NTT Research Inc., ein Geschäftsbereich von NTT, gab bekannt, dass es eine gemeinsame Forschungsvereinbarung mit Wissenschaftlern der Harvard University geschlossen hat, um die neurologischen Reaktionen von Tieren zu untersuchen, in der Hoffnung, Informationen für zukünftige Systeme der künstlichen Intelligenz zu erhalten. Das auf fünf Jahre angelegte Forschungsprojekt, das im Herbst 2021 anläuft, ermöglicht es den Forschern der beiden Organisationen, gemeinsam zu untersuchen, wie Tiere ihre Verhaltensflexibilität aufrechterhalten, insbesondere bei der Navigation. Ein besseres Verständnis dafür, wie diese Herausforderung in der Biologie angegangen wird, könnte schließlich die Entwicklung neuer Computermaschinen mit ähnlichen Fähigkeiten ermöglichen. Murthys Pendant bei NTT Research für das gemeinsame Projekt ist der Physics & Informatics (PHI) Lab Research Scientist Gautam Reddy, PhD, der zuvor ein unabhängiger Post-Doctoral Fellow am Harvard NSF-Simons Center for Mathematical and Statistical Analysis of Biology war. Ziel dieser gemeinsamen Forschung ist es, besser zu verstehen, wie Tiere die Fähigkeit aufrechterhalten, auf eine Vielzahl komplexer realer Szenarien angemessen zu reagieren. Die Forscher erwarten, dass die Ergebnisse eines Teils der Forschung eine Quelle für neue, biologisch inspirierte Ideen für künstliche Verstärkungslernsysteme sein werden, die auf Repräsentationslernen beruhen. Solche Ideen haben bei den jüngsten Fortschritten in der künstlichen Intelligenz eine wichtige Rolle gespielt. Die Ergebnisse eines anderen Forschungsaspekts sollen ein quantitatives Verständnis dafür liefern, wie Tiere Spuren verfolgen, und die grundlegenden Elemente allgemeiner Verhaltensstrategien identifizieren, die in der realen Welt flexibel und zuverlässig funktionieren. Professor Murthys Labor verfügt über eine langjährige Erfahrung in der experimentellen und computergestützten Neurobiologie. Zu den für die gemeinsame Forschung relevanten Fachkenntnissen gehört die Fähigkeit, viele einzelne Neuronen im Gehirn aufzuzeichnen oder abzubilden, während ein Tier Verhaltensaufgaben ausführt. Dieses technische Fachwissen wird es dem Forschungsteam ermöglichen zu verstehen, welche Berechnungen von biologischen neuronalen Netzen durchgeführt werden, wenn ein Tier in einer komplexen Welt navigiert.