Esileht > ajuteadus, arvutuslik ajuteadus > Arvutusliku neuroteaduse grupi sissejuhatav nädal

Arvutusliku neuroteaduse grupi sissejuhatav nädal

Teadlane on nagu väike laps, vahe on ainult selles, et teadlasel paneb silma särama mitte uus mänguasi, vaid uus idee. Ja uusi ideid on iga teekonna alguses muidugi palju – tegu on teadlase kommipoega. Seega oli sel nädalal tore veeta aega Tartus, kus tegevust alustas arvutusliku ajuteaduse töögrupp.

Vähemalt see sissejuhatav nädal oli täis hoogu ja ärksust: arutati suurejoonelisi ideid, kaaluti väikeseid mõtteid, puhastati tahvel, üritati lõpetada pooleliolevaid käsikirju, prooviti erineva konfiguratsiooniga kontoritoole, kiruti ajuteadust, naerdi lõunalauas ja töölaua taga, pandi paika projekte, tehti plaane, kindlustati oma baasi keldris, kohtuti grupi potentsiaalsete liikmetega.

Uurimisgrupi liikmed ja nende projektid peaksid lõplikult selguma mõne nädala pärast, kui Arvutiteaduse Instituudis otsustatakse, kas ja keda Rauli töögruppi doktorandiks lubatakse. Üldiselt jagunevad töörühmas rünnatavad projektid aga kahte:

1) multidimensionaalsete andmete analüüs ja uute analüüsimeetodite rakendamine. Peagi hakatakse suurtes ajuteaduse andmeid genereerivates keskustes nagu näiteks Paul Alleni poolt finantseeritavas aju-uuringute instituudis koguma andmehulki korraga tuhandetelt üksikneuronitelt. Probleem on aga selles, et tegelikult ei osata hetkel nende andmekogumitega suurt midagi pihta hakata – kuidas koondada kolmetuhande kahesaja kaheksateistkümne neuroni mõõtmisel tekkivad aegread sellisesse formaati, et teadlase tagasihoidlik mõistus nendes andmetes peituvat dünaamikat hoomata suudaks? Arvutusliku ajuteaduse uurimisrühmas uuritakse ja rakendatakse muuhulgas meetodeid, kuidas selliste keeruliste andmete dimensionaalsust redutseerida ehk kuidas neid arusaadavamaks muuta.

2) erinevate ajuprotsesside biofüüsikaliselt realistlik mudeldamine. Isegi kui meil on andmeid tuhandete neuronite aktiivsuse kohta ja head meetodid nende andmete kirjeldamiseks, ei saa me aju tööprintsiipe mõista, kui meil pole nende kohta adekvaatset mudelit. See mudel ei pea endas hõlmama kõiki neuroneid ja kõiki ajus toimuvaid protsesse, see mudel ei pea olema aju koopia (ja selle mudeli tegemiseks ei saa ehk ka miljardit eurot). Mudeli ülesanne on probleemi mõistlikul määral lihtsustada. Näiteks neuronite omavaheliste ühenduste süstemaatilisus üle erinevate ajupiirkondade annab alust arvata, et ajukoore töö põhineb mingitel ühtsetel algoritmidel. Eksperimentaalselt on neid algoritme hetkel üsna raske selgeks teha, aga mudelis, mis hõlmab erinevaid ajukoore kihte ja nendevaheliste ühenduste omadusi, võib olla võimalik neid algoritme ära arvata (et neid siis edasistes eksperimentides testida). Samuti aitab mudel teadmisi korrastada ja organiseerida, sest mudeli koostamisel tuleb endalt küsida, missugused neurobioloogilised detailid üldse on olulised, et selgitada näiteks õppimisprotsesse – kas piisab neuronite omavaheliste ühenduste tugevuse mudeldamisest või tuleb mudelisse kaasata ka teatud biokeemilisi protsesse? Üldise sissejuhatuse mudeldamisse ajuteaduses leiab Toomas Kirdi ja minu ühisest Horisondi-artiklist (küsige meili-teel PDFi, kui kedagi huvitab).

Kindlasti saavad murtud mitmete kontoritoolide seljatoed, kirjutatud kümned tuhanded koodiread ja veedetud mitmed unetud ööd ja kuud, enne kui arvutusliku ajuteaduse grupi töö viib esimeste oluliste tulemusteni, aga vähemalt on nüüd hea algus tehtud. Soojendusdress maha! Teadustöö alaku!

  1. Kommentaare veel pole.
  1. No trackbacks yet.

Lisa kommentaar

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Muuda )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Muuda )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Muuda )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Muuda )

Connecting to %s