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关键要点：
哈佛大学和Google DeepMind联合开发了具有AI大脑的虚拟老鼠。虚拟老鼠的神经活动与真实老鼠高度相似。这一模型可能推动神经科学研究和改进机器人控制系统。虚拟老鼠的诞生
该项目由哈佛大学有机与进化生物学系教授Bence Ölveczky与Google DeepMind合作领导。研究团队利用从真实老鼠记录的高分辨率数据，训练人工神经网络（ANN）来控制虚拟老鼠在名为MuJoCo的物理模拟器中的运动。这个模拟器模仿了现实世界中的重力等力，使虚拟老鼠的运动如同真实老鼠一样自然。
克服机器人和神经科学中的挑战
哈佛大学研究生Diego Aldarondo强调了在硬件和软件方面面临的双重挑战。在硬件方面，构建具有动物身体灵活性、鲁棒性和能效的机器人一直很困难。在软件方面，开发高效的物理模拟和机器学习管道来训练仿真人类运动的控制器同样具有挑战性。
一个被称为“仿真-现实差距”的显著障碍源于物理模拟器与现实世界之间的，这使得在模拟中学习的控制器难以应用于真实机器人。与Google DeepMind的合作，对其开发的用于训练生物力学模型的工具至关重要，克服了这些挑战。
构建虚拟老鼠模型
研究人员使用名为“运动模仿与控制”（MIMIC）的管道来训练ANN模拟老鼠的行为。从真实老鼠获取的高分辨率数据虚拟模型学习产生所需运动所需的力，即使这些运动并未明确进行训练。当对真实老鼠和虚拟模型的神经活动进行时，虚拟模型准确预测了真实老鼠的神经活动。
对神经科学和机器人技术的影响
这一创新开启了虚拟神经科学的新世界，AI模拟动物可用于研究神经回路及其在疾病中的损伤。Ölveczky是教授老鼠复杂行为的专家，他希望利用虚拟模型解决真实老鼠遇到的问题。该平台还可用于设计更好的机器人控制系统。
未来方向
下一步可能是赋予虚拟动物解决类似真实老鼠遇到的任务的自主能力。这将进一步提供关于真实大脑如何产生复杂行为的见解，并推进运动神经科学的理解。
研究发表在《自然》杂志上，着神经科学和人工智能领域的一个重要里程碑。
