Исследователи из США разработали упрощенную нейронную модель, которая способна точно предсказывать реакцию отдельных нейронов в первичной зрительной коре мозга. Эта область мозга отвечает за первичную обработку визуальной информации, и понимание ее работы является важным шагом для изучения более сложных процессов восприятия.
В ходе эксперимента ученые записали активность свыше 29 тысяч нейронов у мыши, которая просматривала до 65 тысяч изображений естественных текстур, таких как листья и камни. Они тестировали различные модели и нашли ту, которая смогла воспроизвести примерно 75% визуальной информации. Это значительно лучше, чем у предыдущих моделей, которые достигали около 50%. При этом новая модель оказалась проще и содержала всего два слоя вместо четырех, что облегчает ее интерпретацию.
Слои в модели выполняют функцию фильтров, выделяя и объединяя визуальные признаки. Ученые увеличили ширину слоев и расширили воспринимаемую область каждого искусственного нейрона, что позволило добиться высокой точности при меньшем числе слоев. Первая, небольшая часть модели обрабатывает общие признаки, которые затем комбинируются с дополнительными, извлекаемыми во втором, более крупном слое.
Таким образом, удалось создать индивидуальные «мини-модели» для каждого нейрона, учитывающие специфические комбинации признаков. Эти мини-модели по точности не уступают большим и сложным системам, но при этом проще для анализа. Это открывает новые возможности для понимания того, как именно мозг обрабатывает визуальную информацию на уровне отдельных клеток.