Запустили мозг мухи на обычном процессоре и сверили со второй мухой

Раньше(здесь, здесь и здесь, а также статья) мы проверяли отдельные рефлексы на вырезанных кусках мозга. Теперь - вся ЦНС самца MaleCNS v1.0: 165 тыс. нейронов и 6.2 млн связей. Для сверки взяли второй коннектом - мозг самки FlyWire.

Для всего мозга хватает обычного процессора. Миллисекунду жизни мухи модель считает за 0.1-0.2 мс на одном его ядре, памяти нужно около 0.5 ГБ. В первом посте писали, что полный коннектом гоняли на видеокарте - она не нужна, и резать сеть ради скорости тоже не нужно. Бортовой вычислитель пока не проверяли.

Первая находка - защёлка, как у тиристора. При росте общего усиления возбуждение начинает крутиться само по себе, и команды перестают зависеть от того, что видит камера. Запускает защёлку примерно один нейрон из 80. В модели её держат пары нейронов со встречными связями. Срезали 0.6% связей - на новых нейронах доля опасных упала с 1.4% до 0.08%, рефлекс уклонения сохранился. Это инженерная правка: у живой мухи эти связи есть.

Одиночный сбой не страшен: лишний импульс гаснет в 100 случаях из 100, команды не меняются. Опасен синхронный залп: 1000 импульсов разом (0.6% нейронов) защёлкнули даже исправленную сеть в 2 опытах из 20. Залп подавали на случайные нейроны. На камере его может дать блик или засветка - это следующая проверка.

Погоня. Путь от клеток LC10a, без которых самец не удерживает самку, к рулевым нейронам DNa02 поставили рулём катера с одной камерой. Путь пришлось усилить втрое - у самца его, видимо, открывает половое возбуждение, которого в модели нет. Памяти пеленга у модели нет: цель, ушедшую из поля зрения, ищет добавленная программа. С ней медленную цель (2.8 м/с) модель ловит в 29-30 заездах из 30, уклоняющуюся - в 26-28, пропорциональная навигация (ПН) - в 30. Быструю (8 м/с) - в 17-22 против 30, быструю уклоняющуюся - в 17-18 против 23. У ПН при этом круговой обзор. Выбирать между побегом и погоней модель не умеет: на последних метрах включает оба.

Главное - сверка двух мух. Модели всего мозга (например, Shiu et al., Nature 2024) предсказывают, какие нейроны включит сигнал, но строят их по одному коннектому. Мы сравнили предсказания для самца и самки на 89 зрительных входах. Мерка - левое и правое полушарие одной мухи: они похожи, но не одинаковы. Сходство от 0 до 1: 1 - включились те же нейроны, 0 - ничего общего.
⚙️ первый шаг от входа: у двух мух 0.78, у двух полушарий 0.90;
⚙️ дальше по сети 0.36 против 0.6-0.7 - предсказание не переносится;
⚙️ перемешали связи внутри типов клеток, сохранив число связей между типами, - по всей сети 0.90. Это выше, чем у полушарий (0.84) и у двух мух (0.68). Для мозга самки результат записали заранее и проверили - 0.89.

Вывод: какие нейроны включит вход, в модели задаёт схема «какой тип клеток с каким связан и насколько сильно», а не то, какая клетка с какой. Два набора данных расходятся как раз в этой схеме и в силе связей: модели на данных самки нужно усиление в 2.5-3 раза выше.

Прикладной итог:
⚙️ Куда пойдёт зрительный сигнал, модель предсказывает по связям между типами клеток. Защёлку так не найти - её ищут на полной поклеточной карте.
⚙️ Коннектом - снимок одной мухи одним способом: надёжен первый шаг от входа, глубже - нет. Усреднить схему по нескольким мухам - наш следующий опыт. Усиление подбирают по отклику сети, а не по числу синапсов.
⚙️ Контроллер на коннектоме до поля проверяют на защёлку: по одному нейрону и залпом.
⚙️ Для перехвата - ПН. Мозг мухи - справочник архитектуры: какие каналы есть и куда ведут. Поиск цели и выбор между побегом и погоней делают вне сети.

Оговорки: это модель на коннектоме и катер в симуляторе, где камера не теряет цель. Самец против самки - пол, особь и способ съёмки пока не разделены.

🟢Подписаться на канал
🟢Подписаться в MAX