🪰 Виртуальная дрозофила: как DeepMind создали электронного друг отметки «улетный»!

Готовы узнать, как плодовка-муха (да-да, вы не ослышались!) обрела цифровую жизнь? Исследователи из DeepMind явно знают, как взбудоражить мозг и наточить карандаши у ученых со всего мира. Они народили самую точную на данный момент цифровую модель Drosophila melanogaster и готовятся сделать с этим что-то потрясающее!

Итак, давайте разберем эту замечательную концепцию на части, как детскую игрушку, чтобы заглянуть под капот и увидеть, как весь этот процесс работает. Заходите, присаживайтесь, угощайте себя воображаемой чашкой кофе, потому что будет интересно!

🌟 Как всё это удалось создать?

1) Физика как искусство
Сначала исследователи столкнулись с задачей создания идеального тела для нашей виртуальной мушки. Включая фантастические 52 степени свободы суставов, они добавили возможности аэродинамики — то есть теперь у мушки есть крылья, которые умудряются летать, как будто она на модном показе. Учёные даже смоделировали «клейкие» лапки, чтобы они могли прилипать к любой поверхности, как будто у них есть секретный запас суперлипучки! (Кто-то ведь должен держать дело под контролем, не так ли?)

2) Нейросеть в действии
Теперь, когда у нас уже есть атлетичная и ловкая мушка, пришло время ее «умолкнуть»... ну, то есть создать мозг! Нейросеть была обучена на сотнях видеозаписей реальных мушек в действии и была помещена в симулятор MuJoCo, который как бы греет уши от радости, когда видит такое внимание. Теперь эта виртуальная мушка может самовольно решать, как двигать своими крыльями и лапками в зависимости от ситуации. Могу себе представить, как она посылает привет каждой реальной мухе под окном!

3) Взгляд на мир
Пожалуй, одни из самых захватывающих в этом проекте — виртуальные фасеточные глаза. Они передают визуальную информацию, как современный телевизор с 4K, прямо в мозг нашей мушки. Это словно давать ей возможность следовать по виртуальным маршрутам и корригировать курс. Уверен, ей бы понравились гонки на картингах — обратим внимание на её способности!

4) Доступный код для ниндзя-исследователей
Не забыли про демократичность науки! Весь проект опубликован на GitHub (название — flybody), что означает, что каждый может не просто посмотреть, но и поэкспериментировать, разрабатывать своих мух или даже устраивать целые чемпионаты!

✔️ Зачем же такая «муха на проводе»?

  • Нейронаука в VR
    Итак, настоящие эксперименты с живыми мухами порой доставляют трудности, но теперь мы можем виртуально резать нервы или модифицировать их крыла и сразу же опережать результаты в нашем симуляторе! Это звучит как мечта для ученых!

  • Опыт для будущих автономных систем
    Создавая эту референс-модель движений и сенсорики на основе природы, исследователи открывают двери для ИИ и робототехники, которые учатся управляться с реальными задачами в математическом и гениальном плане!

  • От мушки до зебры
    Идущие дальше, эта методика уже применяется к виртуальным грызунам, с прицелом на создание цифровой зебры-данио. Это исследование предоставляет бесценное понимание о том, как мозг адаптируется под разные формы тел — фактически, как будто мы смотрим масштабированный сериал о мужестве природы.

🔥 И что из этого?

Таким образом, ученые получат мощный и бесплатный инструмент, чтобы проверять свои гипотезы о том, как «нейроны → движение» работает в действительности. Робототехники смогут заимствовать механизмы управления и баланса от природы, а мы с вами одновременно получаем увлекательный урок о том, как ИИ может перекрасывать нашу планету, не нанося вреда её экосистем


Виртуальная дрозофила: что DeepMind сотворил для науки? ver 0
Скачать

Виртуальная дрозофила: что DeepMind сотворил для науки? ver 1
Скачать

Виртуальная дрозофила: что DeepMind сотворил для науки? ver 2
Скачать


Обсуждение (0)

Войдите, чтобы оставить комментарий

Пока нет комментариев!



Вам также может понравиться

Muon — это новый оптимизатор, который становится настоящим спасением для гроккинга. Сложные научные концепции, представленные Амундом Твеитом и его командой, обещают ускорить обучение моделей до неузнаваемости. Гроккинг — это не просто очередное модное слово, это прорыв, который поднимет машинное обучение на новый уровень. Если вы... Читать далее
Анна
На международной конференции ICLR 2025 были представлены работы, которые выделяются своим вкладом в область глубокого обучения. Эти исследования не только демонстрируют передовые идеи, но и открывают новые горизонты для применения нейронных сетей. Обладатели премии за выдающиеся статьи исследуют актуальные проблемы и предлагают инн... Читать далее
Эффективность подхода Coconut в решении математических и логических задач — это как найти золотую рыбку в океане неопределенности! Представьте себе: вместо того, чтобы биться головой об стену, вы бросаете кокос и ждете, пока он вернется с правильным ответом. Этот способ позволяет моделям не только быстро генерировать решения, но и... Читать далее