Voice-over
Willkommen bei Beyond Lab Walls, einem Podcast des Salk Institute. Begleiten Sie die Gastgeberinnen Isabella Davis und Nicole Mlynaryk auf einer Reise hinter die Kulissen des renommierten Forschungsinstituts in San Diego, Kalifornien. Wir nehmen Sie mit ins Labor, um die neuesten Entdeckungen in den Bereichen modernste Neurowissenschaften, Pflanzenbiologie, Krebs, Altern und mehr zu erfahren. Entdecken Sie die faszinierende Welt der Wissenschaft und lauschen Sie dabei den Geschichten der brillanten Köpfe dahinter. Hier bei Salk entschlüsseln wir die Geheimnisse des Lebens selbst und teilen sie über die Laborwände hinaus.

Nicole
Hallo zusammen. Ich bin Nicole und freue mich, heute mit Salk Fellow Talmo Pereira hier zu sein. Er nutzt künstliche Intelligenz, um Biologen dabei zu helfen, das Gehirn, Pflanzen, Krankheiten und mehr zu verstehen. Deshalb möchte ich den Podcast damit beginnen, Sie ein bisschen besser kennenzulernen und herauszufinden, woher Sie kommen. Woher kommst du ursprünglich, Talmo?

Talmo
Ja, also, ich bin in Brasilien geboren und aufgewachsen. Wir wuchsen am ländlichen Rand einer Stadt namens Campinas auf und ich zog mit 16 in die USA. Zuvor wanderte meine Mutter jedoch in die USA aus, in der Hoffnung, in dieser Zeit dort Arbeit zu finden und unsere Familie zu ernähren Ich wurde von meiner Oma und meinem querschnittsgelähmten Onkel großgezogen, bis wir genug Geld und die Möglichkeit hatten, in die USA auszuwandern, um gezielt Bildung zu betreiben und der sozioökonomischen Immobilität zu entkommen, in der wir uns in Brasilien befanden.

Nicole
Wow. Das ist eine lange und sehr prägende Zeit in Ihrem Leben, in der Sie Ihre Mutter nicht physisch um sich haben. War das schwierig für Sie? Ich meine, wie haben Sie diese Zeit überstanden?

Talmo
Ja, es war eine Herausforderung. Eine Möglichkeit, mit dieser Zeit, vor allem in der Mittelschule, zurechtzukommen, bestand darin, dass ich nicht sehr beliebt war und viel Zeit im Internet und am Computer verbrachte und hauptsächlich Videospiele spielte. Aber um mir bei meinen Videospielen einen unfairen Vorteil zu verschaffen, begann ich, das Programmieren zu lernen und entwickelte kleine Skripte und Bots, um mein Gameplay zu automatisieren, was ich irgendwann interessanter fand, als die Spiele selbst zu spielen. Das hat sich später wirklich ausgezahlt. Es stellte sich heraus, dass diese Fähigkeiten tatsächlich marktfähig sind.

Nicole
Ja, absolut. Haben das auch andere Kinder in Ihrer Stadt gemacht oder haben Sie das einfach alleine gemacht?

Talmo
Nein, es war wirklich ein seltsames Zusammentreffen von Faktoren. Das Spiel heißt Tibia. Es gibt alle möglichen Skelettmuster im Spiel. Es ist ein Rollenspiel, bei dem man einfach nur Bösewichte töten, ein Level aufsteigen, Gold verdienen und stärker werden muss. Aber aus irgendeinem Grund war es in Brasilien, Schweden und Polen besonders beliebt. So hatte ich in der Mittelschule viele schwedische und polnische Freunde, was damals wohl niemand seltsam fand. Aber einige von ihnen interessierten sich wirklich für die Coding-Szene, und so brachten mich einige von ihnen irgendwie in diese Art von Coding-/Videospiel-Hacking-Szene, in der ich anfing, mir einfach Tutorials und alle Grundlagen anzueignen und sie einfach durch MSN zu wiederholen Messenger und, Sie wissen schon, Bulletin Boards der alten Schule.

Nicole
Und was hat Ihre Mutter in den USA gemacht, während Sie aufwuchsen und diese Programmierfähigkeiten entwickelten?

