Результати досліджень, підтримані Національною програмою досліджень мозку, можуть полегшити прогноз деменції у літньому віці.

інтелект

  • Виявлено ключову систему стресу та безсоння
  • Визначено новий процес мозку, відповідальний за наслідки стійкого стресу
  • Зв'язок між нервовими клітинами
  • Були представлені результати НПД
  • Мозок та інформаційний вибух
  • Всесвітньо відоме угорське відкриття про хворобу Альцгеймера

Скільки насправді твого мозку? - питання, здавалося, надходило прямо з Facebook. Однак цього разу зовнішність оманлива: серйозні дослідники займаються цією темою - в тому числі співробітники Науково-дослідницького центру природничих наук (TTK) Угорської академії наук - і відповіді можуть зробити старість більш придатною для життя.

Наш мозок постійно змінюється протягом усього життя, в молодості структура та функціонування мозкових мереж стають більш скоординованими та вдосконаленими, і коли ми починаємо старіти, у ньому відбуваються процеси в протилежних напрямках. Зміни можна побачити не тільки у фізичній структурі мозку, але і в ступені координації між функціонуванням кожної області мозку, що може бути добре охарактеризовано зміною сили функціональних взаємозв’язків між областями мозку.

Вік стосунків

Ці зв’язки можна чудово вивчити за допомогою функціональної магнітно-резонансної томографії (фМРТ), і це результати можуть показати, що досліджували ступінь відповідності характеристик схеми взаємовідносин мозку з реальним віком суб’єкта. Якщо різниця значна, за результатами досліджень вона добре прогнозується патологічними процесами старіння мозку, включаючи деменцію.

Однак дуже важливо, щоб такі процеси вчасно виявлялися, оскільки ранні втручання в ліки та зміна способу життя набагато ефективніші, ніж “гасіння пожежі” після появи більш важких симптомів.

Взаємозв'язки між функціонуванням областей мозку утворюють досить складну мережу, тому зовсім не очевидно, якими є їх характеристики стосовно віку. Отже, очевидним рішенням було включити штучний інтелект до свого аналізу. А системи глибокого навчання можна навчити просто про взаємозв'язок між мозковими мережами та віком, наприклад, поділ зображень собак та котів. Тобто поглиблена система навчання починає «відчувати» вік мозку після обробки зображення достатньої кількості здорового мозку, як і в іншому прикладі, «собачка» або «котячість» тварини в фото.

Шляхом передачі знань для більш ефективного навчання

Однак між цими двома ситуаціями існує велика різниця: хоча мільйони фотографій можуть бути використані для тренувань з розпізнавання зображень, для навчання доступні на порядок менше зображень fMRI. І якби цього було недостатньо, мережі зображень fMRI, зроблених на різних пристроях з різними налаштуваннями, настільки різні, що ви насправді не можете їх об’єднати і використовувати цю уніфіковану базу даних, щоб навчити вас штучному інтелекту.

Золтан Віднянський та його дослідницька група за підтримки Національної програми досліджень мозку знайшли розумне рішення для усунення цієї проблеми, використовуючи принцип дії систем глибокого навчання. Це пояснюється тим, що навчальні системи, що працюють за цим принципом, обробляють вхідну інформацію на декількох рівнях абстракції, що перекриваються. Хоча конкретні деталі вхідних даних все ще мають велике значення на самих перших рівнях, все частіше абстрактні кореляції виникають у навчанні на вищих рівнях. Так, наприклад, нижчі рівні дресированої системи глибокого навчання, яка розділяє собак і котів на основі фотографії, з величезними відмінностями реагують на зображення чихуахуа та бернської гори, але на вищих рівнях «собачка» явно домінує .

Ідея Віднянського полягала в тому, щоб взяти на себе дані вищих рівнів абстракції штучного інтелекту, що викладаються на різних зразках, замість того, щоб просто об'єднати зображення fMRI.

Вони сподівались, що таким чином вони зможуть певною мірою оволодіти «знаннями» систем глибокого навчання. Це ніби замість того, щоб складати фотографії, вони можуть передавати інші внутрішні абстрактні дані, що лежать в основі понять «собачка» та «котяча м’ята», вивчені виключно на чистопородних домашніх тваринах, іншій системі навчання. Ця інша система могла б розпочати розгляд зображень змішаних собак з отриманих таким чином базових знань.

Процедура дослідницької групи, що працює в Центрі візуалізації мозку MTA TTK, виявилася успішною, нещодавно їх результати опублікував найпрестижніший журнал в галузі інформатики в галузі охорони здоров'я GigaScience.