Симуляция рыбки данио и робот-рыба раскрыли, как тело формирует нейронные цепи

Исследователи из EPFL, Дьюкского университета и Лиссабонского технического университета создали симуляцию личинки рыбки данио и автономную роботизированную рыбу с камерами, чтобы понять, как строение тела влияет на нейронные цепи. Когда рыба стоит на месте в потоке воды, ее мозг непрерывно вычисляет, с какой скоростью плыть и куда поворачивать, чтобы компенсировать течение. Этот рефлекс называется оптимоторным: сетчатка улавливает направление движения изображения, претектальная область мозга интерпретирует его, а спинной мозг запускает сокращения мышц. Однако проверить, как именно устроены эти связи в живом мозге, почти невозможно.

Ученые обошли ограничение, построив точную физическую модель шестидневной личинки данио в симуляторе Webots. Виртуальная рыбка simZFish имеет длину четыре миллиметра, массу 0,3 миллиграмма и шесть сегментов тела, которые приводятся в движение моторами. Вместо глаз у нее две камеры, направленные в стороны, а мозг воспроизводит всю известную цепочку нейронов: детекторы движения, клетки, реагирующие на направление, и командные нейроны, управляющие плаванием. В любой момент исследователи могут удалить нейрон, изменить вес связи или форму хрусталика и сразу увидеть, как это скажется на поведении.

Главный результат касался связи между глазами и мозгом. Когда в нейросеть подавали сигналы со всей виртуальной сетчатки, они взаимно гасили друг друга, и рефлекс исчезал. Но как только вход ограничили нижне-задней частью поля зрения, рыбка снова стала правильно плыть против течения. У настоящих данио именно эта область дает самый сильный оптимоторный ответ. Значит, дело не только в нейронах, но и в расположении глаз на голове: боковое зрение искажает поток изображения, и мозг эволюционно приспособился использовать лишь часть сигнала, обеспечивающую максимально надежное поведение при минимальном числе связей. Работа опубликована в журнале Science Robotics.