Saienitisi e mafai ona sili atu ona malamalama ma vaʻai fesoʻotaʻiga i le va o vaega eseese o faiʻai faʻafetai i se masini aʻoaʻoga faʻataʻitaʻiga GPU fou na fatuina e tagata suʻesuʻe i le Inisetiute o Saienisi Initia (IISc).
O le algorithm, ua taʻua o le Regularized, Accelerated, Linear Fascicle Evaluation poʻo le ReAl-LiFE, e mafai ona suʻesuʻeina lelei le tele o voluma o faʻamaumauga e maua mai i faʻataʻitaʻiga faʻataʻitaʻiga faʻamaneta (dMRI) o le faiʻai o le tagata.
O le fa'aogaina e le 'au o le ReAL-LiFE na mafai ai ona latou su'esu'eina fa'amaumauga o le dMRI e sili atu i le 150 taimi sili atu nai lo le mafai ona latou maua i metotia fa'aonaponei fa'aonaponei.
E fa'afefea ona galue le fa'ata'ita'iga o feso'ota'iga fai'ai?
O sekone taʻitasi, e mu ai le faitau miliona o neu o le faiʻai, ma faia ai ni paʻu eletise e fealuaʻi e ala i neural network—lea e taʻua o “axons”—mai le tasi vaega o le faiʻai i le isi.
Mo le faiʻai e galue o se komepiuta, o nei fesoʻotaʻiga e manaʻomia. Ae ui i lea, o auala masani mo le suʻesuʻeina o fesoʻotaʻiga faiʻai e masani ona aofia ai le faʻaaogaina o manu faʻataʻitaʻiga.
Ae ui i lea, o suʻesuʻega dMRI e ofoina atu se auala e le faʻafefe e suʻesuʻe ai fesoʻotaʻiga faiʻai o le tagata.
O fa'amatalaga auala tele o le fai'ai o uaea (axons) e feso'ota'i ai ona itulagi eseese. O mole mole vai e fealuai faatasi ma fusi axon i lo latou umi i se faiga tuusao talu ai ua faia e pei o ni paipa.
O le fesoʻotaʻiga, o se faʻafanua auiliili o le fesoʻotaʻiga o filo e sosolo i le faiʻai, e mafai ona faia e le dMRI, lea e mafai ai e tagata suʻesuʻe ona mulimuli i lenei gaioiga.
Ae paga lea, e le faigofie le fa'ailoaina o nei feso'ota'iga. E na'o le tafega o mole vai i nofoaga ta'itasi i le fai'ai o lo'o fa'aalia i fa'amaumauga o su'ega.
Mafaufau i mole o le vai e pei o taavale. A aunoa ma le iloaina o se mea e uiga i auala, na o le pau lava le faamatalaga e aoina o le itu ma le saoasaoa o taavale i itu taitasi i taimi ma nofoaga.
I le mata'ituina o nei faiga o feoaiga, e fa'atusa le galuega ma le fa'ailoaina o feso'ota'iga o auala. O auala masani e fetaui lelei ma le faailo o le dMRI o loʻo faʻamoemoeina mai le fesoʻotaʻiga faʻapea ma le faʻailoga moni o le dMRI ina ia faʻamaonia saʻo nei fesoʻotaʻiga.
Ina ia faia lenei faʻataʻitaʻiga, na faia muamua e saienitisi se algorithm e taʻua o le LiFE (Linear Fascicle Evaluation), ae o se tasi o ona faʻaletonu o le faʻaogaina lea i luga o le Central Processing Units (CPUs), lea na faʻaalu ai le taimi o le faʻatusatusaga.
OLA-OLA o se faʻataʻitaʻiga fou na faia e tagata suʻesuʻe Initia
I le taimi muamua, na faia ai e le au suʻesuʻe se algorithm e taʻua o le LiFE (Linear Fascial Evaluation) e fai ai lenei fetuunaiga, ae o se tasi o ona faʻaletonu o le faʻalagolago lea i le masani Central Processing Units (CPUs), lea na faʻaalu se taimi e faʻatatau ai.
Na fa'aleleia atili e le 'au a Sridharan a latou metotia i le su'esu'ega fou e fa'aitiitia ai le fa'agaioiina o galuega e mana'omia i ni auala 'ese'ese, e aofia ai le fa'ate'aina o feso'ota'iga fa'aletonu ma fa'aleleia atili le fa'atinoga o le LiFE.
O le tekonolosi na faʻaleleia atili e le au suʻesuʻe e ala i le faʻainisinia e galue i luga o le Graphics Processing Units (GPUs), o masini eletise faʻapitoa e faʻaaogaina i PC taʻaloga maualuga.
O lenei mea na mafai ai ona latou suʻesuʻeina faʻamatalaga 100-150 taimi sili atu nai lo auala muamua. To lana fa'afouga algorithm, ReAl-LiFE, e mafai fo'i ona va'ai pe fa'apefea ona galue se tagata su'ega su'ega pe faia se galuega patino.
I se isi faaupuga, i le faʻaaogaina o le algorithm's projected link strengths mo tagata taʻitoʻatasi, na mafai ai e le 'au ona faʻamatalaina eseesega i le amio ma le mafaufau suʻega togi i totonu o se faʻataʻitaʻiga o tagata 200.
O ia su'esu'ega e mafai fo'i ona iai ni fa'aoga fa'afoma'i.” O le tele o fa'amaumauga o fa'amaumauga ua fa'atuputeleina le taua mo fa'amatalaga tetele o le neuroscience, aemaise i le malamalama i le soifua maloloina o le fai'ai ma fa'aletonu o le fai'ai.
iʻuga
I le fa'ai'uga, e mafai fo'i e le ReAl-LiFE ona va'ai pe fa'apefea ona fa'atino e se tagata su'ega su'ega pe faia se galuega patino.
I se isi faaupuga, i le faʻaaogaina o le algorithm's projected link strengths mo tagata taʻitoʻatasi, na mafai ai e le 'au ona faʻamatalaina eseesega i le amio ma le mafaufau suʻega togi i totonu o se faʻataʻitaʻiga o tagata 200.
O ia su'esu'ega e mafai fo'i ona iai ni fa'aoga fa'afoma'i.” O le tele o fa'amaumauga o fa'amaumauga ua fa'atuputeleina le taua mo fa'amatalaga tetele o le neuroscience, aemaise i le malamalama i le soifua maloloina o le fai'ai ma fa'aletonu o le fai'ai.
Tuua se tali