MoGen: nơ-ron tổng hợp cải thiện AI lập bản đồ não, giảm lỗi 4,4%

Google Research đã phát triển MoGen (Mô hình sinh hình thái tế bào thần kinh - Neuronal Morphology Generation), một mô hình AI tạo sinh có khả năng tạo ra các hình dạng nơ-ron tổng hợp chân thực nhằm cải thiện việc lập bản đồ não bộ. Mô hình này sử dụng phương pháp PointInfinity point cloud flow matching (kết hợp luồng đám mây điểm) để biến đổi các điểm ba chiều ngẫu nhiên thành hình học nơ-ron. Khi thêm 10% dữ liệu tổng hợp từ MoGen vào quá trình huấn luyện mô hình tái tạo PATHFINDER, sai số tái tạo tổng thể đã giảm 4,4%, chủ yếu nhờ giảm các lỗi hợp nhất. Mặc dù con số này có vẻ khiêm tốn, nhưng sự cải thiện này tương đương với việc tiết kiệm 157 năm làm việc của con người trong công tác hiệu đính thủ công ở quy mô toàn bộ não chuột. MoGen được huấn luyện trên 1.795 sợi trục vỏ não chuột đã được kiểm chứng và được các chuyên gia con người xác nhận. Các nhà nghiên cứu cũng đã huấn luyện các phiên bản cho tế bào thần kinh của chim sẻ vằn và ruồi giấm. Mô hình và các trọng số đã được huấn luyện được phát hành dưới dạng mã nguồn mở.