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AI有助于说明单细胞生物在没有大脑的情况下是如何向所期待的方向移动的

来源:河洛网    发布时间:2021-07-18     发布人:洛阳新闻网

据外国媒体报道,简单的生物如何移动到特定的地方? 人工智能和维也纳大学开发的物理模型现在可以解释这个问题了。 在没有大脑和神经连接的情况下,怎样才能向需要的方向移动呢? 单细胞生物显然可以毫无问题地完成这个壮举。 例如“ 鞭毛” 尾巴朝着食物帮助下游。

AI有助于说明单细胞生物在没有大脑的情况下是如何向所期待的方向移动的

这些结构极其简单的生物是如何实现它的,至今还不完全清楚。 但是,维也纳大学的研究小组现在可以在计算机上模拟这个过程了。 他们计算了非常简单的生物模型及其环境之间的物理相互作用。 这个环境是化学成分不均匀的液体,含有分布不均匀的食物源。

这个模拟生物体被赋予了非常简单地处理环境中食物信息的能力。 在机器学习算法的帮助下,该虚拟生物的信息处理在许多进化步骤中得到了修改和优化。 结果是计算机生物,在寻找食物的过程中,其移动方式与生物对应物很相似。

“ 乍一看,这样简单的模型能解决这样困难的任务,真是令人惊讶。 ” 领导这个研究项目的Andras Zö; 据ttl介绍,该项目是维也纳大学理论物理研究所的"; 软物质理论"; 小组(由Gerhard Kahl领导)进行的。 “ 细菌可以利用受体判断是哪个方向。 例如,氧气和营养物质的浓度在增加,其信息会引起向期望方向的运动。 这就是所谓的趋化性。 ”

其他多细胞生物的行为可以用神经细胞的相互连接来说明。 但是单细胞生物体没有神经细胞。 在这种情况下,细胞内可能只有极其简单的处理步骤。 迄今为止,这样低的复杂性是否足以将化学传感器等简单的感觉形象和有针对性的运动活动联系起来,还不清楚。

“ 为了说明这一点,有必要为这些单细胞生物的运动建立现实的物理模型。 ” Andrasz和ouml; ttl说。 “ 我们选择了最简单可行的模式。 首先允许在物理上在流体中独立工作。 我们的单细胞生物体由三个由简化的肌肉连接而成的质量组成。 现在的问题是,这些肌肉能否如此协调,使整个生物体向所需的方向移动。 最重要的是,这个过程是容易实现的,还是需要复杂的控制? ”

由信号和指令构成的小网络“ 即使单细胞生物体没有神经细胞网络——其‘ 形象’ 与运动相关联的逻辑步骤可以用类似神经网络的方法在数学上描述。 ” Benedikt Hartl表示,利用人工智能方面的专业知识在计算机上实现了这一模型。 在单细胞生物体中,细胞不同的元素之间也有逻辑联系。 化学信号被触发,最终引起机体的某种运动。

“ 这些元素和它们相互影响的方法在计算机上模拟,通过遗传算法进行了调整。 世代重叠,虚拟单细胞生物体的运动策略略有改变,” 最高和最高; bl报告说,作为硕士论文的一部分,他做了很多关于这个主题的计算。 成功将其运动导入所需化学物质位置的单细胞生物体是“ 繁殖” 而且,不太成功的变体是“ 死亡” 。 这样,经过许多世代,出现了与生物进化非常相似的控制网络,虚拟的单细胞生物体能够通过极其简单的方法和非常基本的电路将化学感知转换为目标运动。

随机的“ 摇摆运动” - -但是,有具体目标的Andreas Z吗? l .曰,“ 你不应该把它看成是高度发达的动物。 它有意识地感知到什么,然后朝它跑去。 就像随机的摇摆运动。 但平均而言,最终会指向正确的方向。 这就是自然界中观察到的单细胞生物的状况。 ”

最近发表在知名杂志《PNAS》上的计算机模拟和算法概念证明,控制网络的最低限度的复杂性足以实现看起来比较复杂的运动模式。 如果正确考虑物理条件,非常简单的内部机械足以用模型正确再现自然界已知的运动。

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