UN NOU UN TOOL-BOX SOFTWARE PERMITE MODELELOR DE TIP CREIER SĂ ÎNVEȚE DIRECT DIN DATE
Pe 13 noiembrie 2025, cercetătorii de la Neuro-Electronics Research Flanders (NERF), susținuți de imec, KU Leuven și VIB, au prezentat un instrument revoluționar numit JAXLEY – o platformă software open-source care îmbină precizia modelelor biofizice cu viteza și flexibilitatea tehnicilor moderne de învățare automată. Această inovație are potențialul de a răsturna modul în care modelează și simulează funcțiile cerebrale, facilitând o abordare mai rapidă și mai exactă în studierea activității neuronale.
COMPORTAMENTUL NEURONAL PENTRU O ÎNȚELEGERE MAI BUNĂ
Înțelegerea modului în care neuronii generează gânduri, percepții sau amintiri constituie una dintre cele mai mari provocări ale neuroștiinței. Specialiștii folosesc modele computerizate care simulează activitatea celulelor cerebrale reale. Aceste modele biophysice sunt reconstrucții digitale ale rețelelor neuronale, demonstrând cum se transmit mesajele sub formă de semnale electrice prin neuronii individuali sau prin întreaga rețea.
DEPĂȘIREA LIMITĂRILOR TEHNOLOGICE
Dezvoltarea acestui tip de modele nu a fost lipsită de provocări tehnice. Fiecare model cuprinde mii de ecuații, iar ajustarea parametrilor pentru a se potrivi exact datelor experimentale necesită un efort computațional considerabil, adesea nerealizabil în timp util. Aceasta a dus la un proces lung de ajustare manuală sau simulări ineficiente bazate pe încercări și erori.
INOVAȚIE PRIN JAXLEY
JAXLEY abordează aceste limitări prin inspirarea din tehnicile de învățare automată, permițând calcularea automată a modului în care schimbările mici într-un parametru afectează rezultatul. Astfel, modelele neuronale detaliate se pot ajusta pe baza datelor, în loc să se bazeze pe metodele tradiționale de încercare și eroare. Folosind GPU-urile care alimentează inteligența artificială, JAXLEY poate analiza seturi mari de date simultan, sporind semnificativ viteza și eficiența simulărilor realiste ale activității cerebrale.
OPEN-SOURCE PENTRU O ACCESIBILITATE EXTINSĂ
Datorită naturii sale complet open-source, JAXLEY este accesibil întregii comunități de cercetare, oferind noi perspective în explorarea modului în care creierul învață și își amintește, înlocuind tuningul manual cu un învățare adaptivă, bazată pe date, inspirată de creierul uman.
TESTAREA ABILITĂȚILOR JAXLEY
Cercetătorii au supus JAXLEY unei serii de teste variate, reușind să reproducă cu succes activitatea neuronilor reali și să antreneze rețele neuronale biophysice mari pentru a îndeplini sarcini de memorie și vizualizare, având până la 100,000 de parametrii. Aceste rezultate demonstrează că, în sfârșit, rețele neurale complexe și realiste pot fi instruite direct pe date experimentale, un lucru anterior dificil de realizat.
IMPACTUL ASUPRA NEUROȘTIINȚELOR
“JAXLEY schimbă fundamental abordarea noastră în modelarea creierului,” declară Pedro Gonçalves, lider de grup la NERF și VIB.AI. “Ne permite să construim modele realiste care pot fi optimizate și scalate eficient, deschizând noi căi pentru a înțelege cum se nasc calculele neuronale din procesele fundamentale ale creierului.” Aceste progrese tehnologice promit să revoluționeze modul în care percepem funcționarea creierului uman și să ofere instrumente mai eficiente pentru cercetarea neuroștiințelor.
