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人类和动物的运动能力是进化过程中的杰出成果，其敏捷性和复杂性至今仍难以被机器人完全复制。科学家们认为，大脑是运动控制的核心。例如，当人们伸手去拿一杯咖啡时，大脑会迅速计算出手臂的运动轨迹，并将其转化为具体的运动指令。
在这项研究中，研究人员利用真实大鼠的高分辨率运动数据，训练了一个能够模拟真实大鼠行为的人工神经网络。这个网络被用作“虚拟大鼠”的“大脑”，并通过一个名为MuJoco的物理模拟器来控制虚拟大鼠的身体。该研究通过构建虚拟啮齿动物模型，采用了一种综合性的方法，强调具身性、感官反馈、随机控制和多样化行为，以探索大脑如何实现对复杂身体的稳健和灵活控制。通过输入目标运动轨迹，网络能够学习生成相应的力，并最终实现逆动力学模型。这使得虚拟大鼠能够模仿多种行为，甚至包括那些未经过明确训练的动作。此外，该虚拟控制网络还能准确预测与真实大鼠大脑中相似的神经活动，结合深度强化学习和自由行为动物的3D运动跟踪技术，进一步完善了这一模拟系统。
这一研究有望开启虚拟神经科学的新领域。在这个领域中，经过训练的AI模拟动物能够表现出与真实动物相似的行为，为研究神经回路提供了一个透明且易于操作的模型。此外，该模拟平台还可以帮助研究神经回路在疾病状态下受到的损害，甚至为设计更先进的机器人控制系统提供参考。
论文摘要：
动物对自己的身体有详细的控制，使它们能够执行各种行为。然而，大脑是如何实现这种控制的，目前尚不清楚。为了理解这一控制机制，需要建立一个将控制原理与动物行为的神经活动结构联系起来的模型，为此研究构建了一个“虚拟啮齿动物”，其中人工神经网络启动了大鼠的生物力学真实模型。在物理模拟器中，研究使用深度强化学习训练虚拟代理模仿大鼠的自由移动行为，从而使研究人员能够将大鼠体内记录的真实神经活动与模拟其行为的虚拟啮齿动物的网络活动进行比较。研究发现，虚拟啮齿动物的网络活动比大鼠真实运动的任何特征都能够更好地预测感觉运动纹状体和运动皮层的神经活动，这与两个区域实现逆动力学一致。此外，网络的潜在可变性预测了不同行为的神经可变性结构，并以符合最佳反馈控制的最小干预原则的方式提供了稳健性。研究还表明，虚拟啮齿动物控制器的潜在变异性与运动输出的变异性密切相关，这揭示了控制机制中泛化能力（潜在变量压缩）与鲁棒性（结构化变异性）之间的联系。虚拟啮齿动物的潜在变异性能够预测DLS（背侧纹状体）和MC（运动皮层）中神经变异性的结构，这表明大脑可能遵循这些原则来构建神经变异性。通过人工控制器驱动的生物力学模型，该研究为揭示复杂行为控制中神经回路的计算原理提供了新的视角。虚拟动物模型不仅为虚拟神经科学提供了一个有力的平台，还通过训练逆动力学模型促进了神经网络中自然运动的实现。未来，基于大脑启发的网络架构有望进一步提升模型的性能和可解释性。上述结果表明，生物力学真实的虚拟动物的物理模拟帮助解释跨行为的神经活动结构，并将其与运动控制的理论原理联系起来。
END
参考文献：
Aldarondo, D., Merel, J., Marshall, J.D. et al. A virtual rodent predicts the structure of neural activity across behaviours. Nature
632, 594–602 (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-024-07633-4
文献链接：
https://www.nature.com/articles/s41586-024-07633-4
资讯来源:
https://www.nsfc.gov.cn/publish/portal0/tab446/info92950.htm
https://decrypt.co/235086/virtual-rat-ai-brain-harvard-google-deepmind-robotics
资讯来源：新华网 科技日报 国家自然科学基金委员会
解读成员：富柄淇
校对审核：薛晓萌
排版人员：张菲
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