Как белки без GPS находят свои кладовые

Ученые Еврейского университета в Иерусалиме описали биологическую нейронную сеть, которая работает на нейронах гиппокампа, как хеш-функция, и помогает животным отыскивать места в лесу, где они сделали свои запасы.
Как белки без GPS находят свои кладовые
Где же я оставила свои орехи? Кажется, здесь. Unsplash
Многие животные, например, серые белки делают огромное количество припасов на трудное время, когда деревья перестают плодоносить. По существующим оценкам серая белка делает за сезон тысячи таких тайников. Как она потом их находит, ведь у нее же нет GPS?

Ученые из Еврейского университета опубликовали работу в журнале Scientific Reports, где они описали экономный и быстрый механизм, который позволяет белкам и другим животным находить свои тайники.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Если бы белки использовали для сохранения положения своих кладовых что-то вроде иерархического адреса или целые «картинки», им потребовался бы очень большой объем памяти. Причем разные местоположения занимали бы в памяти разный объем. Это маловероятно, учитывая, как много тайников делают животные и каким непростым был бы поиск по такой мультимодальной базе.

Биологическая хеш-функция

Белка около тайника
Белка около тайника
Unsplash
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Ученые описали статический механизм запоминания, аналогичный хеш-функциям и показали, как его можно реализовать на клетках гиппокампа. Хеш-функции – это алгоритмы, которые преобразуют входные данные любого размера в короткую строку символов фиксированной длины. Она и сохраняет данные в виде уникального сжатого кода.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Когда белка закладывает тайник, она запоминает не его пространственное положение, а некоторый набор информации, который может включать в себя запахи, цветовые ассоциации, визуальные отличия и отношения. Вся эта информация преобразуется с помощью биологической нейросети в короткий хеш-код, который и сохраняется в памяти.

Когда белке нужно найти тайник, она строит хеш-код того места, где она сейчас находится и сравнивает его с хеш-кодами в памяти. Если она находит совпадение, то значит она рядом с тайником. Если совпадения нет, то белка меняет местоположение и снова проверяет сохраненные хеш-коды. Хеш-коды – короткие, их получение и сканирование происходит быстро. Кладовые разбросаны по всему лесу. Так что их поиск не занимает много времени.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Это удобное место для тайника. Есть небольшое дупло и характерные изгибы ветвей. Зимой они не изменятся
Это удобное место для тайника. Есть небольшое дупло и характерные изгибы ветвей. Зимой они не изменятся
Unsplash

Есть и другой момент. Хеш-код хранит только главную информацию необходимую для поиска, поэтому белка, например, может спокойно забыть цвет и расположение листвы, а сохранить характер ветвления дерева. Если бы белка хранила в памяти всю картинку, полученную в момент закладывания тайника, это не только перегрузило бы память, но и помешало было при поиске: летом на деревьях листья, а зимой их нет.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Математическая модель, построенная учеными, соответствует активности пространственных клеток гиппокампа. Клетки активируются одинаково при посещениях одной и той же области, но их активность различается между областями. На основе активности этих клеток строится хеш-функция, которая и сохраняет в памяти место кладовой. Ученые предложили биологически правдоподобную реализацию хеширования через нейронную сеть.

Этот подход предлагает новый взгляд на поведение животных и дает неожиданный ответ на вопрос, как же все-таки белки находят свои тайники. Результаты работы могут иметь и более широкие последствия для понимания работы памяти – особенно пространственных нейронов гиппокампа – не только у животных, но и у человека и могут помочь развитию новых моделей искусственного интеллекта.