The embodied brain: Bridging the brain, body, and behavior with biorealistic neuromechanical models
Diese Arbeit gibt einen Überblick über die Fortschritte bei biorealistischen neuromechanischen Modellen, die neuronale Steuerungen mit Körper- und Umgebungssimulationen integrieren, und zeigt deren Nutzen für die Ableitung nicht messbarer biophysikalischer Variablen, die Generierung testbarer Hypothesen sowie die Förderung der interdisziplinären Zusammenarbeit zwischen den Neurowissenschaften, der Robotik und dem Gesundheitswesen auf.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung eines Preprints, das nicht peer-reviewed wurde. Dies ist kein medizinischer Rat. Treffen Sie keine Gesundheitsentscheidungen auf Grundlage dieses Inhalts. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Stellen Sie sich vor, Sie versuchen zu verstehen, wie ein Auto fährt, indem Sie nur auf die Hände des Fahrers am Lenkrad schauen. Sie könnten vermuten, dass sie lenken, aber Sie würden das Brüllen des Motors, die Reibung der Reifen auf der Straße und die Art und Weise, wie sich das Gewicht des Autos in einer Kurve verlagert, verpassen. Lange Zeit standen Wissenschaftler, die das Verhalten von Tieren untersuchten, vor einem ähnlichen Problem: Sie konnten beobachten, wie sich ein Tier bewegte, oder einige Gehirnaktivitäten aufzeichnen, aber sie konnten die unsichtbaren Kräfte im Körper oder die komplexe Signalschleife zwischen dem Gehirn, den Muskeln und der Welt nicht einfach sehen. Dieses Feld, bekannt als Neurowissenschaft, versucht das Rätsel zu lösen, wie das Gehirn Bewegungen steuert. Die große Idee ist, dass man die „Software“ (das Gehirn) nicht verstehen kann, ohne die „Hardware“ (den Körper) und die „Umwelt“ (die Welt, in der es lebt) zu verstehen. Wenn Sie wissen wollen, warum eine Fliege an einer Wand landet oder ein Fisch vor einem Schatten flieht, müssen Sie das gesamte System betrachten, das zusammenarbeitet, und nicht nur das Gehirn isoliert.
Dieses Paper stellt einen leistungsstarken neuen Weg vor, um dieses Rätsel zu lösen, nämlich durch „biorealistische neuromachanische Modelle“. Denken Sie bei diesen Modellen an unglaublich detaillierte digitale Zwillinge von Tieren, die in einem Videospiel leben. Aber anstatt nur gut auszusehen, haben diese digitalen Tiere echte Physik: Sie haben Knochen, Muskeln und Nerven, die genau wie das Original funktionieren. Die Autoren erklären, wie Wissenschaftler nun ein virtuelles Tier bauen, es mit denselben sensorischen Informationen füttern, die ein echches Tier erhält, und es in einer simulierten Welt bewegen können. Die Magie geschieht, weil man – im Gegensatz zu einem echten Tier – diesen digitalen Zwilling anhalten, in sein „Gehirn“ schauen kann, um jedes einzelne feuernde Neuron zu sehen, und sogar seine Körperteile im Vorbeigehen verändern kann, um zu sehen, was passiert.
Das Paper legt nahe, dass diese Modelle aus zwei Gründen ein Wendepunkt sind. Erstens fungieren sie wie eine Zeitmaschine für unsichtbare Daten. Wenn ein Wissenschaftler ein echtes Tier beim Gehen aufzeichnet, aber nicht die winzigen Kräfte in seinen Muskeln messen kann, kann er diesen Gang im digitalen Modell „wiederholen“. Der Computer berechnet dann, welche verborgenen Kräfte vorhanden gewesen sein müssen, um die Bewegung hervorzurufen, und füllt so die Lücken des Experiments effektiv aus. Zweitens sind diese Modelle ein sicherer Spielplatz für „Was wäre wenn“-Fragen. Wissenschaftler können wilde Ideen testen, wie zum Beispiel: „Was wäre, wenn dieser spezifische Nerv nicht feuern würde?“ oder „Was wäre, wenn das Bein des Tieres doppelt so schwer wäre?“, ohne ein einziges echtes Lebewesen zu verletzen. Die Autoren zeigen, dass wir durch die Kombination dieser digitalen Körper mit künstlicher Intelligenz endlich Theorien darüber testen können, wie das Gehirn die Bewegung in einem geschlossenen Kreislauf steuert, in dem die Reaktion des Körpers beeinflusst, was das Gehirn als Nächstes tut.
Das Paper weist jedoch vorsichtig darauf hin, dass dies immer noch Simulationen sind. Sie sind noch keine perfekten Kopien der Realität; sie sind Werkzeuge, die uns helfen zu raten und zu testen. Die Autoren argumentieren, dass wir zwar noch nicht jedes einzelne Atom eines Körpers simulieren können, diese Modelle aber immer besser darin werden, die Lücke zwischen dem, was wir messen können, und dem, was wir wissen müssen, zu schließen. Sie schlagen vor, dass die Zukunft der Neurowissenschaft darin liegt, reale Experimente mit diesen digitalen Stellvertretern zu mischen und den Computer zu nutzen, um den nächsten Schritt im Labor zu leiten. Es ist ein bisschen so, als hätte man einen Co-Piloten, der eine Million Testflüge in einem Simulator durchführen kann, um dem echten Piloten zu helfen, einen Sturm zu durchfliegen. Indem sie das Gehirn, den Körper und die Umwelt als ein zusammenhängendes Team behandeln, bieten diese Modelle einen neuen Weg, den Code zu knacken, wie wir uns bewegen, fühlen und mit der Welt um uns herum interagieren.
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