在科研领域取得一项重大进展，研究人员正致力于利用深度学习技术探索哺乳动物大脑中的神经活动模式，以期开发一种能够在不具备GPS或卫星导航支持的情况下，在未知环境中实现自主导航的机器学习架构。2月23日，这一开创性研究论文发表于权威期刊《Biophysical Journal》（由细胞出版社Cell Press主办），揭示了深度学习如何“破译”小鼠大脑内部的导航密码。田纳西大学诺克斯维尔分校数学家、该论文通讯Vasileios Maroulas与美国陆军研究实验室携手合作，针对两种与导航密切相关的神经元——编码头部方向信息的“头部方向神经元”以及负责空间环境二维位置信息编码的“网格细胞”，运用深度学习模型进行了深入探究。Maroulas指出：“尽管当前智能系统在模式识别上表现出色，但在缺乏GPS等外部导航辅助手段时，其自主导航能力尚显不足。人工智能发展的下一步，将是巧妙融合生物信息与现有机器学习方法。”
本次研究的独特之处在于，团队直接基于实验数据而非模拟数据来解析网格细胞的行为特征。这些宝贵的数据涵盖了通过植入探针获取的小鼠神经放电模式，以及同步记录下的小鼠在开放环境中自由探索时的实际位置、头部朝向及运动轨迹的高清视频片段。通过整合头部方向神经元和网格细胞群体之间的活动规律，研究者们构建了一种能够捕捉高阶连接特性的数学模型，旨在理解整个神经元群体的集体行为，而不仅仅是单个神经元间的互动。
运用这种方法，研究团队成功地实现了对小鼠位置和行进方向更为精准的预测，并计划进一步整合其他类型的导航相关神经元信息，分析更复杂的神经编码模式。
展望未来，研究者们的长远愿景是将此类生物学洞察转化为智能化导航技术的新突破，即开发出一种全新的机器学习架构，能在完全摒弃GPS或卫星导航信号的前提下，高效应对未知地形的自主导航挑战。正如Maroulas所强调：“我们的终极目标是借鉴这些源自神经活动解码的信息，设计出能够在没有GPS或卫星导航支持下独立探索未知领域的智能机器。”
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