Vývoj samoriadiacich áut sa zdá byť ešte vzdialený, no práca zo Salk Institute by mohla priniesť zlepšenia v tejto oblasti. Vedci z inštitútu sa zaoberajú otázkou, ako náš mozog rozpoznáva to, čo vidí naša očná sietnica. Táto analýza zvýši nielen porozumenie nášho zmyslového vnímania, ale môže mať aj dôležité využitie v oblasti vývoja samoriadiacich vozidiel a liečby zmyslových porúch, vysvetľuje webová stránka Salk Institute.
Vedci z Salk Institute sa zamerali na štúdium neurónov v mozgu, konkrétne v oblasti nazývanej V2, ktorá hrá kľúčovú úlohu vo vizuálnom spracovaní. Ich výskum priniesol nové pohľady na to, ako sa mozog vyrovnáva s vizuálnymi informáciami a ako ich transformuje na identifikovateľné objekty a scény.
Tatyana Sharpee, vedúca výskumníčka v Salk Institute pre výpočtovú neurobiológiu, zdôrazňuje význam tohto výskumu:
„Rozpoznanie vizuálnych objektov nie je dôležité iba pre našu schopnosť vidieť, ale má aj hlboké spojenie s tým, ako náš mozog funguje ako celok. Naša mozgová kôra obsahuje množstvo opakujúcich sa výpočtových jednotiek, ktoré hrajú kľúčovú úlohu vo vizuálnom spracovaní. V oblasti zraku dokážeme veľmi presne regulovať vstupné signály do mozgu, čo nám umožňuje kvantitatívne študovať, ako sa tieto signály transformujú.“
Aj keď vidíme schopnosť vnímať svet okolo seba ako niečo prirodzené, táto schopnosť vyžaduje komplexné matematické transformácie v mozgu, ktoré sú zatiaľ nepochopené a nekopírovateľné do počítačových systémov. V skutočnosti viac ako tretina nášho mozgu sa zameriava na analýzu vizuálnych informácií.
Princíp spracovania vizuálnych informácií
Výskum ukázal, že neuróny v oblasti V2 spracúvajú vizuálne informácie podľa troch hlavných princípov. Prvým princípom je spojenie hrán s podobnou orientáciou, čo zvyšuje schopnosť vnímania aj pri malých zmenách v polohách objektov. Druhým princípom je vzájomná interakcia neurónov, kde aktivácia neurónu pri určitej orientácii potláča reakciu pri orientácii 90 stupňov od nej. Tretí princíp zahŕňa opakujúce sa vzory, ktoré pomáhajú vnímať textúry a hranice objektov, podobne ako v impresionistických maľbách.
Tím vedcov vytvoril model, ktorý spojil tieto princípy a môže byť použitý na analýzu ďalších experimentálnych údajov. Výskum sa tiež domnieva, že rovnaký spôsob spracovania sa môže uplatniť aj na iné zmyslové vnemy, ako sú pachy, dotyky a zvuky.
Okrem teoretických zistení má táto práca aj praktický potenciál. Algoritmy založené na princípoch mozgového spracovania by mohli výrazne zlepšiť rozpoznávanie objektov pre samoriadiace autá a iné robotické systémy. Tatyana Sharpee poznamenáva, že keď do týchto algoritmov zapracujeme aspekty z mozgovej činnosti, ich efektívnosť sa zvyšuje.
Celkový prínos tejto práce sa teda javí nielen ako dôležitý krok k pochopeniu fungovania nášho mozgu, ale aj ako cenný nástroj pre pokrok v technológii autonómnych vozidiel a možných terapií pre zmyslové poruchy.