MoGen：合成ニューロンが脳マッピングAIを改善、エラーを4.4%削減

Google Researchは、脳のマッピングを改善するために、現実的な合成ニューロン形状を生成する生成AIモデル「MoGen（ニューロン形態生成）」を開発しました。このモデルは、PointInfinity点群フローマッチングを用いて、ランダムな3D点をニューロンの形状に変換します。PATHFINDER再構成モデルのトレーニングにMoGenからの合成データを10％追加したところ、全体の再構成エラーが4.4％減少し、主にマージエラーが低減されました。一見控えめに見えますが、この改善はマウス脳全体のスケールで、手動校正における157人年分の労力を節約することに相当します。MoGenは1,795の検証済みマウス皮質軸索でトレーニングされ、人間の専門家によって検証されました。研究者らは、キンカチョウやショウジョウバエのニューロン向けのバージョンもトレーニングしました。モデルとトレーニング済みの重みはオープンソースとして公開されています。