Giovanni idili de openworm: cerebros, gusanos, y la inteligencia artificial

Imagine que usted es un producto de la imaginación de su ordenador. Su cerebro es una simulación detallada de ordenador - una inteligencia artificial que se conecta a los ojos simulados y los músculos y terminaciones nerviosas simuladas simuladas, que interactúan con un mundo simulado. Que piensa y siente exactamente como lo hace ahora, pero en lugar de ser implementadas en la carne gris, su mente se ejecuta en silicio.7 asombrosas páginas web para ver más en Inteligencia Artificial Programación7 asombrosas páginas web para ver más en Inteligencia Artificial ProgramaciónLa inteligencia artificial no es HAL desde el 2001: La Odisea en el espacio ... pero nos estamos terriblemente cerca. Efectivamente, un día podría ser tan similar a los potboilers de ciencia ficción que se produjo por Hollywood ....Lee mas

La simulación de todo un cerebro humano como este es un largo camino fuera, pero un proyecto de código abierto está a punto de dar un primer paso vital, mediante la simulación de la neurología y la fisiología de uno de los animales más simples conocidos por la ciencia. El equipo OpenWorm, que acaba de terminar una exitosa pedal de arranque, es meses lejos de la construcción de una simulación completa de C. elegans, un simple gusano nematodo con 302 neuronas. El gusano simulado será nadar en agua simulada, reaccionar a los estímulos simulado, y (en la medida en que un organismo tan simple puede), pensar.

En esta entrevista, vamos a estar hablando con Giovanni Idili, el co-fundador del proyecto OpenWorm sobre su trabajo en la inteligencia artificial. El equipo OpenWorm es un equipo multinacional de ingenieros, que han estado trabajando en la simulación gusano durante varios años. Utilizan herramientas de intercambio de archivos como Google Drive y Dropbox a colaborar, y sus reuniones se transmiten públicamente como un Google+ Hangout.

El futuro de la inteligencia artificial

MUO: Hola Juan! Esto es obviamente un proyecto muy complejo y desafiante - ¿podría describir el progreso que ha hecho en la simulación hasta el momento, y lo que queda por hacer? ¿Qué cree que serán los retos más importantes de cara al futuro?

Giovanni: Hemos hecho un gran progreso en el cuerpo del tornillo sin fin y el medio ambiente circundante que representará a nuestra placa de Petri virtual. Creemos en la realización, lo que significa que un cerebro en un vacío sería menos interesante sin un entorno simulado - la “matriz gusano” si se quiere - que el cerebro puede experimentar a través de sus neuronas sensoriales.

Esa es la razón por la que empezamos poniendo mucho esfuerzo en el cuerpo del gusano primero. Lo que tenemos hasta ahora es una cutícula de precisión anatómica, presurizado que contiene las células musculares contráctiles, y se rellena con líquido gelatinoso para mantener todo en su lugar. En paralelo, hemos estado trabajando en conseguir el funcionamiento del cerebro, y que se están ejecutando actualmente las primeras pruebas de todo el C. elegans red neuronal (los famosos 302 neuronas).

Ahora nos estamos acercando al punto de que podemos empezar a conectar el cerebro en el cuerpo y ver lo que sucede. Esto no significa que el gusano está “vivo”, ya que no tiene órganos y muchos detalles biológica sigue desaparecido también, pero nos permitirá cerrar el bucle en el sistema motor, por lo que puede empezar a experimentar y ajustar el cerebro y los músculos para generar diferentes tipos de locomoción gusano. Esto por sí solo nos mantendrá ocupado durante un tiempo.

Hay dos tipos diferentes de desafíos - desafíos de la investigación y los técnicos. retos de la investigación son los típicos de cualquier empresa científica. No sabes cuando vas a obtener atascado o en qué, pero una evidente desafío aquí es que a pesar de que el cerebro se asigna y se conocen las conexiones entre las neuronas, todavía no se sabe mucho acerca de las propias neuronas individuales y sus características, lo que nos deja con una gran cantidad de trabajo por hacer para afinar ellos - factible, pero difícil y lleva mucho tiempo.

Esto es difícil porque el animal es muy pequeño y hasta ahora ha sido imposible de hacer en vivo de imágenes del cerebro de tiro. Por suerte, y esto es muy reciente noticia, nuevas técnicas están surgiendo que pueden ayudar a llenar algunos de los vacíos.

En términos de ingeniería, hay muchos desafíos técnicos, pero diría que el principal de ellos sería el rendimiento de la simulación. Estamos funcionando con la simulación de las GPU y los racimos, pero todavía se necesita mucho tiempo para simulate- hay un montón de trabajo que hacer allí.

Gusano navegador Simulación

MUO: Una de las recompensas de pedal de arranque se ponen a disposición de sus partidarios fue el acceso a una simulación parcial del gusano en su navegador, incluyendo la musculatura. A medida que completa más de la simulación (como el cerebro), lo que va a hacer que los elementos disponibles en el navegador así? Cómo intensivo de la simulación completa la de ejecutar?

Giovanni: Sí - esto es exactamente la idea. El WormSim será una ventana en la última simulación disponibles. Una vez que hacemos algunos avances significativos, como conectar una cerebro en la simulación, esto se extenderá a la WormSim. La simulación será bastante intensa, pero la arquitectura WormSim está desacoplado de que, en el sentido de que vamos a ejecutar la simulación con la infraestructura necesaria (GPU racimos, etc) y luego se almacenan los resultados. Estos resultados serán transmitidos a la WormSim, por lo que la gente será capaz de escanear un lado a otro en la simulación, utilizar controles de la cámara 3D y hacer clic en las cosas y los metadatos de simulación de acceso.Frikis Pesaje: Qué piensa más rápido que un ordenador de un humano?Frikis Pesaje: Qué piensa más rápido que un ordenador de un humano?Lee mas

Próximos pasos

MUO: Desde C. elegans es sólo el comienzo, después de nematodos, ¿cuál es el siguiente paso? ¿Qué retos surgen entre el nematodo y un organismo más complejo?