Talmo
Während der Trennung hatte sie, wissen Sie, drei bis vier Jobs, ständig geputzt, Zeitungen ausgeliefert, sich um ältere Menschen gekümmert, Babysitting. Deshalb war ich sehr motiviert, als wir hierher gezogen sind, alles wirklich lohnenswert zu machen, indem ich mein Bestes für meine Ausbildung gegeben habe. Und so, wissen Sie, ähnelt unserer Ansicht nach die Version des amerikanischen Traums, in der ein Einwanderer ankommt und erfolgreich ist, Arzt zu werden.

Ich hatte großes Glück, als Meyerhoff-Stipendiat an der University of Maryland, Baltimore County, zu landen. Das Meyerhoff Scholars Program ist eines der erfolgreichsten Programme des Landes zur Vermittlung unterrepräsentierter Minderheiten in weiterführende Studiengänge im MINT-Bereich.

Ich habe als Hauptfach Biochemie angefangen. Auch hier werde ich die ganze MD-Sache machen, aber ich war überzeugt, dass ich dann Forschung betreiben wollte. Also beschloss ich, ein MD/PhD-Studium zu machen und begann schon während meines Studiums, nach Forschungsmöglichkeiten zu suchen. Ich habe gleich nach meinem ersten Studienjahr einen Kurs am Broad Institute of Harvard absolviert und dabei sehr überzeugend gelernt, dass meine Stärken definitiv nicht in der Arbeit auf der Bank liegen. Ich muss ein Vielfaches meines Stipendiums für Antikörper und andere molekularbiologische Reagenzien ausgegeben haben, einfach weil ich immer einen kleinen Schritt des Verfahrens vermasselte oder vergaß, welche Vertiefung die Kontrolle gegenüber der experimentellen Probe war und so weiter.

Aber im darauffolgenden Sommer schloss sich mit all meiner Erfahrung im Programmieren der Kreis und ich beschloss, es mit Computational Neuroscience zu versuchen. Also ging ich im nächsten Sommer zurück zum MIT, um mit Sebastian Sun zusammenzuarbeiten, der im Wesentlichen versuchte, die Konnektivität des Gehirns vorherzusagen, indem er es in Scheiben zerlegte und abbildete. Und das erforderte einfach eine Menge Codierung und viele technische Herausforderungen im Zusammenhang mit der Rekonstruktion, wie das Gehirn aussah.

Und ich habe mich total darin verliebt, denn das war wirklich meine erste Gelegenheit, all die Fähigkeiten, die ich damals gelernt hatte, richtig anzuwenden, und zwar bei einem ernsthaften wissenschaftlichen Forschungsproblem. Und mir wurde klar, dass darin definitiv meine Stärken liegen. Allerdings sicherlich nicht auf der Bank. Aber ich fand auch, dass es mir wirklich Spaß gemacht hat. Daher habe ich mich im Laufe meiner weiteren Forschungserfahrungen damit beschäftigt, sowohl damals an der University of Maryland als auch im darauffolgenden Sommer, als ich am Caltech mit David Anderson an der Quantifizierung des Verhaltens von Tieren arbeitete.

Das war letztendlich eine äußerst prägende Erfahrung, denn dieser eine Sommer hat den Verlauf meiner Karriere völlig geprägt. Ich stelle die Forschungsfragen. Es ermöglichte mir, die allgemeinen Methoden kennenzulernen, aber es gab mir auch etwas noch Wertvolleres, nämlich eine Vision.

Wir hatten einen sehr konkreten Endpunkt: Wir schauen uns all diese Tiere an und wollen verstehen, wie ihr Gehirn im Kontext ihrer Bewegung funktioniert. Wenn Sie Haustiere haben, haben Sie das wahrscheinlich schon erlebt, aber Sie sehen einfach all diese kleinen Muster in ihrer Körpersprache und mit der Zeit wird es sehr klar und offensichtlich, dass sie nicht nur reagieren. Sie folgen definitiv sehr komplexen Programmen, die von ihrem Gehirn gesteuert werden müssen.

Ich schaute mich um und alle Top-Wissenschaftler um mich herum analysierten damals und zu einem großen Teil auch heute noch das Verhalten, indem sie im Wesentlichen das taten, was die Menschen vor Hunderten von Jahren taten, nämlich sitzen, zuschauen und hauptsächlich aufschreiben, wann und wie solange das Tier X, Y oder Z macht.

Und es muss doch doch einen besseren Weg geben, oder? Das war letztendlich die motivierende Frage sowohl meiner Karriere an der Graduiertenschule als auch eine der Kernaufgaben meines Labors hier bei Salk.

