هوش مصنوعی موفق به شناسایی ۵ نوع نورون فعال مغز با دقت ۹۵ درصد شد

دانشمندان با توسعه یک سیستم هوش مصنوعی قادر به شناسایی نورون‌های فعال مغز شدند. این فناوری می‌تواند به مطالعه بیماری‌های عصبی مانند صرع و اوتیسم کمک کند.

هوش مصنوعی موفق به شناسایی ۵ نوع نورون فعال مغز با دقت ۹۵ درصد شد
هوش مصنوعی موفق به شناسایی ۵ نوع نورون فعال مغز با دقت ۹۵ درصد شد
کانال تلگرام آناژورنال

به گزارش رسانه تحلیلی خبری آناژورنال دانشمندان موفق به توسعه یک سامانه «هوش مصنوعی» جهت شناسایی نورون‌های فعال مغز شدند که می‌تواند نقشی کلیدی در درک بیشتر عملکرد مغز و درمان بیماری‌های عصبی ایفا کند.

برای اولین بار در علوم اعصاب، یک معما با استفاده از «هوش مصنوعی» حل شده است.

جدیدترین اخبار هوش مصنوعی را در آناژورنال بخوانید.

این سامانه می‌تواند مشخصات الکتریکی انواع مختلف نورون‌های مغز را شناسایی کند، موضوعی که پیش از این حل نشده باقی مانده بود.

مغز انسان از نورون‌ها تشکیل شده است و هر نورون نقش‌های مختلفی در پردازش اطلاعات ایفا می‌کند.

علیرغم پیشرفت‌های زیاد در ثبت فعالیت‌های مغزی از طریق الکترودهای مغزی، تشخیص نوع نورون مغزی در حین فعالیت همیشه چالش‌برانگیز بوده است.

روش هوش مصنوعی برای شناسایی نورون‌ها

محققان با استفاده از پالس‌های نور آبی برای تحریک انواع خاص نورون‌ها در مغز موش، توانستند تحریک‌های الکتریکی متمایزی را شناسایی کنند.

سپس با ایجاد پایگاهی از مشخصات الکتریکی هر نوع نورون مغزی، الگوریتمی توسعه دادند که قادر است به طور خودکار پنج نوع مختلف نورون مغزی را با دقت ۹۵ درصد شناسایی کند.

این فناوری همچنین بر روی داده‌های مغزی ضبط‌شده از میمون‌ها نیز تأیید شده است.

دکتر ماکسیم بیو، نویسنده ارشد این مطالعه، گفت: “این رویکرد جدید ما را قادر می‌سازد تا انواع نورون‌ها را با دقت بیش از ۹۵ درصد شناسایی کنیم و این امکان را به ما می‌دهد که مدارهای مغزی را هنگام انجام رفتارهای پیچیده مانند حرکت ثبت کنیم.”

کاربردهای این فناوری برای انسان‌ها و بررسی بیماری‌ها

این الگوریتم به گونه‌ای طراحی شده است که می‌تواند در گونه‌های مختلف جانوری و انسان‌ها نیز به کار گرفته شود.

محققان معتقدند که این فناوری جدید به محققان کمک می‌کند تا بدون نیاز به مهندسی ژنتیک پیچیده، از حیوانات عادی برای مطالعه عملکرد نورون‌ها استفاده کنند.

این روش می‌تواند نقشی حیاتی در درک اختلالات نورولوژیکی مانند صرع، اوتیسم و زوال عقل ایفا کند.

پروفسور بورلی کلارک، نویسنده دیگر این تحقیق، افزود: “مغز برای ایجاد رفتار پیچیده به انواع مختلف نورون‌ها نیاز دارد. کار ما مشابه یادگیری صدای هر ساز در یک ارکستر و سپس توسعه یک الگوریتم برای تشخیص صدای هر ساز در یک سمفونی است.”

این فناوری هنوز برای مطالعه بیماری‌های عصبی نظیر صرع نیاز به توسعه بیشتری دارد، اما این پیشرفت نشان‌دهنده حل یک چالش بزرگ در علوم اعصاب است.

پژوهشگران امیدوارند که با استفاده از این فناوری، بتوانند درک بهتری از نحوه تعامل نورون‌ها در مغز انسان پیدا کنند و به مطالعه دقیق‌تری از بیماری‌های عصبی بپردازند.

این فناوری جدید به‌ویژه برای بیمارانی که دچار اختلالات نورولوژیکی هستند، نویدبخش است.

سوالات متداول:

1. هوش مصنوعی چگونه نورون‌های مغز را شناسایی می‌کند؟

هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های الکتریکی ایجاد شده توسط نورون‌ها هنگام فعالیت مغزی، می‌تواند پنج نوع مختلف نورون را شناسایی کند.

این شناسایی با دقت ۹۵ درصد صورت می‌گیرد و نیازی به ابزارهای ژنتیکی ندارد.

2. این فناوری برای چه استفاده‌هایی مفید است؟

این فناوری می‌تواند برای مطالعه اختلالات نورولوژیکی مانند صرع، اوتیسم و زوال عقل مفید باشد.

همچنین می‌تواند به محققان در شناسایی نورون‌های مغزی و درک نحوه تعامل آن‌ها در مغز انسان و حیوانات کمک کند.

3. چگونه این سیستم در بیماری‌های عصبی کمک می‌کند؟

سیستم جدید به محققان این امکان را می‌دهد که با مشاهده فعالیت نورون‌ها، نحوه تعامل آن‌ها را در مغز در سلامت و بیماری مطالعه کنند.

این اطلاعات می‌تواند در درمان بیماری‌های عصبی موثر باشد.

4. آیا این فناوری برای انسان‌ها قابل استفاده است؟

بله، این فناوری برای انسان‌ها نیز کاربرد دارد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی توسعه‌یافته می‌توانند در گونه‌های مختلف جانوری و انسان‌ها برای شناسایی نورون‌ها به کار گرفته شوند.

5. آیا این فناوری در آینده کاربردهای گسترده‌تری خواهد داشت؟

با پیشرفت‌های بیشتر در این فناوری، محققان می‌توانند از آن برای درک عمیق‌تری از عملکرد مغز و اختلالات عصبی استفاده کنند.

این فناوری در آینده می‌تواند به پیشرفت‌های بزرگ در درمان بیماری‌های مغزی منجر شود.

تبلیغ در آناژورنال بنری
فاطمه زاده محمد کارشناس تولید محتوا حدودا 5 سال هست که در حوزه تولید محتوا فعالیت میکنم.