Pesquisadores usam circuito cerebral de mosca para classificar emoções

Estudo utiliza conexões neurais de moscas-da-fruta em software para processar e identificar emoções em gravações de voz humana.

10/09 às 13:20

Pontos principais

O experimento utilizou 499 neurônios do cérebro central da mosca-da-fruta, replicando 15.865 conexões sinápticas em um modelo de software.
A rede neural foi treinada para prever rótulos de emoção e estilo de fala em 16.995 clipes de voz humana.
O modelo alcançou 16,84% de precisão média (mAP), resultado estatisticamente equivalente ao obtido com conexões neurais embaralhadas aleatoriamente.
A pesquisa utilizou dados do mapa de conectoma do sistema nervoso central masculino (MaleCNS), que mapeou 166 mil neurônios da espécie.
O estudo empregou a técnica de reservoir computing, onde apenas a camada de saída (readout) foi treinada, mantendo o circuito da mosca fixo.
Os autores ressaltam que o resultado não sugere que moscas compreendam emoções humanas, mas testa a capacidade computacional de circuitos biológicos.

Pesquisadores da oruk.ai realizaram um experimento utilizando a estrutura neural da mosca-da-fruta (Drosophila melanogaster) para processar sinais de áudio humano. Ao replicar 499 neurônios do cérebro central da mosca em um ambiente de software, a equipe treinou uma camada de leitura para identificar emoções em milhares de gravações. O objetivo foi avaliar se a arquitetura biológica específica do inseto ofereceria vantagens computacionais na classificação de sentimentos e estilos de fala.

Os resultados indicaram que a precisão do modelo foi de 16,84%, um desempenho que não superou versões do mesmo sistema com conexões embaralhadas. Isso sugere que, para esta tarefa específica, a configuração exata das sinapses da mosca não conferiu uma vantagem funcional superior. O experimento aproveitou dados do recém-publicado mapa completo do sistema nervoso central masculino da mosca, um marco na área de conectômica liderado pelo HHMI Janelia e colaboradores.

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