Російсько-британським колективом вчених розроблений цифровий двійник пуголовка, в якому відтворені як структура і функції нервової системи цього хребетного організму, так і будова його тіла. Детальна біомеханічна 3d-модель, керована цифровим мозком, взаємодіє з віртуальним фізичним середовищем, дозволяє спостерігати поведінку об’єкта і надає унікальні можливості для нейробіологічних досліджень. Стаття опублікована в журналі plos computational biology.
До штучного розуму, що не поступається людському і усвідомлює себе, є як мінімум два основних шляхи: винайти його самим або скопіювати у природи. Перший шлях поки не привів до бажаної мети, зате викликав бурхливий розвиток комп’ютерних технологій і різних напрямків в області штучного інтелекту, від гри в шахи і експертних систем до людиноподібних роботів. Багато розробки міцно увійшли в повсякденне життя людей у вигляді програмного забезпечення різних гаджетів і здатні спілкуватися з людиною на природній мові.
Другий шлях — дослідити і відтворити роботу реального біологічного мозку, якщо це виявиться принципово можливим. До речі, у людини він складається, за оцінками, приблизно з 86 мільярдів нейронів. В якості основної мети найбільш складного і амбітного проекту в цій області, human brain project (проект «мозок людини»), що стартував в 2013 році, планувалося за десять років оцифрувати і змоделювати на клітинному рівні мозок людини, а в якості тренувального завдання і проміжного результату зробити те ж саме для мозку щура (200 мільйонів нейронів). Однак поставлена наукова проблема виявилося значно складніше, ніж передбачалося, і до теперішнього часу у вигляді моделі функціонує лише мала частина мозку, тому досить важко визначити, чи правильно вона працює.
Ще один міжнародний проект, openworm, розпочатий в 2011 році, був спрямований на з’ясування того, чи можливо в принципі відтворити структуру і функції нервової системи цілого живої істоти настільки добре, щоб віртуальний організм поводився як справжній. В якості об’єкта моделювання був обраний один з найбільш простих багатоклітинних — мікроскопічний черв’як caenorhabditis elegans, у якого всього 302 нейрона. Значний внесок у проект openworm внесла науково-дослідна група під керівництвом доктора фізико-математичних наук андрія юрійовича пальянова з інституту систем інформатики ім. А.п. Єршова з ран, який почав працювати над цим завданням ще в 2009 році.
загальний вигляд моделі пуголовка в процесі плавання з графіком активності основних керуючих нейронів і візуалізацією швидкостей рідини
Згадані проекти відповідають двом крайнім точкам на шкалі розуму-від найпростішого до гранично складного, людського, який поки не вдається ні повністю зрозуміти, ні змоделювати. Що ж є золотою серединою, яка дозволить домогтися значущих результатів вже в наші дні? у мозку навіть найпростіших хребетних організмів – більше чотирьох мільйонів нейронів, моделювання яких теж не представляється таким вже простим завданням. Однак зовсім необов’язково, щоб об’єктом вивчення і моделювання був дорослий організм. Вельми вдалим вибором представляється пуголовок xenopus, якого вже кілька десятків років вивчає професор зоології брістольського університету алан м. Робертс з колегами.
У мозку дорослої жаби більше 16 мільйонів нейронів, а у дводенного пуголовка їх всього лише кілька тисяч, але з кожним наступним днем їх число зростає. Можливості сенсорної системи в перші дні досить обмежені – в основному це механосенсорика і здатність сприймати освітленість, проте навіть на цій стадії розвитку пуголовок здатний реагувати на зовнішні впливи і уникати потенційних небезпек. Але щоб змоделювати це, однієї лише нервової системи недостатньо: організму необхідно віртуальне тіло і середовище проживання з діючими фізичними законами.
Спільними зусиллями групи алана робертса і російських вчених-директора інституту систем інформатики ім. А. П. Єршова со ран, завідувача лабораторії системної динаміки а. Ю. Пальянова і головного наукового співробітника лабораторії нейронних мереж інституту математичних проблем біології ран доктора фізико-математичних наук романа матвійовича борисюка – це завдання вдалося успішно вирішити. Для цього андрієм пальяновим була створена спеціалізована програмна система sibernetic-vt і на її основі розроблена біомеханічна модель тіла пуголовка, що взаємодіє з віртуальним тривимірним навколишнім середовищем, в даному випадку — з водою, в якій він плаває. Це дозволяє, з одного боку, постачати нервову систему сенсорними сигналами, а з іншого — спостерігати результати її роботи, що виражаються також в поведінці об’єкта.
“створена модель, яка об’єднала “мозок” і “тіло” пуголовка, здатна в тому числі продемонструвати реакцію його цифрового двійника на дотик, що в природі є сигналом про потенційну небезпеку, близькості хижака (тому необхідно негайно спливати), — розповідає андрій пальянов. – на даній стадії розвитку в нервовій системі є більше 2 300 нейронів, представлених дванадцятьма основними типами”.
цифровий двійник пуголовка в дії-плавання, викликане дотиком
Створена модель пуголовка детально відтворює основні особливості будови його тіла: форму, розміри, еластичність і щільність різних тканин організму, структуру м’язів і їх з’єднання з нервовими клітинами, керуючими рухами. Рідина, що оточує пуголовка, представлена мільйонами частинок, для яких розраховуються координати, швидкість, щільність і діючі на них сили: в’язкості, поверхневого натягу, тиску, гравітації, а також сили, що виникають при зіткненнях зі статичними і рухомими об’єктами. Подібні завдання вимагають значних обчислювальних ресурсів, які забезпечуються за допомогою паралельних обчислень на графічних картах (gpu) — по суті, настільних суперкомп’ютерах з більш ніж 10 тисячами процесорів і продуктивністю більше 30 терафлопс (трильйонів операцій з числами з плаваючою комою в секунду).
«значною складовою успіху даної роботи є досвід, отриманий у попередній роботі з моделювання c. Elegans, а створена для вирішення цього завдання програмна система sibernetic використовується і розвивається досі. Нематоду ми робили з нуля, і це зайняло десять років. Новий проект з набагато складнішим організмом почався в кінці 2019-го, і за два роки ми просунулися набагато далі. Ще один фактор, істотно прискорив роботу, – відчутно зросла продуктивність сучасних обчислювальних систем. Один з напрямків розвитку системи sibernetic-розпаралелювання розрахунків на безлічі відеокарт одночасно”, – говорить андрій пальянов.
Звичайно, пуголовок жаби в початковій стадії розвитку — один з найпростіших прикладів хребетних. Однак саме такий організм є вдалою відправною точкою для подальшого ускладнення моделей, які, з одного боку, будуть засновані на вже наявній, а з іншого — дозволять врахувати зміни, пов’язані з розвитком організму, включаючи як його нервову систему, так і біомеханічну модель тіла з високим рівнем деталізації. Нова розробка є потужним інструментом для вирішення завдань фундаментальної та обчислювальної нейробіології і відкриває широкі перспективи подальшого вивчення і моделювання цього та інших організмів.
