2025年、日本の理化学研究所脳科学研究センター（CBS）の研究者たちは、脳が複雑な感覚情報をどのように単純化するかを理解する上で画期的な進歩を遂げました。豊泉太郎と吉田健介は、ショウジョウバエの脳にインスパイアされた、人工知能とデータ処理へのアプローチに革命を起こす可能性のある、生物学的に現実的なモデルを開発しました。
人間の脳は、私たちの感覚からの情報で常に攻撃されています。過負荷を避けるために、脳は次元を減らすことでこのデータを単純化します。この新しいモデルは、生物学的ニューラルネットワークを反映するように調整されたt分布型確率的近傍埋め込み（t-SNE）アルゴリズムを使用して、このプロセスを模倣しています。
ハエの脳のニューロン群を反映する3つの層で構成されるこのモデルは、ショウジョウバエがどのように匂いを処理するかを再現することに成功しました。また、脳がニューロン間の接続を強化する方法の重要な要素である、ドーパミン依存性のヘッブ型可塑性も組み込んでいます。この発見は、より複雑なデータをより簡単に処理できる、より効率的で用途の広いAIシステムにつながる可能性があります。
「元のt-SNEは生物学的に妥当ではありません。ニューラルネットワークというよりは、エンジニアリング手法です」と豊泉氏は説明しました。「私たちは、生物学的ニューラルネットワークを模倣するようにアルゴリズムを書き換えました。」チームは現在、モデルをより複雑なシステムに適用することを目指しており、AIと神経科学の将来に対するエキサイティングな可能性を示唆しています。