Nicole
Ich muss fragen, ob Sie jemals darüber nachgedacht haben, Software-Ingenieur zu werden oder Informatik zu studieren, da Sie all diese Fähigkeiten erworben haben und es sich um eine Branche handelt, die äußerst lukrativ sein kann.

Talmo
Ja. Ja, ich habe viel über die Industrie nachgedacht, insbesondere weil ich Erfahrung sowohl mit Software-Engineering als auch mit einer Form künstlicher Intelligenz namens Deep Learning habe. Und ich habe diese Route ein wenig erkundet.

Während des Graduiertenstudiums nahm ich mir ein paar Monate frei, um ein Praktikum bei Google AI zu absolvieren, und sammelte die Erfahrung, als Vollzeit-Wissenschaftler in einem erstklassigen Forschungslabor der Branche zu arbeiten, wo ich zumindest im Wesentlichen die gleiche Art von Informatikarbeit verrichtete wie ich was ich vorher gemacht habe. Die Anwendungen waren nicht die gleichen. Wir haben nicht versucht, irgendwelche biologischen Fragen zu lösen, aber die Informatik und die Mathematik waren im Grunde genommen nicht zu unterscheiden.

Irgendwann, als ich meine Doktorarbeit abschloss, musste ich mich entscheiden, ob ich in die Industrie zurückkehren und diese Erfahrungen weiterverfolgen oder den akademischen Weg einschlagen wollte, wo ich jetzt stehe.

Und es war eine wirklich schwere Entscheidung, oder? Offensichtlich haben wir als Familie nicht viel Geld, daher war es für mich immer eine große Priorität, meine Mutter und meine Familie unterstützen zu können. Und ich musste unbedingt ein ernsthaftes Gespräch mit meiner Mutter führen.

Aber ich bin ehrlich, ich denke, Salk war nicht nur sehr ansprechend, sie haben mich auch irgendwie früh erwischt. Bevor ich meine Doktorarbeit abschließen konnte, hatte ich vor, mich umfassend sowohl in der Industrie als auch in akademischen Positionen wie dieser zu bewerben. Kay Tye rekrutierte mich schließlich, um mich auf diese Stelle zu bewerben. Es stand im Grunde ganz oben auf meiner Liste, wenn es darum ging, wohin ich gehen würde, wenn ich den akademischen Weg einschlagen würde. Als ich also das Angebot bekam, zu Salk zu kommen, sah ich, wie aufgeschlossen sie dabei waren, die Art von Ressourcen bereitzustellen, die Informatiker im akademischen Umfeld normalerweise nicht erhalten – nämlich große Investitionen in die Computerinfrastruktur, die normalerweise nur Ihnen vorbehalten ist Was ich in Industrielaboren finden kann – ich dachte mir, nun, ich schätze, ich werde genug haben, um meine Forschung zu betreiben, und zwar auf höchstem Niveau. Es geht also wirklich nur ums Geld. Und letztendlich haben wir entschieden, dass es genug Geld war.

Nicole
Es scheint, dass das Meyerhoff Scholars-Programm sehr wichtig war, um die Grundlage für Ihr zukünftiges Studium zu schaffen und schließlich bei Salk zu landen. Können Sie uns etwas mehr über dieses Erlebnis erzählen?

Talmo
Ja, ja, auf jeden Fall. Das Meyerhoff Scholars Program wurde also von Freeman Hrabowski ins Leben gerufen, einem Bürgerrechtler, Mathematiker und damaligen Präsidenten der Universität.

Ich hatte wirklich großes Glück, dass mein High-School-Berater am Ende meiner Bewerbung an Hochschulen grundsätzlich sagte: „Das musst du machen, und ich habe ein Nominierungsformular für dich ausgefüllt, also tust du es.“ Es." Es war so, okay, davon habe ich noch nie gehört, aber ich habe wirklich Angst, Nein zu ihr zu sagen.

Es war wirklich wichtig, dass wir diese Sommerprogramme durchführen. Die Möglichkeit, an diese Orte zu gehen, hat mich wirklich beeindruckt, weil ich von dort Briefe für die Graduiertenschule bekommen konnte. Ich arbeitete mit den Top-Laboren zusammen und hatte die Möglichkeit, Spitzenforschung zu betreiben.

