Василейос Марулас из Университета Теннесси в Ноксвилле (США) и его коллеги сосредоточились на изучении работы двух типов нервных клеток в мозге мыши. Первый занимается определением положения головы, а второй кодирует двухмерную карту ландшафта, которую животное использует для навигации.

Долгосрочная цель исследования – помощь в разработке автономных роботов, которые смогут ориентироваться на местности без геопозиционирования (GPS сигнала).

Хотя современные системы искусственного интеллекта могут распознавать все виды связей, их слабость заключается в неспособности ориентироваться в незнакомой обстановке.

В прошлом этот недостаток устранялся в основном с помощью использования симуляционных данных, но в нынешнем исследовании применяются экспериментальные данные – реальные мыши и их клетки мозга.

Марулас и его коллеги собирали информацию о нейронной активности мышей с помощью маленьких зондов, одновременно записывая видео того, как животное училось распознавать ландшафт: как двигалось и поворачивало голову.

Объединив эти два набора данных, искусственный интеллект обнаружил корреляции между ними, а также научился понимать, где находится животное и в какую сторону оно смотрит, основываясь исключительно на активности нервных клеток.

В будущем исследователи планируют включить в свою систему информацию о работе других нервных клеток, участвующих в ориентации на местности, чтобы ИИ мог анализировать еще более сложные взаимосвязи и выдавать более качественные результаты.

Алгоритм, который будет разработан на основе текущих и будущих исследований, как ожидается, сможет вести робота по местности без карты или GPS, используя те же принципы, которые действуют в мозге млекопитающих.

Марулас и соавторы опубликовали результаты своей работы в журнале Biophysical Journal.