Нейросеть способна научиться «нюхать» всего за несколько минут. При этом она точно имитирует обонятельные цепи, которые мозг животных задействует для обработки запахов.
Компьютерный нейробиолог Гуан Ю Ро́берт Янг и его сотрудники, которые сообщили о своих открытиях в журнале Neuron, уверены, что их искусственная сеть поможет исследователям узнать больше об обонятельных нервных цепях и будет полезна в работе по моделированию мозга.
Что выяснили учёные
У плодовых мушек, чья обонятельная структура мозга наиболее наглядна и хорошо изучена, восприятие запаха начинается в усиках. Там сенсорные нейроны, каждый из которых оснащен рецепторами, специализирующимися на обнаружении определенных запахов, преобразуют химическую связь молекул в электрическую активность. Когда обнаруживается запах, эти нейроны, представляющие собой первый слой обонятельной сети (входной слой), передают сигнал второму слою: набору нейронов, которые находятся в той части мозга, которая называется антенной долей. Там сенсорные нейроны с определенным рецептором сходятся с аналогичным нейроном второго слоя. Поскольку нейронов во втором слое меньше, чем в первом, эта часть называется слоем сжатия. Нейроны второго слоя, в свою очередь, передают сигнал большему набору нейронов в третьем слое (слой расширения). Все эти связи кажутся случайными.
Нейронные сети, созданные учёными, также состояли из входного слоя, слоя сжатия и слоя расширения, аналогично устройству обонятельной сети плодовой мушки. Нейросети дали такое же количество нейронов, но без внутренней структуры: связи между нейронами должны были перестраиваться по мере того, как модель научится классифицировать запахи.
Компьютерной программе предстояло распределить данные (разные запахи) по категориям и правильно классифицировать их. Для чистоты эксперимента нейросети скармливали не только «чистые» запахи, но и их смеси. Обонятельная система нашего мозга обладает уникальными способностями: если объединить ароматы двух разных яблок, он все равно будет чувствовать запах яблока. При этом если попиксельно смешать две фотографии кошки, то мозг кошку уже не увидит. Это лишь одна из множества особенностей обонятельной системы, но она хорошо отражает её суть.
Нейросети потребовались считанные минуты, чтобы построить нужные цепи. Конечная структура была поразительно похожа на структуру мозга плодовой мушки. Каждый нейрон в слое сжатия получал входные данные от первого, входного слоя и случайным, на первый взгляд, образом соединялся с несколькими нейронами в слое расширения. Более того, каждый нейрон в слое расширения получил связи в среднем от шести нейронов слоя сжатия – точно так же, как это происходит в мозге плодовой мушки.
Если в живом организме эти закономерности выстраивались путём долгой эволюции, то программа создала её с помощью стандартных алгоритмов машинного обучения. Это может говорить о том, что данная схема является оптимальной для выполнения своей задачи.
Исследователи полагают, что искусственная модель обонятельной сети позволит вести дальнейшее изучение структуры мозга, проверяя различные условия, которые невозможно проверить в рамках «живого» эксперимента.
