मैं आपको देखता हूं: ड्रोसोफिला दृष्टि के अध्ययन में मशीन सीखने और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क

सभी लोगों को कीड़े पसंद नहीं हैं। क्यों छिपाते हैं, कुछ स्पष्ट रूप से उनसे डरते हैं। लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि ग्रह पर हमारे छोटे पड़ोसी पूरी तरह से मौजूद हैं ताकि लोगों को एक फोबिया से पीछा करने के लिए अपने बालों में पकड़ा जा सके, ताकि वे चिल्लाएं "मुझे इसे उतार दो!" इसे उतार दो! ” ग्रह पर किसी भी जीवित जीव की अपनी असाधारण, कभी-कभी अद्वितीय कौशल और विशेषताएं होती हैं। यदि हम किसी व्यक्ति के बारे में बात करते हैं, तो अन्य चीजों के बीच यह दो अंगों पर आंदोलन होगा, अंगूठे का विरोध, आदि। ऐसी विशेषताओं का अध्ययन करने से, वैज्ञानिक हमारी दुनिया और उस पर रहने वाले जीवों को बेहतर ढंग से समझ पाते हैं। साथ ही, जानवरों या कीड़ों के साथ कई अध्ययनों ने वैज्ञानिकों को जीव विज्ञान से संबंधित क्षेत्रों में खोजों के लिए प्रेरित किया। आज हम एक अध्ययन के बारे में बात करेंगे जिसका मुख्य चरित्र एक प्राणी है जो गर्मियों के महीनों में बहुत परेशानी पैदा करता है - ड्रोसोफिला का फल मक्खी। वैज्ञानिकों ने इस सवाल का जवाब देने का फैसला किया - ड्रोसोफिला दुनिया को कैसे देखता है? और यह सिर्फ दृश्य तंत्र से कहीं आगे जाएगा। मशीन सीखना, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क - और यह सब इतने छोटे जीव के लिए। वैज्ञानिक क्या पता लगा सकते हैं कि उनकी "कृत्रिम मक्खी" ने कैसे काम किया और बनाया, और पहली नज़र के शोध में इस तरह के अजीब का क्या उपयोग है? आइए वैज्ञानिकों की एक रिपोर्ट में इसके जवाब की तलाश करें। चलो चलते हैं।

कीटविज्ञान

रिपोर्ट का विश्लेषण करने से पहले, आइए मुख्य चरित्र को बेहतर तरीके से जानें।



ड्रोसोफिला फल एक दो पंखों वाला कीट है, जिसका आकार 2.5 मिमी से अधिक नहीं होता है (मादाओं में, नर छोटा होता है)। हम में से कई लोग इन कीड़ों से पहले से परिचित हैं। गर्मियां आ रही हैं, हम फल और सब्जियाँ खरीदते हैं, उन्हें सार्वजनिक क्षेत्र में कहीं रख देते हैं और थोड़ी देर के बाद देखते हैं कि कैसे इन छोटे जीवों ने पहले ही हमारी खरीद चुन ली है। यदि आप इसके लिए महत्व नहीं देते हैं, तो कुछ दिनों में आपके पास रसोई में एक पूरी सेना होगी, जो एक छोटे से राज्य पर कब्जा करने में सक्षम होगी। ठीक है, यह एक अतिशयोक्ति है, लेकिन वास्तव में उनमें से बहुत कुछ हैं (मुझे अपने अनुभव से पता है)। ड्रोसोफिला के विकास के लिए, बहुत ज़रूरत नहीं है: एक गर्म वातावरण और भोजन की उपस्थिति, जो अक्सर अंडे बिछाने के लिए एक स्थान के रूप में कार्य करता है। फल मक्खियों को खिलाते हैं, जैसा कि नाम का तात्पर्य है, सब्जियों और फलों के साथ (जंगली, पेड़ों की पाल)।

