MoGen : des neurones synthétiques améliorent l'IA de cartographie cérébrale, réduisant les erreurs de 4,4 %

Google Research a développé MoGen (« Neuronal Morphology Generation »), un modèle d'IA générative qui produit des formes de neurones synthétiques réalistes pour améliorer la cartographie cérébrale. Le modèle utilise le « PointInfinity point cloud flow matching » pour transformer des points 3D aléatoires en géométries neuronales. L'ajout de 10 % de données synthétiques issues de MoGen à l'entraînement du modèle de reconstruction PATHFINDER a permis de réduire les erreurs globales de reconstruction de 4,4 %, principalement en diminuant les erreurs de fusion. Bien qu'apparemment modeste, cette amélioration se traduit par une économie de 157 années-personnes de relecture manuelle à l'échelle d'un cerveau de souris complet. MoGen a été entraîné sur 1 795 axones vérifiés de cortex de souris et validé par des experts humains. Les chercheurs ont également entraîné des versions pour les neurones du diamant mandarin et de la drosophile. Le modèle et les poids entraînés sont publiés en open source.