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La ricerca di UW fornisce una struttura di base delle reti neurali nel cervello mammifero

L'università due di ricercatori del Wyoming ha deciso di selezionare il cervello di ciascuno, per così dire. Specificamente, hanno esaminato l'importanza della corteccia frontale, della parte del cervello utilizzato nel processo decisionale, del linguaggio espressivo e del movimento volontario.

Ed i due scienziati hanno imparato che una struttura di rete neurale ricorrente, o RNN, è responsabili di quelle funzioni.

“Questo RNN riceve gli input dalle regioni emozionali del cervello ed invia gli output alla corteccia di motore, la parte del cervello responsabile di movimento volontario,„ dice il Sun di Qian-Quan, un professore di UW della zoologia e della fisiologia. “Nel campo di intelligenza artificiale, informatici hanno progettato le varie reti neurali artificiali, compreso RNNs, che efficacemente risolvono i problemi, quali la traduzione di linguaggio ed il riconoscimento degli oggetti, simulando la rete neurale nel cervello mammifero.

“Questo documento fornisce una struttura di base delle reti neurali nel cervello mammifero. Questa struttura di base ci guiderà nello studio della strategia comportamentistica,„ Sun continua. “Dopo che più dettagli si acquistano, possiamo tradurrlo ad una rete neurale artificiale, facendo uso di per risolvere i problemi nell'ambiente.„

Il Sun, Direttore del centro sensoriale di biologia del Wyoming di UW di eccellenza biomedica della ricerca, è l'autore principale di un documento nominato “una rete di un neurone ricorrente a lungo raggio che collega le regioni di emozione con la corteccia di motore somatica„ che è stata pubblicata oggi (martedì) nei rapporti delle cellule. Il giornale di aperto Access pubblica i documenti pari-esaminati attraverso l'intero spettro di scienze biologiche quella nuova comprensione biologica di rapporto.

Il primo autore del documento è Yihan Wang, uno studente di Ph.D. nel programma di laurea della neuroscienza di UW, da Pechino, la Cina. La ricerca è stata costituita un fondo per dalle concessioni dagli istituti della sanità nazionali.

RNNs artificiale è algoritmi d'apprendimento importanti che sono comunemente usati per i problemi del lobo ordinale o temporale, quale la traduzione di linguaggio, trattamento del linguaggio naturale, riconoscimento vocale ed immagine che intitolano, Sun dice. Un RNN riconosce le caratteristiche sequenziali nei dati ed usa i reticoli per predire lo scenario probabile seguente. RNNs è incorporato nelle applicazioni popolari quale Siri, googla la ricerca di voce e Google traduce.

La più grande sorpresa è che RNNs non solo esiste nel nostro cervello, ma sono costruite con la funzione molto più delicata e, eppure, altamente efficiente nell'elaborare gli input sequenziali. I neuroni corticali sono generalmente nello spazio reciproci e mescolano a vicenda. Tuttavia, i dati di Wang non solo hanno indicato che il RNN esiste nella maggior parte della parte importante del cervello -- la corteccia frontale -- ma ulteriormente, questa rete è meno complessa che abbiamo pensato e principalmente unidirezionale. Ciò è una grande sorpresa a noi, perché questa ci dice che questa rete può essere incaricata delle funzioni uniche in paragone ad altre.„

Sun di Qian-Quan, professore di UW di zoologia e di fisiologia

Il Sun e Wang hanno analizzato i cervelli dei mouse per la ricerca del laboratorio. Le razze geneticamente modificate differenti del mouse hanno fornito i due la capacità di contrassegnare i tipi specifici di neuroni con le proteine fluorescenti che seguono le connessioni del cervello -- e per riflettere le attività dei neuroni specifici con gli indicatori intrinsecamente fluorescenti.

La ricerca ha molte implicazioni nell'ambiente, secondo il Sun.

“Uno, ora che sappiamo di questa particella elementare importante, il lavoro aiuterà ulteriore deciframento come il nostro cervello prende le decisioni,„ lui dice. “Due, contribuirà a scoprire l'altro simile RNNs in altre parti del cervello. Aiuterà i ricercatori ad usare le simulazioni di calcolo per predire come il nostro cervello codifica la memoria a breve termine e come può essere usato. E tre, specificamente per questo studio, ci aiuterà a capire come le emozioni, quali timore ed ansia, regolamentano i nostri movimenti.„

Entrambi l'approccio della ricerca e del contenuto usato dal Sun e Wang dovrebbero avere interessi molto vasti con i ricercatori di intelligenza artificiale, i biologi, i modellatori di calcolo ed i neuroscenziati, Sun dice.

“La mappa precisa della connessione anche può aiutarci a capire la causa dei disordini neurologici e psichiatrici dove ci sono problemi con il regolamento delle emozioni o del movimento volontario,„ Sun dice. “Tuttavia, prima che questo che trova possa avere più ampie applicazioni, ci sono lotti dei dettagli -- come come la rete inibitoria locale ha raffinato il RNN e come le componenti differenti sono alla base degli stati specifici di emozione -- quello ancora deve essere capitoe.„

Lo scopo di Wang è di risolvere questi dettagli nel suo lavoro della dissertazione, esponga al sole dice.

Source:
Journal reference:

Wang, Y., et al. (2021) A long-range, recurrent neuronal network linking the emotion regions with the somatic motor cortex. Cell Reports. doi.org/10.1016/j.celrep.2021.109733.