MoGen: neurônios sintéticos melhoram IA de mapeamento cerebral, reduzindo erros em 4,4%

O Google Research desenvolveu o MoGen (Neuronal Morphology Generation), um modelo de IA generativa que produz formas realistas de neurônios sintéticos para melhorar o mapeamento cerebral. O modelo utiliza o PointInfinity, um método de correspondência de fluxo em nuvem de pontos, para transformar pontos 3D aleatórios em geometrias de neurônios. Quando 10% dos dados sintéticos do MoGen foram adicionados ao treinamento do modelo de reconstrução PATHFINDER, os erros gerais de reconstrução foram reduzidos em 4,4%, principalmente pela diminuição de erros de fusão. Embora aparentemente modesta, essa melhoria se traduz em uma economia de 157 anos-pessoa de revisão manual na escala de um cérebro completo de camundongo. O MoGen foi treinado em 1.795 axônios verificados de córtex de camundongo e validado por especialistas humanos. Os pesquisadores também treinaram versões para neurônios de tentilhões-zebra e moscas-das-frutas. O modelo e os pesos treinados foram lançados como código aberto.