ड्रोसोफिला का जीवन चक्र काफी मानक है: एक अंडा (24 घंटे) - एक लार्वा (5 दिन) - एक प्यूपा (5 दिन) - एक वयस्क व्यक्ति। सबसे अनुकूल पर्यावरणीय परिस्थितियों (तापमान 25 डिग्री सेल्सियस) के तहत चक्र में लगभग 10 दिन लगते हैं। यही है, जब आप स्टोर से फल लाते हैं, और कुछ दिनों में मक्खियाँ दिखाई देती हैं, तो आप जानते हैं - उनके लार्वा (या अंडे भी) पहले से ही उत्पादों पर थे। इसलिए खाने से पहले अपने फल को धो लें।


फल मक्खी की ओटोजेनेसिस का चक्र।

जैसा कि आप देख सकते हैं, ontogenesis चक्र (एक वयस्क से अंडे का विकास) इतना कम समय नहीं लेता है, लेकिन ड्रोसोफिला इस अवधि के दौरान संतानों के नुकसान की संभावना की भरपाई अंडे की संख्या से करता है। अपने पूरे जीवन के दौरान, मादा लगभग 400 लेट जाती है। साथ ही, वह अपने ओटोजेनसिस चक्र के अंत के 12 घंटे बाद प्रजनन के लिए तैयार होती है।


अध्ययन से पता चला कि फल मक्खियों बहुत जल्दी हवा में अपनी स्थिति को समायोजित कर सकते हैं। स्थिति की अस्थिरता को सामने की दृष्टि पर चुंबकीय क्षेत्र के माध्यम से किया गया था।

यह मान लेना सही होगा कि ड्रोसोफिला वैज्ञानिक न केवल ओंटोजेनेसिस के लिए, बल्कि कई कीटों की तरह, उनके आंदोलन की विधि और दृष्टि के लिए भी दिलचस्प हैं। फल मक्खी के पंख प्रति सेकंड लगभग 250 चमकते हैं। यदि आपको यह आकलन करना मुश्किल है कि यह कितना है, तो बस अपने हाथों को लहरें और देखें कि आप इस तरह के कितने आंदोलन करते हैं। तुलना के लिए, हमिंगबर्ड्स (छोटी प्रजातियां) लगभग 100 स्ट्रोक बनाती हैं। इसके अलावा फलों की मक्खियां भी आनुवंशिकीविदों के लिए एक बड़ी दिलचस्पी बन गई हैं। ड्रोसोफिला जीनोम की अनूठी संरचनात्मक विशेषताओं ने इसे मानव रोगों (पार्किंसंस, अल्जाइमर) के अध्ययन में एक आदर्श प्रयोगात्मक बना दिया। ड्रोसोफिला मानव प्रतिरक्षा प्रणाली, कैंसर, मधुमेह और अधिक पर शोध करने में भी मदद करता है।

जैसा कि आप देख सकते हैं, यह थोड़ा कष्टप्रद प्राणी अपने तरीके से अद्वितीय है और शोधकर्ताओं के लिए बहुत संभावनाएं हैं।

अध्ययन का आधार

कभी-कभी आप खुद से पूछते हैं कि वैज्ञानिक कैसे और क्यों कुछ सवालों के जवाब देते हैं, जिसके लिए वे कभी-कभी जवाब तलाशते हैं। लेकिन आम जिज्ञासा और कुछ रहस्यों को प्रकट करने की इच्छा, भले ही सबसे पवित्र न हों, और भी अच्छे हैं। हमारे मामले में, शोधकर्ताओं ने यह निर्धारित करने का निर्णय लिया कि फल मक्खी दुनिया को कैसे देखती है। और हम आंखों की रोशनी के बारे में बात नहीं कर रहे हैं, इस सवाल का जवाब पहले ही मिल चुका है। हम यह समझने की बात कर रहे हैं कि ड्रोसोफिला क्या देखता है।

