Как невроните помагат за дешифрирането на миризмите на вино и други миризми

резюме: Учените са открили как животните различават различни миризми, дори тези, които изглеждат удивително сходни.

Докато някои неврони последователно идентифицират различни миризми, други реагират непредвидимо, като помагат да се разграничат фините миризми с течение на времето. Откритието, вдъхновено от предишни изследвания на плодови мушици, може да подобри моделите за машинно обучение.

Чрез въвеждане на вариации, AI може да отразява дискриминацията, открита в природата.

Ключови факти:

1. Изследването открива два типа неврони: „надеждни клетки“, които идентифицират различни миризми, и „ненадеждни клетки“, които помагат да се разграничат миризми, които са сходни в опита.
2. Установено е, че промяната в невронния отговор идва от верига по-дълбоко в мозъка, което предполага, че тя служи на важна цел.
3. Тази нервна вариация може да е от полза за системите за непрекъснато обучение в AI, като ги прави по-способни да разграничават.

източник: CSHL

Поръчайте вино в изискан ресторант и сомелиерът може да опише аромата му като нотки на цитрусови плодове, тропически плодове или цветя. Въпреки това, когато усетите полъх, може да мирише на…вино. Как ценителите на виното избират толкова сходни аромати?

Доцентът на Cold Spring Harbor Laboratory (CSHL) Saket Navlakha и изследователят от Salk Institute Shyam Srinivasan може да имат отговора. Те открили, че някои неврони позволяват на плодовите мушици и мишките да различават различни миризми.

Екипът също така забеляза, че с натрупването на опит друг набор от неврони помага на животните да разграничават много подобни миризми.

Проучването е вдъхновено от изследване, проведено от бившия асистент на CSHL Глен Търнър. Преди години Търнър забеляза нещо странно. Когато са изложени на същата миризма, някои неврони на Drosophila се задействат непрекъснато, докато други неврони варират от опит до опит.

По това време много изследователи отхвърлиха тези разлики като продукт на фоновия шум. Но Навлакха и Шринивасан се чудеха дали различията могат да послужат за цел.

„Имаше две неща, които ни интересуваха“, казва Навлаха. „Откъде идва този контраст? Добър ли е за нещо?“

За да отговори на тези въпроси, екипът създаде модел на миризмата на плодова муха. Моделът показа, че вариацията идва от по-дълбока верига в мозъка, отколкото се смяташе досега. Това предполага, че разликата наистина е била значима.

След това екипът забеляза, че някои неврони реагират по различен начин на две много различни миризми, но реагират по същия начин на подобни миризми. Изследователите нарекоха тези неврони доверителни клетки. Тази малка група клетки помага на мухите бързо да различават различните миризми.

Друга, много по-голяма група от неврони реагира неочаквано, когато е изложена на подобни миризми. Тези неврони, които изследователите наричат ​​ненадеждни клетки, могат да ни помогнат да се научим как да разпознаваме определени миризми в чаша вино например.

„Моделът, който разработихме, показва, че тези ненадеждни клетки са полезни“, казва Шринивасан. „Но са необходими много учене, за да се извлече полза от това.“

Разбира се, това изследване не е само за пиещите вино. Сринивасан казва, че откритията могат да помогнат да се обясни как се научаваме да правим разлика между приликите, открити от други сетива, и как вземаме решения въз основа на този сензорен вход.

Резултатите могат да доведат и до по-добри модели за машинно обучение. За разлика от невроните на плодовата мушица и мишката, компютрите обикновено реагират по един и същи начин на едни и същи входни данни.

„Може би не искате моделът на машинно обучение да представя едни и същи входове по един и същи начин всеки път“, обяснява Навлакха. „В системите за непрекъснато обучение вариацията може да бъде полезна.“

Това означава, че това изследване може един ден да помогне да направим AI по-уникален и надежден.

Относно изследванията на миризмата и новините от неврологията

автор: Самуел Даймънд
източник: CSHL
комуникация: Самуел Даймънд – CSHL
снимка: Изображението е кредитирано на Neuroscience News

Оригинално търсене: Резултатите ще се появят в Биология на PLoS