Giovanni Idili de OpenWorm Brains, gusanos e inteligencia artificial

Imagina que eres producto de la imaginación de tu computadora. Su cerebro es una simulación computarizada detallada: una inteligencia artificial 7 sitios web sorprendentes para ver lo último en programación de inteligencia artificial 7 sitios web increíbles para ver lo último en programación de inteligencia artificial La inteligencia artificial aún no es HAL desde 2001: The Space Odyssey ... pero estamos acercándose terriblemente Efectivamente, un día podría ser tan similar a las ollas de ciencia ficción que Hollywood está produciendo ... que se conectan a ojos simulados y músculos simulados y terminaciones nerviosas simuladas, que interactúan con un mundo simulado. Piensa y siente exactamente como lo hace ahora, pero en lugar de implementarse en carne gris, su mente se basa en el silicio.

Simular un cerebro humano completo como este está muy lejos, pero un proyecto de código abierto está a punto de dar un primer paso vital, simulando la neurología y la fisiología de uno de los animales más simples conocidos por la ciencia. El equipo de OpenWorm, que acaba de completar un exitoso Kickstarter, está a meses de construir una simulación completa de C. elegans, un simple gusano nematodo con 302 neuronas. El gusano simulado nadará en agua simulada, reaccionará al estímulo simulado y (en la medida en que un organismo tan simple pueda), piense.

En esta entrevista, hablaremos con Giovanni Idili, cofundador del proyecto OpenWorm sobre su trabajo en inteligencia artificial. El equipo de OpenWorm es un equipo multinacional de ingenieros, que ha estado trabajando en la simulación de gusanos durante varios años. Utilizan herramientas para compartir archivos como Google Drive y Dropbox para colaborar, y sus reuniones se transmiten públicamente como un Hangout de Google+.

El futuro de la inteligencia artificial

Giovanni Idili

MUO: Hola giovanni Obviamente, este es un proyecto muy complejo y desafiante: ¿podría describir el progreso que ha realizado hasta ahora en la simulación y qué queda por hacer? ¿Cuáles crees que serán los desafíos más importantes en el futuro??

Giovanni: Hemos progresado mucho en el cuerpo del gusano y el entorno que representará nuestra placa de Petri virtual. Creemos en la encarnación, lo que significa que un cerebro en el vacío sería menos interesante sin un entorno simulado: el “matriz de gusanos” si quieres, que el cerebro puede experimentar a través de sus neuronas sensoriales.

Esa es la razón por la cual comenzamos poniendo mucho esfuerzo en el cuerpo del gusano primero. Lo que tenemos hasta ahora es una cutícula presurizada anatómicamente precisa que contiene células musculares contraíbles, y está rellena con un fluido similar a la gelatina para mantener todo en su lugar. Paralelamente, hemos estado trabajando para que el cerebro funcione, y actualmente estamos realizando las primeras pruebas de toda la red neuronal de C. elegans (las famosas 302 neuronas).

Ahora nos estamos acercando al punto en que podemos comenzar a conectar el cerebro al cuerpo y ver qué sucede. Esto no significa que el gusano esté “viva”, porque no tiene órganos y todavía faltan muchos detalles biológicos, pero nos permitirá cerrar el circuito del sistema motor, para que podamos comenzar a experimentar y ajustar el cerebro y los músculos para generar diferentes tipos de locomoción de gusanos . Esto solo nos mantendrá ocupados por un tiempo.

Hay dos tipos diferentes de desafíos: desafíos de investigación y técnicos. Los desafíos de investigación son los típicos de cualquier empresa científica. No sabes cuándo te vas a quedar atascado o qué, pero un desafío obvio aquí es que a pesar de que el cerebro está mapeado y se conocen las conexiones entre las neuronas, todavía no sabemos mucho sobre las neuronas individuales. y sus características, lo que nos deja mucho trabajo por hacer para afinarlos: factible, pero difícil y lento.

Esto es difícil porque el animal es muy pequeño y hasta ahora ha sido imposible hacer imágenes in vivo del cerebro que dispara. Afortunadamente, y esta es una noticia muy reciente, están surgiendo nuevas técnicas que pueden ayudarnos a llenar algunos de los vacíos..

En términos de ingeniería, hay muchos desafíos técnicos, pero diría que el principal sería el rendimiento de la simulación. Estamos ejecutando la simulación en GPU y clústeres, pero aún así lleva mucho tiempo simular; hay mucho trabajo por hacer allí.

Navegador Gusano Simulación

MUO: Una de las recompensas de Kickstarter que puso a disposición de sus patrocinadores fue el acceso a una simulación parcial del gusano en su navegador, incluida la musculatura. A medida que completa más de la simulación (como el cerebro), ¿planea hacer que esos elementos también estén disponibles en el navegador? Qué tan intensiva será la simulación completa para ejecutar?

Giovanni: Sí, esta es exactamente la idea. WormSim será una ventana a la última simulación disponible. Una vez que hacemos un progreso significativo, como conectar un cerebro a la simulación, los Geeks pesan: ¿un humano piensa más rápido que una computadora? Los geeks pesan: ¿un humano piensa más rápido que una computadora? , esto se implementará en WormSim. La simulación será bastante intensa, pero la arquitectura WormSim está actualmente desconectada de eso, en el sentido de que ejecutaremos la simulación en la infraestructura necesaria (grupos de GPU, etc.) y luego almacenaremos los resultados. Estos resultados se transmitirán al WormSim, para que las personas puedan escanear de un lado a otro en la simulación, usar controles de cámara 3D y hacer clic en cosas y acceder a metadatos de simulación.