Nicole
Ja, das ist so toll. Und ich frage mich wohl, ob Sie das Gefühl hatten, dass Sie diese Erfahrung bei Salk überhaupt weitergeben konnten, indem Sie andere Studenten betreuen konnten?

Talmo
Ja, eines der Dinge, worüber ich mich dieses Jahr wirklich freue, und das ist wirklich dem Office of Diversity Equity Inclusion zu verdanken, ist, dass wir bald unser erstes Sommerprogramm für Forschungsstipendien für Studenten haben, und das werde ich bekommen zum ersten Mal Gastgeber-PI für eines dieser Sommerprogramme zu sein. Ich freue mich sehr über diese Gelegenheit, denn sie hat meine Karriere wirklich geprägt und ich bin sehr bestrebt, jetzt etwas zurückgeben zu können.

Nicole
Ich bin mir jedoch sicher, dass es für die Auszubildenden, die mit Ihnen zusammenarbeiten, eine großartige Erfahrung sein wird.

Voice-over
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Nicole
Jetzt sind Sie ein Salk Fellow hier am Institut. Was genau bedeutet es, ein Salk Fellow zu sein?

Talmo
Stipendiaten sind also wirklich eine sehr unkonventionelle Art von Position. In den USA gibt es wirklich nur eine Handvoll davon. Das unterscheidet sich ein wenig vom traditionellen akademischen Werdegang, bei dem man normalerweise promoviert, dann sein Postdoc macht und sich dann für eine Stelle als Tenure-Track-Assistenzprofessor bewirbt. Mit diesen Stipendiatenprogrammen können Sie im Grunde den Postdoc-Schritt überspringen und direkt in etwas dazwischen einsteigen, wo Sie funktionale Unabhängigkeit haben. Und das bedeutet, dass Sie Platz bekommen. Für ein Startup bekommt man Geld. Sie erhalten die Möglichkeit, Leute einzustellen. Der eigentliche Vorteil einer solchen Positionsstruktur besteht jedoch darin, dass Sie Ihre unabhängige Karriere direkt nach dem Studium beginnen können.

Eine der entscheidenden Errungenschaften, die dafür gesorgt haben, dass dieses Ding wirklich funktionierte, war die Tatsache, dass ich wusste, was ich tun wollte, bevor ich überhaupt in die Graduiertenschule kam, und dann habe ich das im Grunde genommen umgesetzt und im Wesentlichen ein Werkzeug herausgebracht, das den Höhepunkt meiner Doktorarbeit darstellte Arbeit und das war ziemlich erfolgreich und könnte ein ganzes Forschungsprogramm rund um dieses Thema unterstützen.

Nicole
Nun, Sie haben die Software erwähnt, die Sie im Graduiertenstudium entwickelt haben. Können Sie uns etwas darüber erzählen?

Talmo
Ja. Also ging ich für meine Doktorarbeit nach Princeton, wo ich in Neurowissenschaften promovierte. Mein Hauptziel bestand eigentlich nur darin, das gesamte Repertoire der Fruchtfliegenwerbung zu quantifizieren. Im Wesentlichen wollte ich das gesamte Balzritual der Drosophila (Essigfliege) darstellen. All die kleine Körpersprache, all ihre kleinen Schritte und all ihr Tanz und ihr Lied.

Das führte mich auf einen längeren Abstecher in die Informatik und insbesondere in ein Gebiet der künstlichen Intelligenz namens Deep Learning, wo sich zu dieser Zeit gerade erst herausstellte, dass es zur Lösung vieler Probleme im Bereich Computer Vision und im Grunde auch bei Ihnen eingesetzt werden kann wissen, Informationen aus Bildern und Videos extrahieren können. Und dazu gehörte auch die Aufgabe der Posenverfolgung, auch Motion Capture genannt.

Stellen Sie sich einen Motion-Capture-Anzug vor, so wie Sie ihn vielleicht schon hinter den Kulissen von Hollywood gesehen haben. Sie haben im Wesentlichen all diese kleinen Punkte und Bälle, die Schauspieler tragen müssen, damit sie ihre Bewegungen einfangen können, um dann, Sie wissen schon, Charaktere wie Shrek oder die Charaktere in „Avatar“ und so weiter zu animieren.