यह भी विचार करने योग्य है कि ड्रोसोफिला की आंख इतनी खड़ी नहीं है जितनी पहली नज़र में लग सकती है। हां, उसकी आंख में लगभग omm५० ओमेटिडिया * है , जिनमें से प्रत्येक अंतरिक्ष में एक बिंदु को संसाधित करता है। यह एकदम सही है। उदाहरण के लिए, मंटिस श्रिम्प में प्रत्येक आँख में लगभग 10,000 ओम्मेटिडिया होते हैं। इसलिए वाक्यांश "मैं एक हाथी के शरीर पर एक दाना भी पा सकता हूं" यहां काफी लागू है।


मंटिस चिंराट की अनूठी आंखें कैसे काम करती हैं?

ओम्माटिडियम * - कीटों के रूप में अच्छी तरह से क्रस्टेशियन की आंखों का अभिन्न अंग।

वैज्ञानिकों ने ध्यान दिया कि पिछले प्रयोगों से पता चला है कि ड्रोसोफिला ऑब्जेक्ट को 1.16 viewing (देखने के कोण ommatidia) में देखने में सक्षम है। इस प्रकार, यह ommatidia की संख्या है, न कि उनके देखने के कोण, यह ड्रोसोफिला दृष्टि में मुख्य सीमित कारक है। इसी समय, वैज्ञानिकों का मानना ​​है कि फल मक्खी पूरी तरह से शहद की मक्खियों के साथ अपनी जगह ले सकती है जो लोगों के चेहरे को भी भेद सकती है। यह पता लगाना बाकी है कि मक्खी इस चाल में सक्षम है या नहीं।


विभिन्न प्रतिबंधों के तहत DCN ऑपरेशन के परिणाम: a - 32x32 पिक्सेल, b - 3 ड्रोसोफिला शरीर की लंबाई + 4.8˚ के कोण, c - समान दूरी पर, लेकिन 1.5˚ के कोण पर।

ड्रोसोफिला की आंखों की संरचना को देखते हुए, वैज्ञानिकों ने निर्धारित किया कि उन्हें प्राप्त छवि लगभग 29 × 29 पिक्सेल होगी। और यह अल्ट्रा-एचडी 4K और वह सब नहीं है। इसलिए, सवाल उठता है - क्या ड्रोसोफिला के लिए यह निर्धारित करना पर्याप्त है कि वह उसके सामने क्या या किसको देखती है?

इसके लिए, वैज्ञानिकों ने DCN * का उपयोग किया, जहां प्रत्येक कृत्रिम प्रणाली, जैसे एक अलग ड्रोसोफिला, को यह बताने के लिए सभी आवश्यक जानकारी एकत्र करनी चाहिए कि उसके सामने क्या प्रस्तुत किया गया है।

डीसीएन * - गहरी सीखने पर आधारित दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क।

प्रयोगों की तैयारी

कृत्रिम आंख (आभासी, निश्चित रूप से) केर ओपन न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी के आधार पर बनाई गई थी और इसमें 25,000 कृत्रिम न्यूरॉन शामिल थे। एक असली ड्रोसोफिला की असली आँख लगभग 60,000 गिनाती है।


ड्रोसोफिला न्यूरल नेटवर्क (कृत्रिम और वास्तविक)।

चित्रा बी DCN मॉडल को दिखाता है जिसे प्रयोगों के दौरान लागू किया गया था। तुलना के लिए, एक वास्तविक ड्रोसोफिला नेटवर्क ( सी ) का एक मॉडल भी दिखाया गया है।

