फल मक्खियाँ कैसे देखती हैं, सूंघती हैं और कैसे नेविगेट करती हैं, इसका अनुकरण करना

ईपीएफएल के वैज्ञानिकों ने वास्तविक दुनिया में फल मक्खी की गतिविधि का अनुकरण करते हुए अपने न्यूरोमैकफ्लाई मॉडल को उन्नत किया है। एकीकृत दृष्टि और गंध के साथ, यह हमें मस्तिष्क-शरीर समन्वय को समझने में मदद करता है, रोबोटिक्स और एआई में न्यूरोइंजीनियरिंग की भूमिका के लिए मार्ग प्रशस्त करता है।

सभी जानवरों, चाहे बड़े हों या छोटे, को दुनिया के साथ बातचीत करने के लिए अविश्वसनीय सटीकता से चलना पड़ता है। यह समझना कि मस्तिष्क किस प्रकार गति को नियंत्रित करता है, तंत्रिका विज्ञान में एक मौलिक प्रश्न है। बड़े जानवरों के लिए, उनके मस्तिष्क और तंत्रिका तंत्र की जटिलता के कारण यह चुनौतीपूर्ण है। लेकिन फल उड़ते हैं, ड्रोसोफिला मेलानोगास्टर, इसका मस्तिष्क छोटा है और इसलिए इसे अधिक आसानी से मैप किया जा सकता है, जिससे वैज्ञानिकों को इस बारे में विस्तृत जानकारी प्राप्त करने में मदद मिलती है कि इसका तंत्रिका तंत्र व्यवहार को कैसे संचालित करता है।

यह समझने के लिए कि तंत्रिका तंत्र क्रियाओं को कैसे नियंत्रित करता है, ईपीएफएल में पवन रामद्य के समूह के शोधकर्ताओं ने एक अनुरूपित वास्तविकता बनाई जहां एक आभासी मक्खी वास्तविक मक्खियों की तरह काम कर सकती है और प्रतिक्रिया दे सकती है। यह प्रोग्राम, जिसे न्यूरोमैकफ्लाई वी2 के नाम से जाना जाता है, एक न्यूरोमैकेनिकल मॉडल लागू करता है जो बुनियादी मोटर कार्यों से परे है। दृश्य और घ्राण संवेदन, जटिल भूभाग और बढ़िया मोटर फीडबैक को शामिल करके, न्यूरोमेकफ्लाई v2 यह अनुकरण करता है कि एक फल मक्खी दृश्यों, गंधों और बाधाओं पर प्रतिक्रिया करते हुए अपने वातावरण में कैसे नेविगेट करेगी।

वास्तविक जीवन की संवेदन और गति का अनुकरण

रामद्य का शोध अंतर्निहित सिद्धांतों को डिजिटल रूप से दोहराने पर केंद्रित है ड्रोसोफिला मोटर नियंत्रण. 2019 में, उनके समूह ने DeepFly3D प्रकाशित किया, एक सॉफ्टवेयर जो कई कैमरों से छवियों के आधार पर मक्खी के पैरों की गति को पकड़ने के लिए गहन शिक्षण का उपयोग करता है। 2021 में, रामद्या की टीम ने LiftPose3D का खुलासा किया, जो एक कैमरे से ली गई छवियों से 3D पशु मुद्राओं को फिर से बनाने की एक विधि है। इन प्रयासों को न्यूरोमैकफ्लाई के उनके 2022 प्रकाशन द्वारा पूरक बनाया गया, जो पहला रूपात्मक रूप से सटीक डिजिटल “जुड़वां” है। ड्रोसोफिला.

न्यूरोमैकफ्लाई के दूसरे पुनरावृत्ति के साथ, शोधकर्ताओं ने अब विस्तृत विशेषताएं जोड़ी हैं जो वास्तविक मक्खी की शारीरिक रचना और शरीर विज्ञान की नकल करती हैं। उदाहरण के लिए, उन्होंने वास्तविक फल मक्खी की गतिविधियों के बायोमैकेनिक्स से बेहतर मिलान करने के लिए पैर और जोड़ के कोणों को सावधानीपूर्वक अद्यतन किया। मॉडल का “मस्तिष्क” अब आभासी आंखों और एंटीना के माध्यम से दृश्य और घ्राण जानकारी को संसाधित कर सकता है, जो इसे वास्तविक फल मक्खी के करीब एक संवेदी अनुभव देता है।

यह सेटअप न्यूरोमैकफ्लाई वी2 को वास्तविक जीवन के कार्यों जैसे कि उबड़-खाबड़ इलाकों में चलना या गंध और दृश्य संकेतों के जवाब में मुड़ना जैसे विभिन्न नियंत्रण रणनीतियों का अनुकरण करने देता है। टीम ने विभिन्न परिस्थितियों में मक्खी के यथार्थवादी व्यवहार का प्रदर्शन किया है। उदाहरण के लिए, मॉडल अपने रास्ते में आने वाली बाधाओं से बचते हुए किसी गतिशील वस्तु को दृष्टिगत रूप से ट्रैक कर सकता है या किसी गंध स्रोत की ओर नेविगेट कर सकता है।

