研究人员将深度学习模型与实验数据配对，以“解码”小鼠的神经活动。利用这种方法，他们可以通过观察老鼠的神经放电模式，准确地确定老鼠在开放环境中的位置，以及它面对的方向。
能够解码神经活动可以深入了解单个神经元甚至整个大脑区域的功能和行为。这些发现发表在2月22日的《生物物理杂志》上，也可以为目前难以自主导航的智能机器的设计提供信息。
资深作者Vasileios Maroulas的团队与美国陆军研究实验室的研究人员合作，使用深度学习模型研究了与导航相关的两种神经元:“头部方向”神经元，编码动物面对的方向信息，以及“网格细胞”，编码动物在空间环境中位置的二维信息。
田纳西大学诺克斯维尔分校(University of Tennessee Knoxville)的数学家马罗拉斯(Maroulas)说:“目前的智能系统已被证明在模式识别方面表现出色，但在导航方面，如果没有GPS坐标或其他东西来指导导航过程，这些所谓的智能系统就表现不佳。”
“我认为人工智能系统的下一步是将生物信息与现有的机器学习方法相结合。”
与之前试图理解网格细胞行为的研究不同，该团队的方法是基于实验数据而不是模拟数据。
这些数据是作为先前研究的一部分收集的，包括通过内部探针收集的神经放电模式，以及关于老鼠在开放环境中探索时的实际位置、头部位置和运动的“地面实况”视频片段。这项分析包括整合头部方向和网格细胞组之间的活动模式。
“理解和表示这些神经结构需要描述高阶连接的数学模型——也就是说，我不想了解一个神经元如何激活另一个神经元，而是想了解神经元群体和团队的行为，”马罗拉斯说。
使用这种新方法，研究人员能够比以前描述的方法更准确地预测老鼠的位置和前进方向。接下来，他们计划整合来自其他类型的与导航有关的神经元的信息，并分析更复杂的模式。
最终，研究人员希望他们的方法能帮助设计出不需要GPS或卫星信息就能在陌生环境中导航的智能机器。Maroulas说:“最终目标是利用这些信息开发一种机器学习架构，能够在没有GPS或卫星导航的情况下自主导航未知地形。”
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希望本篇文章《科学家通过老鼠的神经活动推测其视线方向和位置》能对你有所帮助！
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