मॉडल तैयार करने के लिए, एक डेटाबेस की आवश्यकता थी, जो तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए आधार के रूप में काम करेगा। इस ज्ञान का स्रोत, निश्चित रूप से, ड्रोसोफिला था, जिसे एक कंटेनर में 25 डिग्री सेल्सियस और 12-12 दिन-रात चक्र के तापमान के साथ रखा गया था (अर्थात, वे अंधेरे में और 12 घंटे तक प्रकाश में थे)। फिर, 1-4 घंटे के बाद, 10 महिलाओं और 10 पुरुषों का चयन किया गया, जिन्हें विभाजित किया गया था। तीन दिनों के बाद, प्रत्येक व्यक्ति को व्यक्तिगत कंटेनरों में रखा गया था (एक्रिलिक गोल एरेनास 60 मिमी व्यास और ऊंचाई 2 मिमी)। इन "एरेनास" के ऊपर एक नियमित एलईडी लैंप रखा गया था। 15 मिनट के भीतर, 16 फ्रेम / सेकंड की आवृत्ति के साथ GRAS-20S4M कैमरे का उपयोग करके शूटिंग की गई।


कैमरा GRAS-20S4M-C

फिल्मांकन तीन बार (प्रति दिन 1 सर्वेक्षण) किया गया था, इस प्रकार, 1 मक्खी के प्रति 14400 × 3 चित्र प्राप्त किए गए थे।

भविष्य की मशीन सीखने के लिए सभी डेटा, हमेशा की तरह, तीन श्रेणियों में विभाजित किया गया है: प्रशिक्षण (प्रशिक्षण), परीक्षण और परीक्षण। प्रशिक्षकों ने कुल 12,240 फ्रेम, यानी शूटिंग के शुरुआती 2 दिनों के लिए डेटा का शुरुआती 75% दिया। 2160 फ्रेम, अंतिम 15%, परीक्षण वाले बन गए। परीक्षण डेटा शूटिंग का तीसरा दिन था। प्रारंभिक 181 × 181 फ़्रेमों को भी दो तरीकों का उपयोग करके संसाधित किया गया था: पहला - 33 × 33 को कम करना, 29 × 29 तक क्रॉपिंग को केंद्रित करना और परिणाम को 224 × 224 तक बढ़ाना, दूसरा - आकार को 256 × 256 तक बढ़ाना, 224 × 224 पर केंद्रित क्रॉपिंग।

GUI कार्यक्रम MATLAB में लिखा गया था, जो परीक्षण मक्खी के तीन दृष्टिकोणों के साथ एक पर्यवेक्षक का प्रतिनिधित्व करता है: पृष्ठीय, पेट और पार्श्व। पर्यवेक्षक को मिडज की छवियों के बीच चयन करने का काम दिया गया था जो इस व्यक्ति के अनुरूप है।

अनुसंधान के परिणाम


प्रयोगात्मक परिणामों की तालिका।

प्रयोग में विभिन्न प्रकार की वास्तुकला का उपयोग किया गया था, लेकिन 0.94 के सटीकता सूचकांक के साथ ResNet18 सबसे प्रभावी निकला, लेकिन शोध टीम का निर्माण - एक कृत्रिम आंख - ने भी बहुत प्रभावशाली परिणाम दिखाए - 0.75। वैज्ञानिकों ने एक और महत्वपूर्ण बारीकियों पर ध्यान दिया: ड्रोसोफिला के बीच प्रयोगों के तीसरे दिन, उनके निर्धारण की सटीकता में 37% की कमी देखी गई।

शोधकर्ताओं ने छवि के आकार को एक संभावित पैरामीटर के रूप में बाहर करने का भी फैसला किया जो ऑब्जेक्ट की परिभाषा को सरल करता है। यही है, एक कृत्रिम आंख के मॉडल को अपनी सुविधाओं से वस्तु का निर्धारण करना चाहिए, न कि छवि के आकार से। इसलिए, सभी चित्र, प्रशिक्षण और परीक्षण, दोनों अनुपात को बनाए रखने के बिना यादृच्छिक क्रम में 25% की दर से बदल दिए गए थे।

परीक्षण के इस संस्करण में, एक कृत्रिम आंख ने अभी भी एक अच्छा परिणाम दिखाया (लगभग 0.55), जो अभी भी मानव प्रदर्शन से अधिक है। इससे भी अधिक आश्चर्य की बात यह है कि मॉडल प्रणाली लगभग सटीकता के साथ महिलाओं और पुरुषों के बीच प्रतिष्ठित है।