Als ich eines davon sah, wurde mir klar, dass wir das für die Tiere verwenden könnten. Wir können sie nicht zwingen, einen Anzug zu tragen. Ich kann meine Fruchtfliegen nicht mit einer Bewegungserfassung versehen. Aber diese ganze Deep-Learning-Sache hat gerade gezeigt, dass man das tun kann, ohne Markierungen zu haben, ohne Punkte darauf zu setzen. Alles, was es wirklich braucht, ist, den Algorithmus zum Laufen zu bringen.

Und so habe ich im Grunde den Ansatz angepasst, der für das Problem der menschlichen Posenverfolgung funktioniert hatte, und ein paar Modifikationen vorgenommen, damit er bei Labortieren gut funktioniert, und dann gezeigt, dass dies ganz allgemein bei praktisch jeder Spezies funktionieren würde.

Nicole
Ja, das ist eine tolle Idee. Und gerade während Sie es erklären, scheint es fast offensichtlich zu sein: Warum wurde das noch nie gemacht?

Talmo
Ja, das ist eine tolle Frage. Ich habe das Gefühl, dass die großartigsten Ideen irgendwie diese Qualität haben, oder? Wo es offensichtlich und überraschend ist, hat es noch niemand zuvor getan. Es gibt ein Zusammenspiel von Faktoren, die mich genau an die richtige Stelle bringen, um nicht nur zu erkennen, dass es sich um eine Technologie handelt, die hier möglich und anwendbar ist, sondern auch die Möglichkeit zu haben, sie umzusetzen . Um es tatsächlich auszuführen.

Nicole
Ja. Und auch die Fähigkeit dazu.

Talmo
Richtig, und der Hintergrund, der technische Hintergrund, um es tatsächlich umsetzen zu können. Ich denke, es ging aus genau diesen Gründen sehr schnell. Uns wurde klar, dass das eine wirklich gute Idee ist, und es ist überraschend, dass das noch niemand gemacht hat. Aber eigentlich war es nur der Zusammenschluss der Erkenntnis, dass es sich hier um ein Problem handelt, und der Erkenntnis, dass es eine Technologie gibt, auf deren Grundlage wir eine Lösung finden könnten.

Nicole
Ja, das ist erstaunlich. Und wie haben Sie das in Ihr aktuelles Labor gebracht oder vielleicht für andere Zwecke angepasst?

Talmo
Eines der nächsten Dinge, die wir tun wollten, war, den Algorithmus so zu erweitern, dass er mit mehreren Tieren funktioniert, da die ursprüngliche Version eigentlich darauf beschränkt war, auf der Basis eines einzelnen Tieres zu funktionieren. Und der Fall mit mehreren Tieren erwies sich tatsächlich als ein viel, viel größeres Problem. Es war nicht so einfach, es einfach zu erweitern, um zwei statt nur einen zu bewältigen.

Es handelte sich tatsächlich um eine sehr große Wissenslücke, da unsere künstliche Intelligenz, unsere KI, jetzt nicht nur darüber nachdenken muss, wo sich Körperteile in einem Bild befinden, sondern auch, wie wir sie verbinden und im Laufe der Zeit verfolgen können. Es muss im Wesentlichen lernen, was ein Körper oder ein Glied in einem viel höheren Sinne ist. Das ist nur ein schwierigeres Problem.

Wir haben das gelöst und es auch im Rahmen einer Methode namens SLEAP veröffentlicht. Die Leute haben es einfach aufgegriffen und nutzen es für alle möglichen Dinge, von denen sich einige inzwischen zu Kooperationen entwickelt haben, seit ich mein eigenes Labor bei Salk habe.

Um nur einige hervorzuheben: Eines der Dinge, die wir wirklich überraschend fanden, war, dass einige Leute es aufgegriffen und damit begonnen haben, Pflanzenbewegungen sowohl im Zeitraffer als auch in anderen Formen der Bildgebung zu verfolgen. Und ja, ich meine, warum nicht wirklich? Alle Lebensformen können sich in unterschiedlichen Zeitskalen bewegen. Und die Art und Weise, wie wir es entworfen haben, macht es nicht nur einfach zu verwenden, sondern auch leicht mit neuen Arten von Daten auszuprobieren.

