Dati no pilna humāna smadzeņu kubiskā milimetra skenēšanas aizņēma 1,4 peta baitus atmiņas tikai, lai saglabātu parauga attēlus. Harvarda pētnieki un Google mākslīgā intelekta eksperti veica dziļu ieguldījumu neironu kartēšanā. Šīs eksperimenta paplašināšana uz visām smadzenēm prasītu 1,6 zetabajtus, lai to realizētu, būtu nepieciešami $50 miljardi datori, un datu centrs, kur tos turēt, aizņemtu 57 ha.
Lai iegūtu humānas smadzeņu attēlu, pētniekiem bija jāizmanto Google mašīnmācīšanās tehnoloģija, kas ļāva ietaupīt daudz laika. Sākumā zinātnieki nolika paraugu uz 5000 plāksnēm, kuru biezums ir kārtas rindā mazāks par cilvēka matiem. Katram gabalam tika izveidoti attēli ar elektronisko mikroskopu, kas atkal tika apvienoti, lai noteiktu apmēram 57 000 šūnas un 150 miljonus sinaptiskos savienojumus. Lai rekompozētu šos attēlus un precīzi atainotu šķiedras un šūnas, bija nepieciešama Google AI attēlu apstrādes tehnoloģija.
Iegūtie attēli atklāja daudzas smadzeņu noslēpumus. Daži šūnu klasteri auga kā savstarpējas spoguļattēla, viens neirons bija vairāk nekā 5000 savienojumi ar citiem, un daži aši, nezināmas iemesla dēļ, stingri sazvērējās bumbas formā. Šie un citi atklājumi, kas tika padarīti pētījumu laikā, bija ļoti aizraujoši zinātniekiem.
«Mēs atradām daudz ko šajā datu kopumā, kas nav pieejams grāmatās. Mēs nesaprotam šīs lietas, bet es varu teikt jums, ka tas nozīmē šo plaisu starp to, ko jau zinām, un to, kas mums jāzina», — Džefs Lihmans, Harvarda universitātes profesors.
Cilvēka smadzeņu - neaprakstāmi biezs un ļoti sarežģīts, pilnīga tā kartēšana ar šādām metodēm būtu ļoti dārga, aizņemtu daudz laika un drīz vien nebūtu iespējama. Tas, ka kartēšana ir paveikta, nenozīmē, ka zinātnieki zinās, ko darīt ar kartēm, jo tikai miljonā daļa smadzeņu piesaistīs zinātnieku uzmanību vairākus gadus. Pētījums publicēts žurnālā Science.
Saite uz avotiem: The Guardian, Tom`s Hardware
Komentāri (0)
Šobrīd nav neviena komentāra