वर्चुअल नेमाटोड मॉडल सी। एलिगेंस

इस लेख में मैं आपको हमारी परियोजना के बारे में बताना चाहूंगा।

चुनौती

परियोजना सी। एलिगेंस नेमाटोड के एक कामकाजी तीन आयामी कंप्यूटर मॉडल के निर्माण के लिए समर्पित है, अर्थात्, एक ऐसा मॉडल जिसमें संवेदी, तंत्रिका और मांसपेशियों की प्रणाली शामिल है जो एक दूसरे के साथ बातचीत करते हैं और भौतिक वातावरण में माना जाता है। परियोजना को हल करने का मूल समस्या यह पता लगाना है कि जैविक न्यूरॉन के आधुनिक मॉडल के आधार पर मूल के करीब आभासी जीव के व्यवहार को पुन: पेश करना संभव है या नहीं। जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, C.Elegans (एक स्वतंत्र-जीवित नेमाटोड) एक मॉडल जीव द्वारा लिया गया था। हमारी पसंद इस नेमाटोड पर गिर गई, एक कारण के लिए, सी। एलिगेंस सबसे अधिक अध्ययन किया जाने वाला बहुकोशिकीय जीव है, आज न केवल सभी न्यूरॉन्स के बारे में डेटा है, बल्कि उनके बीच के कनेक्शन (302 न्यूरॉन्स, 5000 से अधिक बैप्स, 2000 से अधिक न्यूरोमस्कुलर यौगिकों के बारे में भी) (95 मांसपेशियों की कोशिकाएं जो आंदोलन करती हैं, पूरे शरीर में 959 कोशिकाएं होती हैं)। इस संबंध में, सी। एलिगेंस नेमाटोड केवल अध्ययन की संभावित वस्तुओं में से एक नहीं लगता है, लेकिन यह खुफिया की समस्या की कुंजी है, क्योंकि इसमें कई अद्वितीय गुण हैं - तंत्रिका तंत्र की संरचना का व्युत्क्रम, जो एक जीवित जीव में न्यूरॉन्स की स्थिति की निगरानी के कार्य को सरल करता है, और आज संरचना का अत्यधिक उच्च ज्ञान है। , और तंत्रिका तंत्र के सापेक्ष सादगी के साथ व्यवहार प्रतिक्रियाओं की एक बल्कि जटिल स्पेक्ट्रम। सी। एलिगेंस की एक पूर्ण विशेषताओं वाली आभासी प्रति बनाना, अधिक जटिल प्राणियों के तंत्रिका तंत्र के अध्ययन के लिए आधारशिला रखने में मदद करेगा, साथ ही जैविक तंत्रिका नेटवर्क में निहित पहचान किए गए तंत्र और पैटर्न का उपयोग करके कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को डिजाइन करने की क्षमता का विस्तार करेगा, जो कि न्यूरोबायोलॉजी और दोनों के लिए असाधारण रुचि है। ज्ञान से संबंधित क्षेत्रों और कृत्रिम बुद्धि के लिए।

क्या किया

निम्नलिखित परिणाम अब तक प्राप्त किए गए हैं। पेशी प्रणाली और पर्यावरण का एक सिम्युलेटर जिसमें मॉडल संचालित होता है। यह जुड़े बिंदु द्रव्यमान और स्प्रिंग्स की एक प्रणाली के रूप में निर्मित एक भौतिक मॉडल पर आधारित है; उत्तरार्द्ध को संकेत की तीव्रता के अनुपात में मोटर न्यूरॉन्स से भेजे गए तंत्रिका आवेगों के संकेतों की कार्रवाई से कम किया जा सकता है। मॉडल का वर्णन करने वाले विभेदक समीकरणों की प्रणाली को प्रत्येक चरण पर संख्यात्मक रूप से हल किया जाता है, जो गुरुत्वाकर्षण, घर्षण, सतह से समर्थन की प्रतिक्रिया आदि को ध्यान में रखता है। मॉडल न्यूरॉन्स के निर्देशांक और उनके बीच संबंधों पर प्रयोगात्मक डेटा का उपयोग करता है; न्यूरॉन्स के निर्देशांक गतिशील रूप से सी। एलिगेंस के वसंत-मांसपेशी फ्रेम के साथ जुड़े हुए हैं। इस मॉडल के ढांचे के भीतर, हम प्रत्येक बिंदु को सतह को छूने के क्षण के लिए रिकॉर्ड कर सकते हैं और कुछ विशिष्ट मांसपेशियों को कम करने के लिए संबंधित स्पर्श संवेदना सेल-डिटेक्टरों और मोटर न्यूरॉन्स की सक्रियता के मामले में एक संकेत भेज सकते हैं। फिलहाल, मोटर न्यूरॉन्स (मोटर सर्किट) का एक तंत्रिका नेटवर्क बनाया गया है, जो शरीर की मांसपेशियों की प्रणाली के व्यवहार को नियंत्रित करता है, यह तंत्रिका नेटवर्क सभी सी। एलिगेंस न्यूरॉन्स को कवर करने वाले एक बड़े नेटवर्क का सबनेट बन जाएगा। फिलहाल, हम एक तंत्रिका नेटवर्क को लागू कर रहे हैं जो जीवित कीड़े के तंत्रिका नेटवर्क को पूरी तरह से दोहराता है।

पूरा मॉडल C ++ में लागू किया गया है। OpenGl का उपयोग करके विज़ुअलाइज़ेशन किया जाता है।







न्यूरॉन्स के नाम बहुरंगी शिलालेखों से चिह्नित हैं।







आकृति में, न्यूरॉन्स को बहु-रंगीन क्षेत्रों द्वारा दर्शाया जाता है।



यह प्रयोगशाला प्रयोगशाला में मॉडलिंग कॉम्प्लेक्स सिस्टम , इंस्टीट्यूट ऑफ कंप्यूटर साइंस में ए। पी। एर्शोव एसबी आरएएस के नाम पर कार्यान्वित की जा रही है। इस परियोजना को तीन लोगों की एक टीम, आंद्रेई यूरीविच पाल्यानोव, प्रत्यक्ष परियोजना प्रबंधक और मेरे पर्यवेक्षक के अंशकालिक, स्वयं और अलेक्जेंडर डिएबर्ट ने अंजाम दिया।