Trong một bài báo được công bố hôm nay trên tạp chí Nature Machine Intelligence, các nhà nghiên cứu từ Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã trình bày một phương pháp đột phá sử dụng các mô hình mạng nơ-ron tích phân (Integrate-and-Fire Neurons) kết hợp với AI tạo sinh để mô phỏng chính xác hơn cơ chế hình thành trí nhớ tại vùng hải mã (hippocampus) của não người.
Trước đây, các mô hình thần kinh tính toán thường bỏ qua sự phức tạp của các protein màng và tín hiệu ion, khiến kết quả mô phỏng ít sát với thực tế sinh học. Phương pháp mới của MIT sử dụng dữ liệu genomics (dữ liệu gen) lớn để 'huấn luyện' các tham số ion của mô hình, sau đó dùng AI để dự đoán hành vi của các tập hợp tế bào thần kinh trước khi chạy mô phỏng vật lý đầy đủ. Kết quả cho thấy độ chính xác tăng 40% so với các mô hình truyền thống.
Ứng dụng của nghiên cứu này không chỉ giới hạn trong lĩnh vực AI mà còn có ý nghĩa sâu rộng đối với việc phát triển các liệu pháp cho bệnh Alzheimer và Parkinson. Bằng cách hiểu rõ cách các vùng não phản ứng với kích thích điện tử thông qua mô phỏng AI, các bác sĩ có thể thiết kế các phiên trị liệu não bộ cá nhân hóa chính xác hơn.
Nhà nghiên cứu chính, Tiến sĩ Sarah Chen, cho biết đây là bước đầu tiên trong một chuỗi dự án hợp tác với các bệnh viện lớn. Bước tiếp theo sẽ là xây dựng một 'Digital Twin' (bản sao số) của não bộ bệnh nhân cụ thể để thử nghiệm các phương pháp điều trị trước khi áp dụng lên người thật.