В течение почти десятилетия Миха -Янушевский думал о том, что думала рыба.

Михал был частью Google Research, который работал с сотрудниками в Университете HHMI Janelia и Гарварде, чтобы построить один из самых Амбициозные наборы данных в исследованиях мозга Однако: набор данных, которые следуют как нейрональной активности, так и структуры в нанометрическом масштабе целого мозга уникальной личиночной рыбы зебры, что может привести к серьезным прорывам о том, как мы понимаем наш собственный мозг.

«В течение многих лет наша команда действительно сосредоточилась на том, что называется Conconsomics, которая занимается структурной картографией мозга — у нас есть изображения с очень высоким разрешением небольших фрагментов мозга и пытаемся идентифицировать все клетки и все связи между ними», — объясняет Михал. «Это дает вам статический снимок мозга, как это в любое время, но не говорит вам, что делает мозг, когда он действительно жив и думает».

Поэтому команда Михаила стремилась создать новый набор данных мультимодального, который мог бы предсказать и показать нейронную деятельность организации, как он думает. Они решили начать с рыбы зебры, которая проверила несколько ключевых ящиков: это животное позвоночного, с более сложными функциями мозга, чем, скажем, насекомым, и ее мозг достаточно мал, чтобы команда мог получить набор данных от всего мозга, а не малой части.

И, пожалуй, самая важная — недавно вылупившаяся рыба зебры почти полностью прозрачна, что позволяет команде использовать специализированную лазерную платформу для сканирования почти двух часов мозговой активности для более чем 70 000 нейронов в живом мозге рыбы, в то время как она реагирует на различные модели, а стимулы, проецируемые вокруг нее.

В апреле Google Research опубликовало эти данные в качестве ведущей ссылки, называемого Zapbanch (Эталон для прогнозирования активности рыбы зебры), которая может помочь продвинуть нейробиологию, позволяя разработать более точные модели ИИ, которые могут предсказать активность мозга.