科学家可以根据老鼠的神经活动来判断它在看什么和定位

研究人员将深度学习模型与实验数据配对，以“解码”小鼠的神经活动。使用这种方法，他们只需观察鼠标的神经发射模式，就可以准确地确定鼠标在开放环境中的位置以及它所面对的方向

能够解码神经活动可以深入了解单个神经元甚至整个大脑区域的功能和行为。这些发现于2月22日发表在《生物物理杂志》上，也可能为目前难以自主导航的智能机器的设计提供信息

资深作者Vasileios Maroulas的团队与美国陆军研究实验室的研究人员合作，使用深度学习模型研究了两种与导航有关的神经元：“头部方向”神经元和“网格细胞”其对关于动物在其空间环境内的位置的二维信息进行编码

田纳西大学诺克斯维尔分校的数学家Maroulas说：“目前的智能系统已被证明在模式识别方面非常出色，但在导航方面，如果没有GPS坐标或其他东西来指导这一过程，这些所谓的智能系统就不能很好地运行。”

“我认为人工智能系统的下一步是将生物信息与现有的机器学习方法相结合。”

与之前试图理解网格细胞行为的研究不同，该团队的方法基于实验数据而非模拟数据

这些数据是作为先前研究的一部分收集的，包括通过内部探针收集的神经发射模式，以及关于老鼠在探索开放环境时的实际位置、头部位置和运动的“地面实况”视频片段。该分析涉及整合头部方向和网格细胞组的活动模式

使用新方法，研究人员能够比之前描述的方法更准确地预测老鼠的位置和头部方向。接下来，他们计划整合来自参与导航的其他类型神经元的信息，并分析更复杂的模式

最终，研究人员希望他们的方法将有助于设计出能够在不使用GPS或卫星信息的情况下在陌生环境中导航的智能机器。Maroulas说：“最终目标是利用这些信息开发一种机器学习架构，该架构将能够在没有GPS或卫星制导的情况下成功自主导航未知地形。”