञानिक अभी भी जैविक तंत्रिका नेटवर्क के विश्वसनीय और तेज प्रशिक्षण के आधार पर मूलभूत जैव-यांत्रिक तंत्र को नहीं समझते हैं। इसलिए, उनकी पूरी जांच जारी है।

ऐसे अध्ययनों के लिए सबसे उपयुक्त वस्तुओं में से एक कीटों की घ्राण प्रणाली है। विशेष रूप से, तितलियों की घ्राण प्रणाली (उदाहरण के लिए, कैडिस, मंडुका सेक्स्टा) एक अपेक्षाकृत सरल जैविक तंत्रिका नेटवर्क है जो सीखने की क्षमता को प्रदर्शित करता है। इसलिए, एक तंत्रिका नेटवर्क सीखने के यांत्रिकी को समझने के लिए एक तितली एक आदर्श मॉडल जीव है।

पिछले वर्षों में, वैज्ञानिकों ने बाज के मस्तिष्क के व्यक्तिगत घटकों में तंत्रिका संकेतों को दर्ज किया। इन घटकों में एक संरचना और तंत्र हैं जो जैविक प्रणालियों के लिए मानक हैं:

• मस्तिष्क प्रशिक्षण के लिए न्यूरोमोडुलेटर (ऑक्टोपामाइन और डोपामाइन) का उपयोग - वैसे, मनुष्यों में वे भावनाओं, मनोदशा के विनियमन और अन्य मानसिक कार्यों के लिए भी महत्वपूर्ण हैं;
• कैस्केडिंग नेटवर्क संरचना;
• नेटवर्क के बीच आयाम में महत्वपूर्ण परिवर्तन (उदाहरण के लिए, न्यूरॉन्स की संख्या में);
• बहुआयामी नेटवर्क में डेटा की स्पार्स कोडिंग (विरल कोडिंग);
• यादृच्छिक संचार;
• एक शोर संकेत की उपस्थिति ।

कुछ अस्पष्ट की जैविक प्रणाली में पहली उपस्थिति और पहली नज़र में अनावश्यक तत्व (जैसे कुख्यात "जंक" डीएनए) वास्तव में पूरे सिस्टम के कामकाज में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। हम अभी तक यह नहीं समझ पाए हैं कि इस या उस तत्व की विशेष रूप से आवश्यकता क्यों है। प्रशिक्षण के दौरान विशेष रुचि ऑक्टोपामाइन / डोपामाइन की रिहाई है। यह अभी तक स्पष्ट नहीं है कि इस तरह की उत्तेजना मस्तिष्क के मशरूम शरीर में नए विरल कोड के निर्माण में कैसे योगदान करती है। मशरूम के शरीर में लगभग 4,000 केन्योन कोशिकाएं होती हैं जो तितली की लंबी अवधि की स्मृति में रिकॉर्डिंग के लिए गंध को एनकोड करती हैं।

जैविक तंत्रिका नेटवर्क के काम को बेहतर ढंग से समझने के लिए, सिएटल विश्वविद्यालय में वाशिंगटन विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों ने तम्बाकू तकलीफ के घ्राण प्रणाली के एक कम्प्यूटेशनल मॉडल का निर्माण किया है, जो उसके मस्तिष्क की न्यूरोटैक्टिविटी के रिकॉर्ड के करीब संभव है और ऑक्टोपामाइन उत्तेजना सहित सभी ज्ञात बायोफिज़िकल प्रक्रियाएं होती हैं।

कीट मस्तिष्क के मशरूम शरीर (एमबी) के तंत्रिका नेटवर्क के कम्प्यूटेशनल मॉडल पहले बनाए गए थे, लेकिन अब शोधकर्ताओं ने सहयोगी सीखने की प्रक्रिया में ऑक्टोपामाइन की भूमिका का अध्ययन करने पर ध्यान केंद्रित किया है, साथ ही साथ एंटीना बॉडी के एंटीना लोब (एएल) विभाग से संबंध। ऐसा करने के लिए, पूरे सिस्टम की वास्तुकला और तंत्रिका गतिशीलता को सिम्युलेटेड किया गया था, जिसमें ऑक्टोपामाइन उत्तेजना, अन्तर्ग्रथन विकास, एएल में गंध की धारणा और सूचना के नीचे प्रवाह में न्यूरॉन पढ़ना शामिल है।


एक मॉडल जीव के मस्तिष्क में विभागों एएल और एमबी के काम की योजना। तितली (RN) के घ्राण प्रणाली में 30,000 रासायनिक सेंसर एक शोर preamplifier नेटवर्क (AL) को उत्तेजित करते हैं, जो मशरूम बॉडी (MB) की प्लास्टिक विरल मेमोरी की परत को एक संकेत पहुंचाता है, जो एक्शन न्यूरॉन्स को उत्सर्जित करता है, जो मशरूम शरीर से संकेतों को विशिष्ट कार्यों के रूप में व्याख्या करता है, उदाहरण के लिए, "ऊपर उड़ो।" ग्रीन लाइन्स एक्साइटरी बॉन्ड के अनुरूप हैं, और रेड लाइन्स निरोधात्मक यौगिकों के अनुरूप हैं

लेखक तंत्रिका नेटवर्क का एक कंप्यूटर मॉडल बनाने में कामयाब रहे, जिसने विश्वसनीय प्रशिक्षण की क्षमता का प्रदर्शन किया, जबकि एक ही समय में वास्तविक जैविक प्रणाली के साथ महत्वपूर्ण समानताएं थीं। एक कंप्यूटर मॉडल ने पतंगे के मस्तिष्क में महत्वपूर्ण कार्यों की पहचान की है - और सीखने की प्रक्रिया पर उनका प्रभाव।

यह वैज्ञानिक कार्य भविष्य में गणितीय रूप से इन कार्यों का वर्णन करना और उन्हें विश्वसनीय और तेज प्रशिक्षण के साथ अधिक कुशल कंप्यूटर तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक फ्रेमवर्क के विकास में लागू करना संभव बना देगा। बायोमेडिकल मशीन लर्निंग सिस्टम।

वैज्ञानिकों को यकीन है कि कैस्केड नेटवर्क, स्पार्सिटी और हेब प्लास्टिक का खुलासा तंत्र तंत्रिका नेटवर्क के मूल सिद्धांतों को अच्छी तरह से पूरक करेगा, पहली बार 1962 में हुबेल और विसल के नोबेल कार्य में तैयार किया गया था, जिसमें बिल्लियों के मस्तिष्क में दृश्य संकेतों को संसाधित करने की पदानुक्रमित संरचना का वर्णन किया गया था। इस काम के आधार पर, 1980 में दुनिया का पहला गणितीय मॉडल नियोकोगिट्रोन न्यूरल नेटवर्क बनाया गया, जो कई मायनों में आधुनिक गहरे तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक मॉडल बन गया। हालांकि, इस काम में जीवित मस्तिष्क के काम में कई कार्यात्मक प्रणालियों को ध्यान में नहीं रखा गया था। तंबाकू के नागफनी के एक अध्ययन से पता चला है और गणितीय रूप से इन तत्वों का अनुकरण किया है - एआई कंप्यूटर सिस्टम के लापता तत्व।

वैज्ञानिक लेख 8 फरवरी, 2018 को प्रीप्रिंट साइट arXiv.org पर प्रकाशित किया गया था।