In meinem Labor läuft derzeit eine umfassende Zusammenarbeit mit dem Labor von Wolfgang Busch und der Harnessing Plant Initiative mit dem Ziel, Pflanzenwurzelsysteme mithilfe von SLEAP zu phänotypisieren. Die Idee besteht im Wesentlichen darin, die Position aller Wurzelspitzen und aller Verzweigungspunkte zu verfolgen, damit wir beispielsweise herausfinden können, wie oft sie sich verzweigen oder wie tief und wie massiv die Wurzeln sind, um andere diesbezügliche Bemühungen zu unterstützen Verknüpfen Sie diese Eigenschaften mit bestimmten genetischen Programmen, die dann zur Erzeugung von Saatgut verwendet werden können, das die Kohlenstoffbindung verbessert und den Klimawandel eindämmt. Und ich weiß nichts über Pflanzenbiologie. Ich habe viel gelernt, aber ich bin sehr glücklich, hier involviert zu sein und einen Beitrag auf diesem Gebiet leisten zu können.

Und dann gibt es noch ein weiteres Thema, das über meine ursprünglichen neurowissenschaftlichen Ziele hinausgeht, die Krebsbiologie, wo wir gerade eine Zusammenarbeit mit Dani Engle und Christian Metallo beginnen, um im Wesentlichen körpersprachliche Marker für das Fortschreiten von Bauchspeicheldrüsenkrebs zu extrahieren.

Wir glauben, dass Bauchspeicheldrüsenkrebs den Stoffwechsel beeinflusst und anschließend die Art und Weise, wie das Tier isst, und die Struktur seiner Fütterung wahrscheinlich auf sehr spezifische Weise verändert. Mit einer empfindlicheren Methode wie dieser können wir sie rund um die Uhr verfolgen Die Hoffnung besteht darin, dass wir a) die Veränderungen in ihrer Körpersprache mit Veränderungen in ihrem Stoffwechsel in Zusammenhang bringen können und b) hoffentlich viel früher vorhersagen können, ob sie letztendlich an Krebs erkranken werden, und zwar ausschließlich mithilfe von Videodaten von aus denen wir ihre Körperhaltung und ihre Körpersprache extrahieren. Ob sie weniger, in kürzeren Abständen oder gar nichts essen, das sind die Dinge, die wir messen können, ebenso wie alle anderen Verhaltensweisen, etwa ob sie Schmerzen haben oder asoziales Verhalten zeigen und andere Marker, für die wir keinen expliziten Test haben, die aber aufgrund der systemischen Natur einer Krankheit wie Krebs offensichtliche Prädiktoren sind.

Nicole
Das ist so faszinierend.

Erinnern Sie mich jetzt daran: Wie nutzen Sie diese Techniken, um zu untersuchen, wie Menschen Kunst erleben? Weil ich weiß, dass Sie kürzlich eine Zusammenarbeit hatten, bei der Sie sich das angeschaut haben.

Talmo
Wir arbeiten mit dem Los Angeles County Museum of Art (LACMA) sowie Tom Albright und Sergei Gepshtein hier bei Salk an einer Zusammenarbeit, um das Verhalten von Museumsbesuchern beim Besuch einer bestimmten Ausstellung zu quantifizieren und zu modellieren die LACMA. Und so haben wir ein paar Kameras aufgestellt. Dabei handelt es sich um eine Reihe von Überwachungskameras entlang der gesamten Decke dieser Ausstellung, die im Wesentlichen die Bewegungen aller Menschen verfolgen, die durch diese Ausstellung gehen.

Und durch eine digitale Rekonstruktion der Ausstellung können wir jetzt beispielsweise Rückschlüsse darauf ziehen, wohin die Menschen schauen, was sie sehen und welche visuellen Eigenschaften die Ausstellung hat – sowohl im Hinblick auf die räumliche Konfiguration als auch auf die Anordnung der Ausstellung Ausstellung sowie die Anordnung der Stücke, die Farbschemata und sogar subtile Manipulationen wie die Beleuchtung oder andere Eigenschaften – Wie wirkt sich das darauf aus, wie sie mit der Ausstellung umgehen? Verbringen sie mehr Zeit an bestimmten Orten, ändert sich dadurch ihre Flugbahn, und können wir dies anhand unserer Rekonstruktion sowohl ihres Verhaltens als auch ihrer Erfahrungen vorhersagen?

Nicole
Das ist so cool. Es hört sich so an, als hätten Sie so viele interessante Projekte, die all diese verschiedenen Bereiche der Wissenschaft abdecken. Ich frage mich, was Ihnen von allem, was Sie als Wissenschaftler tun, am besten gefällt?

