KI-Neuronen-Synthese beschleunigt die Kartierung des Gehirns

Google Research hat ein Modell zur Erzeugung synthetischer Neuronen namens MoGen (Neuronal Morphology Generation) entwickelt, um die Rekonstruktion neuronaler Verbindungen zu verbessern. Das auf PointInfinity Point Cloud Flow Matching basierende MoGen-Modell generiert realistische 3D-Formen von Neuronen unter Verwendung zuvor von Menschen überprüfter Proben aus der Maus-Hirnrinde. Wenn dem Trainingsdatensatz des PATHFINDER-Modells 10 % synthetische Daten hinzugefügt wurden, sank die Rekonstruktionsfehlerrate um 4,4 %, hauptsächlich aufgrund einer Verringerung von Zusammenführungsfehlern bei Neuriten. Obwohl die Verbesserung bescheiden erscheint, entspricht dies im Maßstab der vollständigen Gehirnkarte einer Maus einer Einsparung von 157 Arbeitsjahren manueller Überprüfung. MoGen kann durch Anpassung von Länge, räumlicher Ausdehnung und Verzweigung Neuronen bestimmter Typen erzeugen. Die Forscher haben auch Versionen von MoGen mit Daten von Zebrafinken und Fruchtfliegen trainiert. Das Modell wurde als Open Source zusammen mit trainierten Modellen für verschiedene Arten veröffentlicht. Die Arbeit wird auf der Konferenz ICLR 2026 vorgestellt.