फल मक्खी के मुख्य व्यवहार को समझने के लिए तंत्रिका संबंधी गतिविधियों की मॉडलिंग करना

न्यूरोमैकफ्लाई शोधकर्ताओं को आभासी दुनिया में मक्खी के अनुभव के आधार पर मस्तिष्क में तंत्रिका संबंधी गतिविधियों का अनुमान लगाने की भी अनुमति देता है। सिबो वांग-चेन कहते हैं, “मक्खी के दृश्य तंत्र के हाल ही में प्रकाशित कम्प्यूटेशनल मॉडल के साथ न्यूरोमैकफ्लाई वी2 को जोड़कर, शोधकर्ता न केवल यह पढ़ सकते हैं कि मक्खी सिम्युलेटेड वातावरण में क्या देख रही है, बल्कि वास्तविक न्यूरॉन्स कैसे प्रतिक्रिया दे रहे हैं।” अनुसंधान का नेतृत्व किया।

इन तंत्रिका संबंधी गतिविधियों तक पहुंच के साथ, वैज्ञानिकों ने जैविक रूप से प्रशंसनीय तरीके से मॉडल तैयार किया कि कैसे मक्खी दूसरी मक्खी का पीछा कर सकती है – उदाहरण के लिए, प्रेमालाप के दौरान। यह मॉडल में पदानुक्रमित नियंत्रण प्रणाली के कारण संभव हुआ, जो उच्च-स्तरीय “मस्तिष्क” कार्यों को निचले-स्तरीय मोटर कार्यों के साथ बातचीत करने देता है – एक संगठन जो नकल करता है कि वास्तविक जानवर संवेदी इनपुट को कैसे संसाधित करते हैं और अपने शरीर को नियंत्रित करते हैं।

अंत में, शोधकर्ता यह अध्ययन करने के लिए न्यूरोमैकफ्लाई वी2 का भी उपयोग कर सकते हैं कि मस्तिष्क जानवर की स्थिति के बारे में जागरूकता बनाए रखने के लिए संवेदी संकेतों को कैसे एकीकृत करता है। इसे प्रदर्शित करने के लिए, रामद्या की टीम ने अपने स्थान पर नज़र रखने के लिए पैर की गतिविधियों से फीडबैक संकेतों का उपयोग करने की मक्खी की क्षमता को दोहराया – एक व्यवहार जिसे पथ एकीकरण कहा जाता है। यह सुविधा सिम्युलेटेड फ्लाई को “जानने” की अनुमति देती है कि वह कहाँ है, भले ही उसके दृश्य इनपुट सीमित हों। इस प्रकार की बंद-लूप संवेदी प्रसंस्करण जैविक बुद्धिमत्ता की एक पहचान है और न्यूरोइंजीनियरिंग के लिए एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है।

रोबोटिक्स और एआई को प्रेरित करने के लिए मस्तिष्क-शरीर समन्वय

कुल मिलाकर, न्यूरोमैकफ्लाई वी2 शोधकर्ताओं को यह जांचने में सक्षम बनाता है कि मस्तिष्क कम्प्यूटेशनल मॉडल का उपयोग करके महत्वपूर्ण व्यवहारों को कैसे नियंत्रित करता है। यह मस्तिष्क-शरीर समन्वय में गहरी अंतर्दृष्टि का मार्ग प्रशस्त करता है, विशेष रूप से जटिल संवेदी-मोटर प्रणालियों वाली प्रजातियों के लिए। भविष्य में, यह मॉडल ऐसे रोबोटों को डिज़ाइन करने के लिए एक ब्लूप्रिंट के रूप में काम कर सकता है जो संवेदी संकेतों का उपयोग करके नेविगेट करते हैं, जैसे कि गंधों को ट्रैक करना या दृश्यों को स्थिर करने के लिए आंदोलनों को समायोजित करना, जैसे वास्तविक जानवर अपने वातावरण की खोज करते हैं।

इन सिमुलेशन को नियंत्रित करने वाले मशीन लर्निंग मॉडल में सुधार करके, शोधकर्ता यह भी सीख सकते हैं कि कैसे जानवरों की बुद्धिमत्ता एआई सिस्टम के लिए मार्ग प्रशस्त कर सकती है जो अधिक स्वायत्त, मजबूत और अपने परिवेश के प्रति उत्तरदायी हैं।

अन्य योगदानकर्ता

ईपीएफएल बायोरोबोटिक्स प्रयोगशाला

संदर्भ

वांग-चेन, एस., स्टिम्पफ्लिंग, वीए, लैम, टीकेसी, ओज़दिल, पीजी, जेनौड, एल., हुर्तक, एफ., और रामद्या, पी. (2024)। न्यूरोमैकफ्लाई वी2: वयस्क ड्रोसोफिला में सन्निहित सेंसरिमोटर नियंत्रण का अनुकरण। प्रकृति विधियाँ 12 नवंबर 2024। डीओआई: 10.1038/एस41592'024 -02497-वाई