জাপানে, 2025 সালে, RIKEN সেন্টার ফর ব্রেইন সায়েন্স (CBS)-এর গবেষকরা মস্তিষ্কের জটিল সংবেদী তথ্য কীভাবে সরল করে তোলে তা বোঝার ক্ষেত্রে একটি যুগান্তকারী সাফল্য অর্জন করেছেন। তারো টয়োইজুমি এবং কেনসুক ইয়োশিদা একটি জৈবিকভাবে বাস্তবসম্মত মডেল তৈরি করেছেন, যা ফল মাছিদের মস্তিষ্ক দ্বারা অনুপ্রাণিত, যা আমরা কীভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং ডেটা প্রক্রিয়াকরণের দিকে যাই, তাতে বিপ্লব ঘটাতে পারে।
মানব মস্তিষ্ক ক্রমাগত আমাদের ইন্দ্রিয় থেকে আসা তথ্য দ্বারা বোমাবর্ষণ করা হয়। অতিরিক্ত চাপ এড়াতে, এটি তার মাত্রা হ্রাস করে এই ডেটা সরল করে। এই নতুন মডেলটি এই প্রক্রিয়াটির অনুকরণ করে, একটি টি-বিতরণযুক্ত স্টোকাস্টিক প্রতিবেশী এম্বেডিং (t-SNE) অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যা জৈবিক নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে প্রতিফলিত করার জন্য তৈরি করা হয়েছে।
মডেলটি, যা ফল মাছিদের মস্তিষ্কের নিউরন গ্রুপগুলির প্রতিচ্ছবি তিনটি স্তর নিয়ে গঠিত, সফলভাবে প্রতিলিপি করেছে কীভাবে ফল মাছি গন্ধ প্রক্রিয়া করে। এটি ডোপামিন-নির্ভর হেব্বিয়ান প্লাস্টিসিটিও অন্তর্ভুক্ত করে, যা মস্তিষ্কের নিউরনের মধ্যে সংযোগকে শক্তিশালী করার একটি মূল উপাদান। এই আবিষ্কারটি আরও দক্ষ এবং বহুমুখী এআই সিস্টেমের দিকে নিয়ে যেতে পারে যা আরও সহজে জটিল ডেটা পরিচালনা করতে সক্ষম।
টয়োইজুমি ব্যাখ্যা করেছেন, "আসল t-SNE জৈবিকভাবে সম্ভব নয় - এটি একটি প্রকৌশল পদ্ধতি, নিউরাল নেটওয়ার্ক নয়।" "আমরা অ্যালগরিদমটি পুনরায় লিখেছি যাতে এটি একটি জৈবিক নিউরাল নেটওয়ার্কের অনুকরণ করে।" দলটি এখন তাদের মডেলটিকে আরও জটিল সিস্টেমে প্রয়োগ করতে চাইছে, যা এআই এবং নিউরোসায়েন্সের ভবিষ্যতের জন্য উত্তেজনাপূর্ণ সম্ভাবনার ইঙ্গিত দেয়।