科学家利用虚拟大鼠大脑模型实现复杂行为模仿
人类和动物的运动极为敏捷，堪称进化上的奇迹，至今还没有机器人能够深度模仿。科学家认为，人类通过大脑来指导运动。例如，当人伸手去拿一杯咖啡时，大脑会迅速计算出其手臂应该遵循的轨迹，并将其转化为运动命令。
此次，团队成员密切合作，利用来自真实大鼠的高分辨率数据训练了一个人工神经网络，作为虚拟大鼠的“大脑”，用这个“大脑”在一个名为的物理模拟器中控制虚拟身体。网络被输入所需运动的参考轨迹，并学习产生力，最终训练人工神经网络实现了所谓的逆动力学模型。这使得“虚拟大鼠”能够模仿各种各样的行为，即使是那些没有经过明确训练的行为。
虚拟控制网络可以准确地预测与真实大鼠大脑中相同的神经活动，再结合深度强化学习以及自由行为动物的3D运动跟踪，实现了这一模拟。
这一模拟研究可能开启一个尚未开发的虚拟神经科学领域。在这个领域中，AI模拟的动物经过训练后表现得像真实动物一样，为研究神经回路提供了方便且完全透明的模型，甚至可推演这些回路在疾病中是如何受到损害的。模拟平台也能作为一个例子，帮助人们设计更好的机器人控制系统。
总编辑圈点：
大脑如何指挥你拿起一杯水，翻开一本书？如何让动物在遇到危险时逃跑，碰上猎物时出击？这次，科研人员用一个经过训练的人工神经网络加上一个生物力学上的大鼠数字模型，创造出了一只拥有人造大脑和身体的数字大鼠。而且，这只“大鼠”大脑和行为之间的关系，能被科研人员观察并记录，成为研究神经回路的透明模型。只要输入运动轨迹，虚拟大鼠也能模仿各种行为，从行为倒推，就能进一步了解大脑如何指导身体产生相应的运动。