Próximos pasos

MUO: Dado que C. elegans es solo el comienzo, después de los nematodos, ¿cuál es el siguiente paso? ¿Qué desafíos surgen entre el nematodo y un organismo más complejo??

Giovanni: Correcto. Estamos tratando de construir nuestra planificación tecnológica para el futuro, y queremos que nuestro motor sea un poco como LEGOS para la biología computacional, idealmente, para que después de C. elegans no tengamos que comenzar desde cero, sino que podamos armar un nuevo organismo complejo que aprovecha lo que ya hemos construido.

Los candidatos son la sanguijuela (10k neuronas) y la mosca de la fruta o el pez cebra larval (ambos alrededor de 100k neuronas). No es solo una cuestión de cuántas neuronas, sino también qué tan bien estudiado está un organismo. Ciertamente, pasarán bastantes años antes de que podamos pensar en atacar a otros organismos, pero si algún otro grupo quisiera comenzar con alguno de esos organismos, estaríamos encantados de hacer todo lo posible para ayudar de cualquier manera que podamos - todas nuestras herramientas están abiertas.

El desafío principal es que a medida que el cerebro de un organismo se hace más y más grande, como un ratón con sus 75 millones de neuronas, se ve obligado a trabajar con poblaciones en lugar de con circuitos neuronales bien definidos formados por cantidades razonables de neuronas. “Cerrando el ciclo” se vuelve un poco más complicado. También necesita más potencia computacional 10 maneras de donar su tiempo de CPU a la ciencia 10 maneras de donar su tiempo de CPU a la ciencia y hacer algo como lo que estamos intentando con C. elegans, la simulación celda por celda no se limita a las neuronas. totalmente impensable. Una vez que llegue a ese nivel macro, se ve obligado a trabajar con algo más de grano grueso. Pero va a suceder, sin duda.!

Validación y Pruebas

MUO: Dado que el software que está desarrollando es muy complejo e implica simulación en muchos niveles, ¿cómo valida sus modelos para determinar el éxito? ¿Hay pruebas que le gustaría realizar, pero aún no ha podido hacerlo??

Giovanni: En cada nivel de granularidad nosotros “prueba de unidad” nuestros componentes de software contra resultados experimentales. Los datos experimentales ya están disponibles al aire libre o provienen de laboratorios que deciden donarnos. Las simulaciones neuronales tienen que coincidir con las mediciones experimentales de la actividad neuronal. Las simulaciones mecánicas para el cuerpo del gusano y su entorno deben seguir las leyes de la física..

De manera similar, los comportamientos macro del gusano simulado (natación / gateo) tendrán que seguir observaciones experimentales a ese nivel. De hecho, hay un grupo de nosotros que estamos trabajando para preparar una cantidad increíble de datos para que podamos decir con certeza cuantitativa que nuestro gusano se mueve igual que el real tan pronto como nuestra simulación esté lista para ser probada..

Aplicaciones de investigación

MUO: ¿Qué aplicación de este tipo de simulación es más emocionante para ti? ¿Cuáles son los usos más importantes de esta tecnología en el futuro??

Giovanni: Este tipo de simulación, cuando se valida, podría permitirnos realizar experimentos en una computadora en lugar de animales vivos. Esto tiene ventajas obvias en términos de reproducción de experimentos y la gran cantidad de experimentos que se pueden realizar. C. elegans es un organismo modelo para la enfermedad humana, por lo que estamos hablando de posiblemente obtener una visión ascendente de enfermedades como el Alzheimer, el Parkinson y el Huntington, solo por nombrar algunas, y con suerte acelerar la cura como consecuencia. La misma tecnología podría usarse para simular poblaciones sanas o enfermas de tejidos humanos simplemente cargando diferentes modelos en el motor.

Personalmente, estoy extremadamente emocionado de cómo lo que estamos haciendo podría ayudarnos a comprender cómo funcionan los cerebros en una escala muy manejable. Solo imagine lo que significa si podemos capturar el cerebro de un gusano como un conjunto de parámetros (que es cada vez más posible con las nuevas tecnologías de imagen) y alimentar esos mismos parámetros en nuestra simulación. Esto puede sonar a ciencia ficción, pero los recuerdos ya se han implantado en animales vivos..

Qué significa OpenWorm para ti

La tecnología detrás del proyecto OpenWorm es emocionante en muchos niveles. La tecnología para mapear y simular los cerebros de animales enteros tiene implicaciones profundas y eventualmente cambiantes para la condición humana..

En un nivel más inmediato, la capacidad de experimentar con animales simulados y estudiar enfermedades en detalles computacionales meticulosos puede permitir un tipo de ciencia completamente nuevo: experimentos realizados, en masa, por computadoras, en computadoras. La tecnología de OpenWorm, ampliada a organismos más grandes, podría permitirnos estudiar enfermedades difíciles de entender como la esquizofrenia y el cáncer de maneras completamente nuevas y emocionantes..