پژوهشگران دانشگاه توبینگن آلمان با معرفی نرم‌افزار Jaxley، چالشی دیرینه در شبیه‌سازی مغز را حل کردند و ابزاری ارائه دادند که مدل‌ها را قادر می‌سازد تا هم‌زمان، هم دقت زیست‌شناختی را حفظ کنند و هم وظایف شناختی مغز را به درستی انجام دهند.
جهش نوین در شبیه‌سازی مغز
در یک پیشرفت چشمگیر در حوزه علوم اعصاب محاسباتی، محققان دانشگاه توبینگن آلمان نرم‌افزار جدیدی به نام Jaxley را معرفی کرده‌اند که نحوه شبیه‌سازی مغز را متحول می‌سازد. این ابزار قدرتمند، نه تنها مبنایی برای نسل آینده مدل‌های رایانه‌ای مغز فراهم می‌آورد، بلکه با رفع نواقص مدل‌های پیشین، چشم‌اندازی دقیق‌تر از فعالیت‌ها و عملکردهای واقعی مغز ارائه می‌دهد.
چالش دیرینه مدل‌سازی مغز
برای چندین دهه، پژوهشگران تلاش کرده‌اند تا با استفاده از روش‌های ریاضی، مدل‌های رایانشی از مغز بسازند. هدف، همواره بهبود درک ما از تعاملات پیچیده سلول‌های عصبی (نورون‌ها) و شبکه‌های آن‌ها بوده است. با این حال، این مسیر با چالش‌های جدی روبرو بوده است. مدل‌های پیشین معمولاً در دو نقطه ضعف عمده گرفتار می‌شدند:
-
ساده‌سازی بیش از حد: برخی مدل‌ها بر اساس الگوهای عصبی بسیار ساده‌شده بنا نهاده می‌شدند و به همین دلیل، از واقعیت‌های دقیق زیست‌شناختی و بیوفیزیکی مغز فاصله زیادی داشتند. این مدل‌ها هرچند در انجام وظایف خاص موفق بودند، اما مکانیسم‌های درونی آن‌ها با عملکرد واقعی مغز تفاوت داشت.
-
پیچیدگی بیوفیزیکی بدون کارکرد: گروه دیگر، فرایندهای بیوفیزیکی درون سلول‌ها را با جزئیات بالایی نمایش می‌دادند، اما از نظر عملکردی ناکارآمد بوده و قادر به انجام وظایف شناختی مشابه مغز نبودند.
همان‌طور که مایکل دیستلر، محقق اصلی این پژوهش، اشاره می‌کند، این وضعیت منجر به نتایجی می‌شد که یا نتایج درست بودند اما مسیر دستیابی به آن‌ها با فرایندهای مغز قابل قیاس نبود، یا اینکه مسیر عملکردی شبیه به مغز بود اما نتایج نادرست به‌دست می‌آمد.
Jaxley: ترکیبی از دقت و کارکرد
نرم‌افزار جدید Jaxley این دوگانگی را حل می‌کند. این برنامه به پژوهشگران اجازه می‌دهد تا مدل‌های مغزی را به گونه‌ای آموزش دهند که هم‌زمان، هر دو خاصیت دقت زیست‌شناختی و قابلیت انجام وظایف عملکردی را داشته باشند. این یک گام حیاتی به سوی توانایی استنتاج نتایج معتبر درباره فرآیندهای واقعی و فیزیولوژیک درون مغز انسان و حیوانات است.
این پیشرفت مهم با اقتباس از روشی به دست آمده که ستون فقرات یادگیری در شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) محسوب می‌شود: «پس انتشار خطا» (Backpropagation of Error).
قدرت پس‌انتشار خطا در خدمت علوم اعصاب
تکنیک پس انتشار خطا در آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی به کار می‌رود و به شبکه اجازه می‌دهد تا پارامترهای داخلی خود را به‌طور مداوم و تدریجی تنظیم کند. هنگامی که یک ورودی مشخص داده می‌شود، شبکه خروجی را با خروجی مورد انتظار مقایسه می‌کند، میزان خطا را محاسبه کرده و این خطا را "به عقب" در طول لایه‌های شبکه انتشار می‌دهد. این فرآیند، شبکه را قادر می‌سازد تا اتصالات داخلی خود (وزن‌ها و بایاس‌ها) را طوری تطبیق دهد که ورودی‌های مشابه در آینده، منجر به خروجی‌های صحیح و مورد نظر شوند.
با استفاده از این مکانیسم تطبیقی در Jaxley، مدل‌های مغزی دیگر صرفاً توصیف‌کننده رفتار عصبی نیستند، بلکه می‌آموزند که چه ویژگی‌ها و ارتباطاتی در داده‌ها برای انجام وظایف خاص شناختی اهمیت دارند. این امر نه تنها به ارائه نتایج صحیح کمک می‌کند، بلکه تضمین می‌کند که این نتایج با استفاده از فرایندهای داخلی که از لحاظ بیوفیزیکی معتبرتر هستند، به دست آمده‌اند. این قابلیت تطبیقی Jaxley را به یک ابزار قدرتمند برای درک مکانیسم‌های یادگیری، حافظه و تصمیم‌گیری در مغز تبدیل می‌کند.
افق‌های جدید پژوهش
موفقیت Jaxley می‌تواند پیامدهای گسترده‌ای برای حوزه‌های زیر داشته باشد:
-
درک بهتر بیماری‌ها: شبیه‌سازی دقیق‌تر می‌تواند به محققان کمک کند تا الگوهای فعالیت عصبی غیرعادی مرتبط با اختلالات مغزی مانند آلزایمر، پارکینسون، یا صرع را شناسایی و مدل‌سازی کنند.
-
توسعه هوش مصنوعی: بهبود مدل‌های بیولوژیکی می‌تواند به الهام‌بخشی برای توسعه نسل جدیدی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی منجر شود که کارآمدتر و از نظر یادگیری به مغز انسان نزدیک‌تر باشند.
-
آزمایش‌های دارویی: ایجاد یک پلتفرم شبیه‌سازی دقیق می‌تواند در آینده امکان آزمایش اثرات داروها یا روش‌های درمانی جدید بر روی مدل‌های رایانه‌ای مغز را فراهم کند، پیش از آنکه آزمایش‌های بالینی بر روی انسان انجام شوند.
این پژوهش از دانشگاه توبینگن یک نقطه عطف به شمار می‌رود که شکاف بین مدل‌سازی انتزاعی و واقعیت زیست‌شناختی را پر می‌کند و فصل جدیدی را در تحقیقات علوم اعصاب محاسباتی می‌گشاید.