वैज्ञानिकों को पता था कि इस तरह का परीक्षण मनुष्यों के लिए बेहद कठिन होगा, क्योंकि वे उच्च परिणामों की उम्मीद नहीं करते थे, हालांकि उन्होंने एक या दूसरे तरीके से कीड़ों के अध्ययन में शामिल लोगों को आमंत्रित किया, जो अनुभव के मद्देनजर व्यक्तियों की पहचान करने की उनकी संभावना को बढ़ाता है। परिणाम, जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, कमजोर थे, लेकिन कुछ मतभेद थे। इसलिए, 29 × 29 पिक्सेल पर छवियों के साथ, सटीकता 0.11 थी, और 181 × 181 - 0.13 पर। अंतर बहुत बड़ा नहीं है, लेकिन महत्वपूर्ण है।

अध्ययन के एक विस्तृत अध्ययन के लिए, मैं अनुसंधान समूह की रिपोर्ट का संदर्भ देने की सलाह देता हूं।

उपसंहार

शोधकर्ताओं ने ध्यान दिया कि अब तक ड्रोसोफिला द्वारा पर्यावरण की धारणा के तंत्र का पूरी तरह से अध्ययन नहीं किया गया है, लेकिन अब यह विश्वासपूर्वक कहा जा सकता है कि इसमें दृश्य डेटा सक्रिय रूप से शामिल है। कृत्रिम आंख के मॉडल से पता चला कि मक्खियां न केवल आकार, चाल, एक-दूसरे से दूरी, बल्कि व्यक्तिगत छोटे विवरणों द्वारा भी अन्य व्यक्तियों को निर्धारित करती हैं।

कोई भी मशीन लर्निंग मॉडल सटीकता की बदलती डिग्री के साथ ड्रोसोफिला को भेदने में सक्षम है। वे सभी एक चीज में बिल्कुल समान हैं - वे एक व्यक्ति की तुलना में कई गुना बेहतर हैं। जबकि वैज्ञानिक इस सवाल का जवाब देने के लिए तैयार नहीं हैं कि कोई व्यक्ति एक मक्खी को दूसरे से अलग क्यों नहीं कर सकता है? सवाल पहली नज़र में अजीब है, लेकिन शोध क्षमता के बिना नहीं। छोटी गतिशील वस्तुओं की व्यक्तिगत परिभाषा, जो पहली नज़र में पूरी तरह से समान लगती है, एक दिलचस्प क्षमता है। हालाँकि, इस समय, इस क्षेत्र में एक व्यक्ति का कौशल त्रुटि के मार्जिन के भीतर भिन्न होता है।

किसी भी मामले में, आधुनिक कंप्यूटर प्रौद्योगिकियों (कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क और मशीन सीखने) के उपयोग ने एक बार और सभी के लिए कुछ विवरणों के माध्यम से वस्तुओं (उनके रिश्तेदारों सहित) को निर्धारित करने की ड्रोसोफिला की क्षमता के बारे में वैज्ञानिकों के बीच बहस को समाप्त करने की अनुमति दी।

हम मनुष्य एक ही प्रजाति के प्रतिनिधि के रूप में एक जैसे हैं, लेकिन दिखने में बहुत अलग हैं। ये अंतर हमारे लिए काफी ध्यान देने योग्य हैं, और एक व्यक्ति को दूसरे से अलग करने में मदद करते हैं। कीड़े के मामले में, सब कुछ बहुत अधिक जटिल है। ड्रोसोफिला में सुपर-विज़न नहीं है, कोई यह भी कह सकता है कि वह ऑप्टोमेट्रिस्ट के लिए लाइन में पहले कीड़ों में से एक होगा, लेकिन यह उसे कुछ ऐसा देखने से नहीं रोकता है जो एक व्यक्ति भी नहीं देखता है।



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