TeknikEkibim Forum

Bilim insanları, bir meyve sineğinin beynini dijital ortama kopyalayarak sanal bir bedene bağladı. Sistem, öğrenmeden yürüyüp beslenme gibi davranışlar sergiledi.



Araştırmacılar, bir meyve sineğinin (Drosophila melanogaster) beynini nöron nöron ve sinaps sinaps tarayarak dijital ortama aktardı ve bu dijital beyni fizik kurallarının simüle edildiği sanal bir bedene yerleştirdi. Ortaya çıkan sonuç, sinirbilim ve yapay zeka araştırmaları açısından dikkat çekici bir dönüm noktası olarak değerlendiriliyor.

Çalışmanın arkasında ise nöroteknoloji alanında faaliyet gösteren Eon Systems yer alıyor. Şirketin kurucu danışmanlarından fizikçi ve araştırmacı Dr. Alexander D. Wissner-Gross, projenin “tam beyin emülasyonu” alanında önemli bir eşik olduğunu belirtiyor. Wissner-Gross’a göre uzun yıllardır yapay zekanın karşısındaki en büyük bilimsel hedeflerden biri, biyolojik bir beynin tüm sinir bağlantılarıyla birlikte dijital ortamda kopyalanıp çalıştırılmasıydı. Şirketin yayımladığı demonstrasyon videosunda görülen sistemin, bir organizmanın gerçek sinir devrelerinden türetilmiş beyin modelinin fizik kurallarıyla çalışan bir bedeni kontrol ettiği ilk örneklerden biri olduğu ifade ediliyor.

Bulgular çarpıcı
Proje kapsamında oluşturulan sistem, bir yapay zeka modelinin sinek davranışlarını taklit etmesinden farklı olarak biyolojik beynin doğrudan dijital kopyasına dayanıyor. Bu dijital beyin, sanal bir sinek bedenine bağlandı ve video oyunu benzeri bir simülasyon ortamında çalıştırıldı. Sonuçta sanal sineğin yürüme, temizlenme ve beslenme gibi doğal davranışları sergilediği gözlemlendi. Araştırmacılara göre bu davranışlar sisteme sonradan öğretilmedi. Aksine beynin sinirsel bağlantı yapısında zaten yer alan davranış kalıpları simülasyon içinde kendiliğinden ortaya çıktı.

Çalışmanın temelini, 2024 yılında Nature dergisinde yayımlanan kapsamlı bir beyin modeli oluşturuyor. Araştırmada yetişkin bir meyve sineğinin beynini temsil eden 125 binden fazla nöron ve yaklaşık 50 milyon sinaptik bağlantı içeren bir hesaplamalı model geliştirildi. Model, FlyWire adlı konektom veri seti ile nörotransmitter türlerini tahmin eden makine öğrenmesi yöntemlerinin birleşimiyle oluşturuldu. Bu araştırmanın lideri Eon'un kıdemli bilim insanı Philip Shiu’ydu. 

Bu model, motor davranışları tahmin etmede yaklaşık yüzde 95 doğruluk oranına ulaşmayı başardı. Ancak ilk versiyon yalnızca teorik bir beyin modeliydi. Yani fiziksel bir bedenle etkileşimi olmayan “bedensiz bir beyin” olarak çalışıyordu. Sinirsel aktivite üretiliyor ancak bu aktivitenin gerçekçi bir fiziksel hareketle sonuçlanacağı bir ortam bulunmuyordu.

Dijital beyin ilk kez bir bedenle buluştu



Yeni çalışmada bu eksik halka tamamlandı. Araştırmacılar, önceki beyin modelini NeuroMechFly v2 simülasyon çerçevesi ve fizik motoru tabanlı MuJoCo simülasyon sistemiyle birleştirdi. Böylece dijital beyin, fizik kurallarıyla çalışan sanal bir sinek bedeniyle entegre edildi.

Bu entegrasyon sayesinde sistemde tam bir algı-hareket döngüsü oluşturuldu. Süreçte simülasyon ortamından gelen duyusal veriler dijital beyne aktarılıyor, bu veriler tüm sinir ağı boyunca yayılıyor, ardından motor komutları üretiliyor ve sanal beden bu komutlara göre hareket ediyor. Böylece beynin algıdan harekete uzanan tüm sinirsel döngüsü ilk kez eksiksiz biçimde simülasyonda çalıştırılmış oldu.

Daha önceki çalışmalarda ya beyin modelleri oluşturuluyor ancak bunlar bir bedene bağlanmıyordu ya da simülasyonlardaki bedenler taklit davranışlar üreten yapay zeka algoritmalarıyla kontrol ediliyordu. Dolayısıyla bu alanda niteliksel bir sıçrama yapıldığı ifade ediliyor.

Önceki çalışmalardan farklı 



Örneğin bazı araştırma projelerinde simülasyon içindeki sinek benzeri modeller pekiştirmeli öğrenme algoritmalarıyla kontrol ediliyordu. Bu yöntemlerde davranışlar biyolojik sinir ağından değil, eğitim verilerinden öğrenilen yapay politikalardan kaynaklanıyordu.
Benzer şekilde daha küçük sinir sistemlerine sahip organizmalar üzerinde yapılan projeler de bulunuyor. Örneğin nematod solucanı üzerinde yürütülen çalışmalar yaklaşık 302 nöronluk sinir sistemini modellemeye çalıştı. Ancak bu tür projelerde hem sinir ağı çok daha küçük hem de davranış repertuvarı sınırlıydı.

Yeni çalışmada ise tam bir biyolojik konektomdan (beyindeki sinir bağlantılarının kapsamlı bir haritasıdır ve beynin "bağlantı şeması" olarak düşünülebilir) türetilmiş eksiksiz bir beyin modelinin, fiziksel kurallarla çalışan bir bedenle birlikte çoklu doğal davranışlar üretmesi ilk kez gösterilmiş oldu.

Sırada fare beyni var
Eon Systems, bu çalışmayı daha büyük ölçekli beyin emülasyonlarının ilk adımı olarak görüyor. Şirketin uzun vadeli hedefi, çok daha karmaşık sinir sistemlerine sahip canlıların beyinlerini de aynı yöntemle dijital ortama aktarmak.

Bu kapsamda araştırmacılar, yaklaşık 70 milyon nöron barındıran bir fare beyninin tam konektom haritasını çıkararak yüksek doğruluklu bir dijital emülasyon oluşturmayı planlıyor. Bu sayı, meyve sineğinin beynindeki nöron sayısının yaklaşık 560 katı anlamına geliyor.

Bilim insanlarına göre meyve sineği beyninin simülasyon ortamında algı ve hareket döngüsünü tamamlayabilmesi, daha karmaşık beyinlerin dijital olarak modellenmesi konusunda önemli bir işaret sunuyor. Bu noktada temel zorluk artık prensipten çok ölçek ve veri miktarı olarak görülüyor. 


kaynak