Нейросеть на основе мозга мухи научилась управлять аватарами
Исследователь из Южной Кореи, известный в сети под ником Yakshawan, построил нейросеть, в которой 160 тысяч искусственных нейронов. За образец он взял мозг самца плодовой мушки. Свою систему ученый подсоединил к виртуальным телам, чтобы проверить, сможет ли она ими двигать. Эту информацию сообщает издание Togliatti24.
В опыте участвовали две модели: четвероногий робот и гуманоидный аватар девушки в стиле аниме. Структура сети у них общая, а вот форма тела разная, и обучение поэтому идет неодинаково. Робот на четырех конечностях уже уверенно движется к цели. Аватару, у которого суставов больше, осмысленные движения даются труднее, хотя медленный прогресс заметен и здесь.
Зачем все это нужно, автор объяснил сам. Ему интересно, приспособится ли нервная система, развивавшаяся для мушки, к новым сенсорным сигналам и к телу иной формы. Наблюдение он намерен продолжить, чтобы увидеть, какую стратегию передвижения сеть обнаружит самостоятельно. В перспективе такие модели, выстроенные на биологических нейронных сетях, могут заменить привычные системы управления движением в машинах, а решения более высокого уровня останутся за отдельным искусственным интеллектом. Применение — робототехника, интерфейсы «мозг — компьютер», устройства, расширяющие физические возможности человека.
У плодовой мушки свыше 160 тысяч нейронов и множество синаптических связей. Полную карту таких связей удалось восстановить лишь для нескольких организмов, и мушка оказалась удобным объектом: путь от сенсорного сигнала до команды мышцам можно проследить целиком. Модель при этом работает на обычном пользовательском компьютере. Опыты начались после того, как нервную систему мушки описали полностью: в виртуальной среде она летала, питалась, осваивала компьютерные игры. Как именно эта сеть или настоящий мозг насекомого воспринимает происходящее, пока неясно, открытым остается и вопрос о сознании.
Доцент департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук ВШЭ Елена Кантонистова, лауреат премии Yandex ML Prize 2026, обратила внимание на разрыв между направлениями. Большие языковые модели продвинулись далеко, а «физический» ИИ для управления роботизированными руками и экзоскелетами показывает куда более скромные результаты. Развивать это направление важно: подобные архитектуры способны помочь людям с нарушениями двигательных функций ног вернуть способность передвигаться. Часть технологий уже подсмотрена у природы — компьютерное зрение, к примеру, опирается на сверточные нейросети, воспроизводящие принципы работы нервной системы кошек. Нейрофизиолог Михаил Лебедев добавил, что элементов в системе достаточно для работы в качестве нейросети, а сами эксперименты помогают понять, для каких задач ее лучше применять, — скорее всего, близких к тем, что выполняет муха. Yakshawan подчеркивает: это его личный проект, конкретной практической цели у него нет.
