Мозг мухи управляет экзоскелетом с ловкостью насекомого
Исследователь из Южной Кореи разработал нейросеть, состоящую из 160 тысяч искусственных нейронов, имитирующую работу мозга мухи. Ученый подключил эту систему к виртуальным телам и обнаружил, что она способна управлять ими, постепенно улучшая навыки взаимодействия с аватарами. Эти результаты могут быть использованы для создания систем управления движениями роботов и экзоскелетов, которые будут обладать маневренностью, сопоставимой с насекомыми. Российские специалисты отмечают, что это одно из многообещающих направлений исследований, необходимых для дальнейшего прогресса в области искусственного интеллекта. Современные технологии уже заимствовали ряд принципов у природы, например, разработки в области компьютерного зрения учитывают особенности работы нервной системы животных. Об этом сообщает издание Известия.
Корейский исследователь, известный в соцсетях под ником Yakshawan, рассказал о своем уникальном эксперименте с нейросетью, имитирующей мозг плодовой мушки. Он подключил к ней два виртуальных тела для проверки способности системы к управлению. Yakshawan отметил, что ИИ постепенно осваивает этот процесс, что может открыть новые возможности для создания систем управления движениями роботов, экзоскелетов и протезов с маневренностью, сопоставимой с насекомыми.
— Цель проекта — выяснить, может ли нервная система, эволюционировавшая для плодовой мушки, адаптироваться к новым сенсорным сигналам и движениям в другом теле. Я создал обучаемую виртуальную нервную систему на основе реальной центральной нервной системы самца плодовой мушки и подключил ее к двум виртуальным телам: четвероногому роботу и гуманоидному аватару девушки в стиле аниме, — пояснил Yakshawan.
Ученый наблюдает, как нервная система самостоятельно находит способы совершать осмысленные движения. Хотя обе модели используют одну и ту же структуру нейронной сети, процесс обучения различается в зависимости от формы тела. Четвероногий робот демонстрирует устойчивые успехи в целенаправленном движении, тогда как аватар девушки, имеющий больше суставов и отличающуюся форму, пока испытывает трудности с формированием осмысленных движений. Тем не менее, в этой модели также наблюдается медленный, но заметный прогресс.
— Я планирую продолжать обучение и наблюдение, чтобы выяснить, какую стратегию передвижения нервная система плодовой мушки сможет самостоятельно обнаружить, — добавил автор эксперимента.
Yakshawan также отметил, что в будущем можно создавать модели на основе биологических нейронных сетей, которые сформировались в процессе эволюции, и использовать их вместо традиционных систем управления движением в различных машинах. При этом отдельный искусственный интеллект сможет отвечать за принятие решений более высокого уровня. Такой подход может найти применение в робототехнике, интерфейсах «мозг — компьютер» и устройствах, расширяющих физические возможности человека.
На данный момент лишь у небольшого числа организмов удалось полностью реконструировать структуру связей нервной системы на синаптическом уровне. Плодовая мушка обладает одной из наиболее сложных нервных систем, включающей более 160 тысяч нейронов и множество синаптических связей. Это делает ее удобным объектом для изучения полного пути — от получения сенсорной информации до формирования двигательного сигнала. При этом модель достаточно компактна, чтобы проводить эксперименты на обычном пользовательском компьютере.
Тем не менее, точно определить, как воспринимает происходящее модель или настоящий мозг мухи, пока невозможно. Также остается неясным, обладают ли они тем, что принято называть сознанием.
Как пояснила доцент департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук ВШЭ, лауреат премии Yandex ML Prize 2026 Елена Кантонистова, разработчики добились значительных успехов в области больших языковых моделей. Однако в сфере «физического» ИИ, используемого для управления роботизированными руками или экзоскелетами, результаты гораздо скромнее. Поэтому, по ее словам, это направление важно развивать.
— Такие системы необходимы для дальнейшего развития робототехники и могут помочь людям с ограничениями по здоровью, например, с нарушениями двигательных функций ног. С помощью подобных ИИ-архитектур можно потенциально вернуть способность двигаться. Многие технологии уже заимствованы у природы, например, системы компьютерного зрения работают на основе сверточных нейросетей, которые воспроизводят принципы работы нервной системы кошек.
Эксперименты с возможностями мозга мухи начались после того, как ученым удалось полностью описать ее нервную систему. На основе этих данных модель воспроизвели в виртуальной среде, где она могла летать, питаться и выполнять другие действия. Мушиная нейросеть также обучали играть в компьютерные игры.
— У этой системы достаточно элементов, чтобы функционировать как нейросеть. Подобные эксперименты помогут определить, для каких задач ее лучше всего применять, вероятно, это будут задачи, близкие к тем, которые выполняет муха, — отметил нейрофизиолог Михаил Лебедев.
Yakshawan подчеркнул, что его работа представляет собой личный экспериментальный проект и не имеет конкретной практической цели.
