Шеффилд университетінің зерттеушілері ара миының цифрлық моделін жасап, жәндіктер ұшу кезінде қозғалысты оқыту мен күрделі визуалды бейнелерді тануды жеңілдету үшін пайдаланатынын анықтады.

Бұл модель ұшу кезіндегі дене қозғалыстары ара миында анық әрі тиімді электрлік сигналдардың қалыптасуына қалай ықпал ететінін түсіндірді. Мұндай сигналдар жәндіктерге қоршаған ортаны оңай қабылдап, ортадағы ерекше белгілерді, мысалы, гүлдердегі өрнектерді дәл тануға мүмкіндік береді. Бұл жаңалық аралардың күрделі визуалды үлгілерді үйрену және тану қабілетінің жоғары дәлдігін түсіндіреді.

Зерттеу интеллекттің мидың, дененің және қоршаған ортаның өзара әрекеттесуінде қалыптасатынын көрсетті. Жәндіктің шағын миы шектеулі нейрондар саны арқылы күрделі тапсырмаларды шеше алады.

Эксперименттерде ара миының моделі күрделі визуалды бейнелерді, соның ішінде «қосу» және «көбейту» белгілерін, үлгілердің төменгі бөлігін сканерлеу стратегиясын имитациялау арқылы ажырата алды. Жасанды нейрондардың шағын желісі модельге адам жүздерін тануға мүмкіндік берді.

Ара нейрондары әртүрлі стимулдарға бейімделу кезінде белгілі бір бағыттар мен қозғалыстарға икемделетіні анықталды, бұл миға объектілерді тану үшін ресурстарды үнемді пайдалануға мүмкіндік береді. Ара миы қоршаған ортаға лезде қолдау алмай-ақ бейімделе алады.

Зерттеу Лондондағы Королева Мария университетімен бірлесіп жүргізіліп, eLife журналында жарияланды.