Google Research совместно с HHMI Janelia и Гарвардским университетом представили уникальный целиком-объемный датасет и бенчмарк ZAPBench, направленные на развитие моделей предсказания активности нейронов у малой позвоночной — лампочки-онее, что открывает новые горизонты в нейронауках и искусственном интеллекте.
Датасет содержит подробные записи активности примерно 70 000 нейронов в головном мозге лампочки-ноея, полученные с помощью передовой световой микроскопии при воздействии виртуальных стимулов, таких как изменение водных течений и световых условий. Особенность исследования — совмещение структурной карты нейронных связей с динамическими показателями активности, что позволяет впервые анализировать использование связей в реальном времени.
Исследователи создали модели, способные предсказать последующие 30 секунд мозговой активности на основе данных о прошедших 2 часах, что аналогично работе языковых моделей в предсказании слов. В ходе тестирования выявлены преимущества использования объемных 3D-данных за счет учета пространственных связей между нейронами, а также показано, что более длинный контекст значительно повышает точность предсказаний.
Проект предусматривает расширение с помощью полного коннектома мозга рыбы, что позволит разрабатывать более биологически обоснованные модели и повышать точность прогнозов. Работа способствует развитию не только нейронаук, но и методик моделирования деятельности мозга в искусственном интеллекте, что потенциально может привести к новым открытиям в понимании когнитивных процессов.