論文の概要: Artificial intelligence as a surrogate brain: Bridging neural dynamical models and data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10308v1
- Date: Sat, 11 Oct 2025 18:23:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.883292
- Title: Artificial intelligence as a surrogate brain: Bridging neural dynamical models and data
- Title（参考訳）: 代理脳としての人工知能:神経力学モデルとデータのブリッジ
- Authors: Yinuo Zhang, Demao Liu, Zhichao Liang, Jiani Cheng, Kexin Lou, Jinqiao Duan, Ting Gao, Bin Hu, Quanying Liu,
- Abstract要約: 人工知能(AI)の最近の進歩は、脳の計算的側面を構築する方法を変えつつある。
我々は、フォワードモデリング、逆問題解決、モデル評価を統合したAIベースの代理脳を構築する統一的な枠組みを導入する。
我々は、学習した代理脳が、力学系解析、仮想摂動、モデル誘導神経刺激のシミュレーションプラットフォームとして機能していることを強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.300290334520481
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Recent breakthroughs in artificial intelligence (AI) are reshaping the way we construct computational counterparts of the brain, giving rise to a new class of ``surrogate brains''. In contrast to conventional hypothesis-driven biophysical models, the AI-based surrogate brain encompasses a broad spectrum of data-driven approaches to solve the inverse problem, with the primary objective of accurately predicting future whole-brain dynamics with historical data. Here, we introduce a unified framework of constructing an AI-based surrogate brain that integrates forward modeling, inverse problem solving, and model evaluation. Leveraging the expressive power of AI models and large-scale brain data, surrogate brains open a new window for decoding neural systems and forecasting complex dynamics with high dimensionality, nonlinearity, and adaptability. We highlight that the learned surrogate brain serves as a simulation platform for dynamical systems analysis, virtual perturbation, and model-guided neurostimulation. We envision that the AI-based surrogate brain will provide a functional bridge between theoretical neuroscience and translational neuroengineering.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の最近の進歩は、脳の計算的側面を構築する方法を変えつつある。
従来の仮説駆動型バイオ物理モデルとは対照的に、AIベースのサロゲート脳は、逆問題を解決するための幅広いデータ駆動アプローチを包含する。
本稿では、フォワードモデリング、逆問題解決、モデル評価を統合したAIベースの代理脳を構築するための統一的なフレームワークを提案する。
AIモデルと大規模脳データの表現力を活用して、脳を代理し、ニューラルネットワークをデコードし、高次元、非線形性、適応性を備えた複雑なダイナミクスを予測するための新しいウィンドウを開く。
我々は、学習した代理脳が、力学系解析、仮想摂動、モデル誘導神経刺激のシミュレーションプラットフォームとして機能していることを強調した。
我々は、AIベースの代理脳が理論神経科学と翻訳神経工学の間に機能的な橋渡しを提供することを期待している。
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