Новое исследование с участием Мо Шакибы, Раны Рокни, Мохаммада Мохаммади и Нимы Дехгани показывает, что создание нейронных сетей с использованием реальной проводки и геометрии мозга помогает им обучаться эффективнее. Команда использовала данные программы MICrONS, которая нанесла на карту более 12 000 возбуждающих нейронов в зрительной коре мыши, комбинируя кальциевую визуализацию с электронной микроскопией. Они использовали пространственные координаты нейронов, анатомические связи и функциональные отношения для инициализации рекуррентных весов и наложения пространственных ограничений во время обучения.
Исследование
Ученые протестировали свои биологически обоснованные рекуррентные нейронные сети на трех когнитивных задачах принятия решений. Полностью ограниченные сети превзошли базовые модели и частично ограниченные версии. Функциональная инициализация весов дала наибольший прирост, но реальное пространственное вложение также обеспечило стабильные улучшения. Эти сети, подобные мозгу, развили низкоэнтропийную, модульную, маломирную организацию, похожую на биологический мозг. Даже при ограничении только положительными весами они сохраняли высокую производительность. Статья была опубликована на arXiv 12 июня 2026 года.
Почему это важно
Это исследование показывает, что геометрия коры, ее связи и функции являются мощными индуктивными предубеждениями для создания более умных алгоритмов. Для вашего собственного мозга это подчеркивает, насколько тесно связаны структура и функция — поддержание здоровых нейронных связей через обучение и умственную активность может поддерживать эффективность ваших когнитивных сетей.
Что вы можете сделать
Занимайтесь деятельностью, которая одновременно задействует несколько областей мозга, например, изучение нового языка или стратегические игры. Эти задачи могут укрепить функциональные связи и, возможно, сохранить гибкость ваших нейронных сетей.
Источник: arXiv q-bio.NC
Интересуетесь своим мозгом? Пройдите наш бесплатный адаптивный IQ-тест или попробуйте 306 уровней тренировки мозга.
