Os cientistas desenvolveram um rato virtual alimentado por inteligência artificial (IA) que pode aprender a realizar movimentos complexos e coordenados, oferecendo novos insights sobre como o cérebro controla o movimento.

O rato virtual, denominado “RL-Rat”, foi criado por pesquisadores da Universidade da Califórnia, em Berkeley. RL-Rat é um cérebro de rato simulado que pode aprender a controlar o corpo robótico de um rato. Os pesquisadores usaram um algoritmo de aprendizagem por reforço para treinar RL-Rat para realizar diversas tarefas, como caminhar, correr e pular.

RL-Rat foi capaz de aprender a realizar essas tarefas por tentativa e erro. O algoritmo recompensou RL-Rat por movimentos bem-sucedidos e puniu-o por movimentos malsucedidos. Com o tempo, RL-Rat aprendeu a associar certas ações a recompensas positivas e outras ações a recompensas negativas. Isto permitiu-lhe desenvolver estratégias para executar as tarefas com sucesso.

Os pesquisadores descobriram que o processo de aprendizagem do RL-Rat era semelhante ao modo como os ratos reais aprendem a controlar seus movimentos. Isto sugere que o RL-Rat pode ser uma ferramenta útil para estudar como o cérebro controla o movimento e para desenvolver novos tratamentos para distúrbios do movimento.

Além de suas aplicações potenciais no estudo de distúrbios do movimento, o RL-Rat também poderia ser usado para estudar outros aspectos da função cerebral, como aprendizagem, memória e tomada de decisões. RL-Rat é uma ferramenta poderosa que pode nos ajudar a compreender melhor como o cérebro funciona e como ele controla nosso comportamento.

Pontos-chave:

1. Cientistas da Universidade da Califórnia, Berkeley, criaram um rato virtual alimentado por IA chamado "RL-Rat" que pode aprender a controlar o corpo robótico de um rato e realizar movimentos complexos.

2. RL-Rat usa um algoritmo de aprendizagem por reforço para aprender por tentativa e erro, associando movimentos bem-sucedidos a recompensas positivas e movimentos malsucedidos a recompensas negativas.

3. O processo de aprendizagem do RL-Rat assemelha-se à forma como ratos reais aprendem a controlar os seus movimentos, sugerindo a sua utilidade potencial para estudar distúrbios do movimento e outros aspectos da função cerebral, como aprendizagem, memória e tomada de decisões.