22/01/01 21:04:12.45 qq74pIxO.net
>>536
面白かった
全般的にどの生き物の脳もベーシックな脳細胞のセットを備えている。ただ、ベーシックな脳細胞の種類の一つ一つでバリエーションが多様なほど高等な知能をもっていること
同じ哺乳類でも、人間、猿、マウスで電気信号で他のニューロンを刺激するexitatoryと、抑制するinhabitatoryの比率が違う。面白いことに知能が高いほど抑制するタイプのニューロンが多いこと
同じ見た目の脳細胞でも、プロパティ(電気信号の発生頻度やワイヤリング)が異なるので、細胞の発達過程を調べるRNAシークエンスで判別する必要があるのでカテゴライズが難しいこと
研究内容や対象が多岐に渡るため、情報を参照できるように共同プラットホームから構築している最中であること(第一優先)
直近の目標は、医療への応用と簡易的なシミュレーション(脳細胞の種類のプロパティとコネクトルームの再現実験)
課題としては、脳のスキャンに今のコンピュータースペックや技術では規模に制限がある。脳細胞の種類の組み合わせやそれらが構築するネットワークの性質を調べる手段がまだ未知。
まずは、
特定の細胞を狙い打ちで刺激できる技術の拡張
解析ツールのブラシュアップ
スキャン技術のブラシュアップ
共同プラットホームの完成と研究成果の積み重ね
だな
DNAシークエンスも構成要素とその配列を解明したけど、DNAのそれぞれの部分の機能や発達メカニズムが分かっていない。
脳の解析もまずは、脳の種類とその組み合わせのパターン解明と、全脳スキャンからだな
機能とメカニズムの本格的解明については、第ニ段階でやると言ったところ
とりあえず、第一段階でも、ニューロンのプロパティとそれらで構成されるコネクトルームのシミュレーションで、AIに役立つものがあればラッキーといったところか