Исследователи используют компьютерные симуляции целых животных — с виртуальными телами и нейронными сетями — чтобы понять, как мозг, тело и окружающая среда совместно порождают поведение. Новый обзор ученых из EPFL в Швейцарии показывает, как эти 'нейромеханические модели' позволяют измерять то, что невозможно у реальных животных, и генерировать прогнозы, которые можно проверить в лаборатории.
Исследование
Статья, написанная Сибо Ван-Ченом и Паваном Рамдьей и опубликованная в Current Opinion in Neurobiology (2026), доступна на arXiv. В ней рассматриваются достижения биореалистичных нейромеханических моделей, которые помещают искусственные нейронные контроллеры в детализированные модели тел, взаимодействующие с симулированными средами. В отличие от более простых моделей, они включают реалистичную биомеханику и сенсорную обратную связь, что позволяет изучать такие виды поведения, как ходьба, полет и поиск пищи in silico.
Авторы объясняют, что эти модели могут выводить биофизические переменные, которые чрезвычайно трудно измерить экспериментально — например, частоту срабатывания каждого нейрона или силы на отдельных мышцах. Систематически возмущая модель (например, подстраивая нейронные параметры или изменяя физику тела), исследователи могут генерировать опровержимые гипотезы. Например, можно проверить, как конкретное изменение нейронной цепи влияет на локомоцию, а затем посмотреть, вызывает ли такое же изменение у реального животного соответствующее поведение.
Обзор также подчеркивает синергию между нейронаукой, робототехникой и машинным обучением. Эти модели можно использовать для создания более ловких роботов или улучшения интерфейсов мозг-компьютер. В здравоохранении они могут помочь предсказать результаты неврологических вмешательств, таких как глубокая стимуляция мозга, до их применения к пациентам.
Хотя обзор не сообщает о новых экспериментальных данных, он обобщает результаты множества исследований, которые использовали такие модели для раскрытия принципов сенсомоторного контроля.
Почему это важно для вас
Вы можете задаться вопросом: какое отношение плодовая муха с виртуальным мозгом имеет к вашему познанию? Ответ кроется в принципе воплощения — идее, что мышление глубоко связано с наличием тела и действиями в мире. Понимание того, как мозг, тело и окружающая среда взаимодействуют у простых животных, может пролить свет на то, как ваш собственный мозг координирует движения, учится новым навыкам и адаптируется к меняющимся условиям. Это исследование в конечном итоге может привести к созданию лучших реабилитационных роботов, более умных протезов и методов лечения двигательных расстройств.
Что вы можете сделать
Вам не нужна симуляционная лаборатория, чтобы получить выгоду. Задействуйте свой цикл мозг-тело: попробуйте выучить новый физический навык, например танцы или жонглирование, или бросьте вызов своей координации с помощью спорта. Эти действия заставляют ваш мозг моделировать и уточнять двигательные команды — как это делают нейромеханические модели — и могут улучшить когнитивную гибкость.
Источник: arXiv q-bio.NC
Интересует ваш собственный мозг? Пройдите наш бесплатный адаптивный тест IQ или попробуйте 306 уровней тренировки мозга.