為探索大腦如何控制運動的奧秘，美國哈佛大學與谷歌深度思維實驗室的科學家合作，創造出一個“虛擬大鼠”——生物力學上逼真的大鼠數字模型。這個“大鼠”有一個人造大腦，可像真正的嚙齒動物一樣四處走動。該成果代表了一種人類研究大腦如何運作的新方法。相關論文發表在最新一期《自然》雜志上。
人類和動物的運動極為敏捷，堪稱進化上的奇跡，至今還沒有機器人能夠深度模仿。科學家認為，人類通過大腦來指導運動。例如，當人伸手去拿一杯咖啡時，大腦會迅速計算出其手臂應該遵循的軌跡，并將其轉化為運動命令。
此次，團隊成員密切合作，利用來自真實大鼠的高分辨率數據訓練了一個人工神經網絡，作為虛擬大鼠的“大腦”，用這個“大腦”在一個名為MuJoco的物理模擬器中控制虛擬身體。網絡被輸入所需運動的參考軌跡，并學習產生力，最終訓練人工神經網絡實現了所謂的逆動力學模型。這使得“虛擬大鼠”能夠模仿各種各樣的行為，即使是那些沒有經過明確訓練的行為。
虛擬控制網絡可以準確地預測與真實大鼠大腦中相同的神經活動，再結合深度強化學習以及自由行為動物的3D運動跟蹤，實現了這一模擬。
這一模擬研究可能開啟一個尚未開發的虛擬神經科學領域。在這個領域中，AI模擬的動物經過訓練后表現得像真實動物一樣，為研究神經回路提供了方便且完全透明的模型，甚至可推演這些回路在疾病中是如何受到損害的。模擬平臺也能作為一個例子，幫助人們設計更好的機器人控制系統。
總編輯圈點：
大腦如何指揮你拿起一杯水，翻開一本書？如何讓動物在遇到危險時逃跑，碰上獵物時出擊？這次，科研人員用一個經過訓練的人工神經網絡加上一個生物力學上的大鼠數字模型，創造出了一只擁有人造大腦和身體的數字大鼠。而且，這只“大鼠”大腦和行為之間的關系，能被科研人員觀察并記錄，成為研究神經回路的透明模型。只要輸入運動軌跡，虛擬大鼠也能模仿各種行為，從行為倒推，就能進一步了解大腦如何指導身體產生相應的運動。
為探索大腦如何控制運動的奧秘，美國哈佛大學與谷歌深度思維實驗室的科學家合作，創造出一個“虛擬大鼠”——生物力學上逼真的大鼠數字模型。這個“大鼠”有一個人造大腦，可像真正的嚙齒動物一樣四處走動。該成果代表了一種人類研究大腦如何運作的新方法。相關論文發表在最新一期《自然》雜志上。
人類和動物的運動極為敏捷，堪稱進化上的奇跡，至今還沒有機器人能夠深度模仿。科學家認為，人類通過大腦來指導運動。例如，當人伸手去拿一杯咖啡時，大腦會迅速計算出其手臂應該遵循的軌跡，并將其轉化為運動命令。
此次，團隊成員密切合作，利用來自真實大鼠的高分辨率數據訓練了一個人工神經網絡，作為虛擬大鼠的“大腦”，用這個“大腦”在一個名為MuJoco的物理模擬器中控制虛擬身體。網絡被輸入所需運動的參考軌跡，并學習產生力，最終訓練人工神經網絡實現了所謂的逆動力學模型。這使得“虛擬大鼠”能夠模仿各種各樣的行為，即使是那些沒有經過明確訓練的行為。
虛擬控制網絡可以準確地預測與真實大鼠大腦中相同的神經活動，再結合深度強化學習以及自由行為動物的3D運動跟蹤，實現了這一模擬。
這一模擬研究可能開啟一個尚未開發的虛擬神經科學領域。在這個領域中，AI模擬的動物經過訓練后表現得像真實動物一樣，為研究神經回路提供了方便且完全透明的模型，甚至可推演這些回路在疾病中是如何受到損害的。模擬平臺也能作為一個例子，幫助人們設計更好的機器人控制系統。
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大腦如何指揮你拿起一杯水，翻開一本書？如何讓動物在遇到危險時逃跑，碰上獵物時出擊？這次，科研人員用一個經過訓練的人工神經網絡加上一個生物力學上的大鼠數字模型，創造出了一只擁有人造大腦和身體的數字大鼠。而且，這只“大鼠”大腦和行為之間的關系，能被科研人員觀察并記錄，成為研究神經回路的透明模型。只要輸入運動軌跡，虛擬大鼠也能模仿各種行為，從行為倒推，就能進一步了解大腦如何指導身體產生相應的運動。
本文鏈接：人工智能神經網絡創建虛擬動物模型，揭示大腦如何控制復雜運動http://m.sq15.cn/show-2-7041-0.html
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