Entwickler | Wired Differently, Inc., Massachusetts Institute of Technology |
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Direktor | Amy L. Robinson, Sebastian Seung |
Beginn des Projekts | 10. Dezember 2012 |
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Nett | Puzzle, Citizen Science |
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Plattform | Pc |
Sprache | Englisch |
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Webseite | Eyewire.org |
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Eyewire ist ein Spiel, das entwickelt wurde, um eine Karte des Gehirns zu reproduzieren.
Das Spiel wurde von Sebastian Seungs Lab am MIT erstellt . Dieses Citizen Science-Spiel fordert die Spieler auf, eine 3D-Karte der Neuronen in der Netzhaut zu erstellen . Eyewire wurde am 10. Dezember 2012 offiziell gestartet und hat seitdem über 200.000 Spieler aus 150 verschiedenen Ländern. Das Spiel wird von Wired Differently auf gemeinnütziger Basis in Zusammenarbeit mit dem Seung Laboratory der Princeton University und Daten des Max-Planck-Instituts für medizinische Forschung betrieben .
EyeWire ermöglicht die Weiterentwicklung der Neurowissenschaften, indem es Forschern hilft, herauszufinden, wie Neuronen visuelle Informationen verbinden und verarbeiten. Jeder, überall kann Wissenschaftlern helfen, künstliche Intelligenz und Computertechnologien zu entwickeln, um das Konnektom abzubilden . In Eyewire müssen Spieler 3D-Rätsel lösen. Diese Rätsel wirken tatsächlich wie eine Rekonstruktion von 3D-Modellen von Neuronen mit nanoskaliger Auflösung, die aus elektronenmikroskopischen Bildern erstellt wurden. Eyewire erfordert keine wissenschaftliche Ausbildung zum Spielen. Es funktioniert am besten mit einer schnellen Internetverbindung, da es viele mikroskopische Bilder gibt.
Eyewire wurde von WIRED, Nature, Forbes, Scientific American und NPR vorgestellt.
EyeWire fordert die Spieler auf, eine neuronale 3D-Karte zu reproduzieren. Bei der Registrierung werden die Spieler automatisch durch ein Tutorial geführt, das das Spiel erklärt. Weitere Video-Tutorials finden Sie im Blog.
In EyeWire steht der Spieler vor einem Würfel mit einem Teil, der links in 3D rekonstruiert wurde. Auf der rechten Seite des Bildschirms zeigt ein Schwarzweißbild die Elektronenmikroskopie. Der Spieler lernt daher, die Neuronen Schritt für Schritt zu kolorieren, um einen einzelnen Zweig von Neuronen zu bilden, indem er die elektronischen Bilder nacheinander weitergibt. Der Zweig erscheint in 3D.
Die Karten werden dann für fortgeschrittene Spieler und Administratoren miteinander verglichen, um die Arbeit der Community zu validieren. Diese erfahreneren Spieler haben die Möglichkeit, Zweige zu erweitern und fehlerhafte Segmente zu entfernen.
Die Aufgabe des Spielers besteht darin, die Bereiche auszuwählen, die die künstliche Intelligenz übersehen hätte, um so das Layout und die Form des Neurons zu verbessern. Einige Upgrades können nur die Lücken füllen. Andere erweitern möglicherweise einen Zweig, andere finden möglicherweise neue Zweige, die künstliche Intelligenz übersehen hat. In der Benutzeroberfläche zeigt eine dreidimensionale Ansicht die Spur eines Neurons durch das Volumen, während der Player in beiden Dimensionen nach oben und unten scrollen kann, um einen Blick auf die Mikroskopbilder zu werfen. Der Spieler klickt auf diese Bilder, um sie der Figur hinzuzufügen. Die KI füllt automatisch die Teile des Neurons aus, die sie erkennt, sobald auf den Bereich geklickt wird. Sobald der Spieler seine Aufgabe erledigt hat, wird sie zur Überprüfung eingereicht und eine weitere Aufgabe wird präsentiert.
Jeder Band wird drei bis fünf verschiedenen Spielern präsentiert, und das von der Mehrheit der Spieler gewählte Layout wird akzeptiert. Alle vorgeschlagenen neuen Zweige können dazu führen, dass neue Bände erkundet werden. Spieler erhalten Punkte basierend auf ihrem Layout, wenn es mit der Mehrheit der anderen Spieler übereinstimmt.
Ziel von EyeWire ist es, bestimmte Zelltypen in der Netzhaut zu identifizieren und die Verbindungen zwischen Neuronen abzubilden , um festzustellen, wie das Sehen funktioniert. Eyewire ist Teil eines größeren Projekts namens WiredDifferently, dessen Ziel es ist zu zeigen, dass die Einzigartigkeit einer Person im Muster der Verbindungen zwischen Neuronen oder ihrem Konnektom liegt .
Die Aktivität jedes Neurons in einem Teil von 350 × 300 × 60 & mgr; m 3 wurde durch Zwei-Photonen-Mikroskopie bestimmt . Unter Verwendung von Rasterelektronenmikroskopie wurde das Volumen gefärbt , um den Kontrast der Plasmamembran hervorzuheben , die durch ein Mikrotom in Schichten geschnitten wurde .
Ein Neuron wird von den Forschern ausgewählt. Das Programm wählt zufällig ein kubisches Volumen aus, das diesem Neuron für den Spieler zugeordnet ist. Die KI wählt dann den Pfad des Neurons aus, der ihm kohärent erscheint, und sendet das Ergebnis zur Korrektur an den Spieler.
Weitere Informationen finden Sie im Eyewire- Wiki .