Коннектомика использует передовую визуализацию и ИИ для отображения сложной структуры мозга, создавая подробные нейронные сети. Недавний прорыв — полная карта мозга плодовой мушки, решающий шаг для понимания функций мозга. Однако отображение более крупных млекопитающих мозгов, таких как мыши и люди, представляет собой гораздо большую проблему. Google Research разрабатывает новые методы ИИ для ускорения идентификации и визуализации нейронов. Они работают над отображением фрагментов различных животных мозгов, включая небольшой участок человеческого мозга. Развитие "MoGen", синтетической модели формы нейронов, улучшает реконструкцию ИИ. Модели, улучшенные MoGen, снизили ошибки реконструкции на 4,4%, что является существенным достижением. Это улучшение экономит значительное время, потенциально эквивалентное более чем 150 годам ручной работы для мозга мыши. Исследовательская группа разработала несколько инструментов для коннектомики за десятилетие. Нейроны демонстрируют сложные формы, отличающиеся от типичных сферических клеток, что имеет решающее значение для их функции. Модели ИИ, такие как PATHFINDER, используются для создания подробных 3D-форм нейронов из микроскопических изображений. Ручная вычитка остается узким местом в процессе, так как необходимы эксперты-люди для исправления ошибок. MoGen генерирует синтетические нейроны для увеличения обучающих данных для моделей ИИ, таких как PATHFINDER, повышая точность. MoGen преобразует случайные облака точек в реалистичные нейронные формы, используя ИИ, имитируя фактическую морфологию нейронов. Использование MoGen уменьшило ошибки слияния при реконструкции нейронов. Эксперты-люди не могут надежно различить реальные и сгенерированные ИИ фрагменты нейритов, что указывает на реалистичность синтетических данных. Интеграция синтетических форм значительно улучшает производительность модели ИИ. Использование синтетических данных с MoGen привело к снижению ошибок реконструкции на 4,4%, повысив эффективность картирования мозга. Это улучшение является скачком вперед в области коннектомики. Это исследование открывает возможности для генерации конкретных типов нейронов и создания синтетических изображений для более ранних стадий реконструкции. Открытый выпуск MoGen способствует сотрудничеству и дальнейшему прогрессу в нейронауке. Эта работа в конечном итоге направлена на ускорение картирования сложных мозгов, что имеет решающее значение для понимания неврологических процессов и заболеваний.