Talmo
Einer meiner Favoriten ist auf jeden Fall die Möglichkeit, meine Studenten und Auszubildenden zu betreuen und zu unterstützen. Ich finde das super lohnend.

Was mich aus wissenschaftlicher Sicht wirklich begeistert, ist die Tatsache, dass diese KI-Methoden tatsächlich nicht langsamer werden, oder? An diesen großen Sprachmodellen wie ChatGPT usw. können Sie erkennen, dass diese Art von Ansatz, diese Technologie, immer größer und leistungsfähiger wird. Deshalb freue ich mich sehr darauf, dies grundsätzlich in alle Bereiche des Labors einfließen zu lassen, einschließlich eines Projekts, das mir besonders am Herzen liegt.

Unser Ziel ist es, das Verhalten nun, nachdem wir es erfasst haben, auch simulieren zu können. Unser Ziel im Rahmen dieses Projekts besteht im Wesentlichen darin, digitale Avatare unserer Tiere zu erstellen, wie 3D-gerenderte Mäuse, als wären sie in Videospielen, und sie mithilfe von KI zu trainieren, im Grunde dieses Videospiel zu spielen, bei dem sie mehr Punkte für die Nachahmung erhalten Sie nutzen die Körpersprache ihrer echten Tiere und nutzen sie nun als Ankerpunkt für die Untersuchung des Gehirns. Dabei wird die KI im Wesentlichen auf die gleiche Art von Struktur und Verbindungen gezwungen, von der wir glauben, dass sie das echte Gehirn hat. Jetzt erschaffen wir ein virtuelles Gehirn, das ein virtuelles Tier steuert und sich wie echte Tiere bewegen und verhalten muss. Dadurch können wir dann Vorhersagen darüber treffen, was das Gehirn tut. Diese können wir testen und verwenden, um das Modell weiter einzuschränken, damit es immer genauere Vorhersagen treffen kann, wenn es falsch ist.

Ich bin wirklich begeistert von diesem Framework, weil es wirklich kein Projekt ist. Es ist eine neue Forschungsrichtung, es ist eine neue Art, Neurowissenschaften zu betreiben. Und ich denke, dass diese allgemeine Formel wirklich alle Bereiche der Wissenschaft durchdringen wird, weil man dies mit jeder Art von biologischem System tun kann, indem man eine KI verwendet, um es explizit zu modellieren. Ich denke, dass dies ein echter Game Changer sein wird, und ich bin wirklich gespannt, welche Art von Entdeckungen wir mit diesem Ansatz machen können.

Aber im Großen und Ganzen freue ich mich wirklich darauf, zu all der erstaunlichen Weltklasse-Wissenschaft beitragen zu können, die hier bei Salk stattfindet, und zu sehen, wie die Technologie, die wir entwickeln, für all diese supercoolen Anwendungen eingesetzt wird.

Nicole
Ja, das ist so cool. Ich wollte eine Folgefrage stellen. Würde die neue Technologie, an der Sie arbeiten, theoretisch noch Jahre später den Wissenschaftlern dabei helfen, verschiedene Systeme im Körper zu untersuchen, möglicherweise sogar ohne die Verwendung eines Tiermodells und stattdessen einfach diese Technologie zu verwenden? Ich gehe davon aus, dass man, sobald man das gelernt hat, es beschleunigen und Hypothesen sehr schnell testen kann.

Talmo
Ich denke, das ist das wahre Versprechen dieser Sache. Aber ich denke, du hast es absolut geschafft. Genau das ist es. Es geht um die Fähigkeit, überprüfbare Hypothesen zu generieren und diese dann zu iterieren, indem man experimentelle Ergebnisse wieder einfließen lässt, um sie kontinuierlich zu verbessern.

Nicole
Nun, wir sind auf jeden Fall gespannt, was als nächstes kommt.

In der Zwischenzeit möchte ich Ihnen vielmals dafür danken, dass Sie heute im Podcast dabei waren. Es war mir eine Freude, mit Ihnen zu sprechen und mehr über Ihren Weg zu Salk und alles zu erfahren, was Sie bisher erreicht haben und was Sie in Arbeit haben.

Talmo
Ja. Vielen Dank, dass Sie mich haben. Ich bin super aufgeregt darüber.

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