Giovanni: Correcto. Estamos tratando de construir nuestra planificación de la tecnología para el futuro, y queremos que nuestro motor sea un poco como LEGOS para la biología computacional, a ser posible, de modo que después de C. elegans que no tenemos que empezar de cero, pero podemos armar un mayor organismo complejo aprovechando lo que ya hemos construido.

Los candidatos son la sanguijuela (10k neuronas) y la mosca de la fruta o de la larvas de pez cebra (ambos alrededor de 100 mil neuronas). No es sólo una cuestión de cuántas neuronas, sino también cómo bien estudiado es un organismo. Sin duda va a ser un buen número de años antes de que podamos pensar para hacer frente a otros organismos, pero si algún otro grupo quería empezar a trabajar en cualquiera de esos organismos, que estaría dispuesto a ir por encima y más allá para ayudar en todo lo que podamos - todas nuestras herramientas están abiertas.

El principal reto es que a medida que el cerebro de un organismo se hace más grande y más grande, como un ratón, con sus 75 millones de neuronas, que son una especie de forzado a trabajar con poblaciones en lugar de con los circuitos neuronales bien definidos formados por una cantidad razonable de las neuronas. “Cerrando el ciclo” se convierte en un poco más complicado. También necesita más potencia de cálculo, y hacer algo parecido a lo que estamos tratando con C. elegans, la simulación de celda a celda no se limita a las neuronas, es francamente impensable. Una vez que llegue a ese nivel macro, que se ven obligados a trabajar con algo más de grano grueso. Pero va a suceder, sin duda!10 maneras de donar su tiempo de CPU para la Ciencia10 maneras de donar su tiempo de CPU para la CienciaLee mas

Validación y Pruebas

MUO: Dado que el software que está en desarrollo es muy complejo e implica la simulación en muchos niveles, ¿cómo validar sus modelos para determinar el éxito? ¿Existen pruebas de que le gustaría llevar a cabo, pero no han podido todavía?

Giovanni: En cada nivel de granularidad que “unidad de prueba” nuestros componentes de software en contra de los resultados experimentales. Los datos experimentales o bien ya está disponible a la intemperie, o proviene de los laboratorios que deciden donar a nosotros. simulaciones neuronales tienen que coincidir con las mediciones experimentales sobre la actividad neuronal. simulaciones mecánicas para el cuerpo del gusano y su entorno tienen que seguir las leyes de la física.

De manera similar, los comportamientos macro del gusano simulado (natación / rastreo) tendrá que seguir las observaciones experimentales en ese nivel. De hecho, hay un grupo de nosotros que están trabajando en preparándose una increíble cantidad de datos de manera que podemos decir cuantitativamente para asegurarse de que nuestra gusano se mueve el mismo que el real tan pronto como nuestra simulación está listo para ser probado.

Aplicaciones de la Investigación

MUO: ¿Qué aplicación de este tipo de simulación es más emocionante para usted? ¿Cuáles son los usos más importantes de esta tecnología en el futuro?

Giovanni: Este tipo de simulación, cuando se valida, nos permitiría llevar a cabo experimentos en un ordenador en lugar de animales vivos. Esto tiene ventajas obvias en términos de reproducir los experimentos y el gran número de experimentos que pueden llevarse a cabo. C. elegans es un organismo modelo para enfermedades humanas, por lo que estamos hablando, posiblemente, obtener una visión de abajo hacia arriba en enfermedades como el Alzheimer, el Parkinson y la enfermedad de Huntington, sólo para nombrar unos pocos - y es de esperar acelerar el curado como consecuencia. La misma tecnología podría utilizarse para simular las poblaciones sanas o enfermas de tejidos humanos simplemente por la carga de diferentes modelos en el motor.

En lo personal, estoy muy emocionado por la forma en lo que estamos haciendo nos puede ayudar a entender cómo funciona el cerebro en una escala muy manejable. Imagínense lo que significa que si podemos capturar el cerebro de un gusano como un conjunto de parámetros (que se está convirtiendo cada vez más posible con las nuevas tecnologías de la imagen) y alimentar a esos mismos parámetros en nuestra simulación. Esto puede sonar a ciencia ficción, pero los recuerdos se han implantado en los animales vivos ya.

¿Qué significa para usted OpenWorm

La tecnología detrás del proyecto OpenWorm es interesante en muchos niveles. La tecnología para mapear y simular el cerebro de los animales enteros tiene profundas y eventualmente mundo cambiante implicaciones para la condición humana.

En un nivel más inmediato, la capacidad de experimentar con animales y enfermedades del estudio simulado en detalle meticuloso, computacional bien puede permitir que un tipo totalmente nuevo de la ciencia - experimentos realizados, en masa, por las computadoras, en las computadoras. La tecnología de OpenWorm, escalado hasta los organismos más grandes, podría permitirnos estudiar enfermedades difíciles de captar como la esquizofrenia y el cáncer de maneras completamente nuevas y excitantes.

¿Qué ves la raza humana lograr con esta tecnología en diez años? ¿Cincuenta? Háganos saber en los comentarios! Puede seguir al equipo en OpenWorm openworm.org