Опять про коннектом

[imbg]

Помните наш пост про коннектом (ссылка).

Тогда в дискуссии xplozive дал ссылку на модель нейронов червя C. elegant, сделаную русскими учеными. И вот я увидел репортаж Вестей.ру именно про эту компьютерную модель. Интересно, рекомендую:

Все-таки создание компьютерных моделей животных прогрессирует. Я уже мечтаю, когда виварии останутся в прошлом, и я буду ставить опыты на компьютерных тамагочи, которые не кусаются и обеспечить кушаньями которых не будет стоить целого состояния. 

Но к сожалению, я занимаюсь метаболомом и сигнальными цепями - а это добро моделировать мы можем пока очень слабо. Для примера, картинка из статьи по системной биологии (обзорная статья профессора Холоденко, ведущего специалиста по системной биологии, который сейчас работает в University College Dublin):





Это упрощенная схема одного из сигнальных путей в абстрактной клетке (EGF receptor - Ras). А таких путей сотни, и они тесно переплетены в один жгут - зайдите в комнату с серверами большой организации - спутанные кабели вокруг дадут вам приблизительное представление. Плюс в каждой ткани (ну например в коже, в печени, в сердце или в мозге) есть свои особенности и дополнительные элементы.

Заинтересовавшихся отправляю к последнему обзору Бориса Холоденко  "Signalling ballet in space and time".

Comments

Re: хм-хм

[bekabaka.livejournal.com]

Да ну что вы, вовсе не странно. Конечно это будет не тривиальный математический аппарат, типа перцептрона, потому что нужно учесть некоторую стохастичность системы (но для этого есть нечёткая логика), её многослойность (но для этого есть супер-многослойные ИНС, типа свёрточных (convolutional)), её самоорганизацию (но для этого самоорганизующиеся карты и придуманы), и, конечно, ту самую развёртку во времени - в последние годы с этим успешно справляются специально для этого придуманные spike-нейронные сети. И да, всё это исключительно математические модели (при словах ИНС уже давно ничего другого не подразумевается). И это всё УЖЕ неплохо работает - самоорганизующиеся карты при правильной подаче входного сигнала выстраиваются в те же структуры, что наблюдаются в неокортексе макаки, свёрточные, построенные по мотивам теории Хокинга о зрительной коре - таки да, лучше всех распознают образы (и даже умеют соотносить двумерную картинку с трёхмерной моделью, чего от них даже не ждали), спайки не нечёткой логике позволяют создавать робо-руки, которые сами вырабатывают у себе поведенческие рефлексы (ловительный и хватательный в основном =) ), и т.д.
Минусы, конечно, тоже есть. Во-первых, все перечисленные модели моделируют кору, и я не знаю ни одной работы с моделями "внутренней рептилии" - чего конечно очень не хватает именно при имитации естественной нейронной сети (со всеми прикладными задачами кора справляется сама). Во-вторых, моделировать такие штуки на компьютерах (особенно всякие гибриды, типа как если взять и соединить все четыер вышеперечисленные вместе) пока даже сложнее, чем ядерные столкновения - не зря говорят, что мозг самая сложная штука во вселенной. Эти рассчёты плохо параллелятся (в отличие от ядерных столкновений и рассчётов белков), а посчитать последовательно даже сотню тысяч нейронов - задача неподъёмная для любого лабораторного кластера. Blue Brain, говорят, перемалывает 30 млн в масштабе времени 1:3, но модели там куда более простые...
В общем, надо ждать. Это всё ещё выстрелит.

Re: хм-хм

[chupvl.livejournal.com]

я примерно это и имел ввиду, что искуственные нейронные сети (в математическом понятии) не приспособлены моделировать реальную нейронную сеть в своем чистом виде

Re: хм-хм

[bekabaka.livejournal.com]

Мне кажется, я довольно подробно описал, почему это не так.