Или вы можете просто посмотреть на сетчатку млекопитающего.
В паре статей о структуре сетчатки нейробиологи из Университета Дьюка показали, что суровые условия естественного отбора и эволюции сформировали сетчатку в наших глазах точно так же, как предсказывает теория оптимизации.
И это ставит сетчатку на много больше всего, чего может достичь человеческая инженерия на данном этапе.
В предыдущей статье, опубликованной в марте прошлого года в журнале Nature, исследователи показали, что сетчатка крысы и обезьяны имеет паттерны чувствительности, имитирующие то, что предсказывает эффективная теория кодирования.
Различные наборы нейронов сетчатки чувствительны к индивидуальным стимулам: ярким, темным, движущимся и т. Д., И они расположены в трехмерной мозаике клеток, которая работает для суммирования изображения.
Теперь, в статье, опубликованной на этой неделе в Proceedings of the National Academy of Sciences, «мы решили понять это с помощью большого количества симуляций и небольшого количества карандашей и бумажной математики», – сказал Джон Пирсон, доцент кафедры биостатистика и биоинформатика в Медицинской школе. "Мозаики не просто случайным образом перекрываются, но они не перекрываются строго упорядоченным образом."
«Мы делаем прогноз о том, как буквально тысячи клеток самых разных типов располагаются в пространстве», – сказал Грег Филд, доцент кафедры нейробиологии в Медицинской школе Герцога. «Сетчатка обезьяны и наша сетчатка почти неотличимы», – сказал он. "Тот факт, что мы наблюдали это на сетчатке обезьяны, дает нам невероятную уверенность в том, что наши сетчатки устроены таким же образом."
На поперечном срезе сетчатки тела ганглиозных клеток, круглые шары, содержащие ядро, выстраиваются в один слой, но они расширяют свои древовидные ветвящиеся дендриты в толстый слой, который выглядит как спутанные корни. комнатного растения в горшке.
Именно в этом более толстом и впечатляюще сложном слое мозаика разной чувствительности выстраивается в упорядоченные узоры.
Ганглиозные клетки под слоем дендритов просто выводят единицы и нули, по существу. Чувствительность исходит от самой мозаики. И эта мозаика не только оптимально выложена, но и адаптируется к текущим условиям.
"Сетчатка – это не одна мозаика. Это целая куча сложенных мозаик.
И каждая из этих мозаик кодирует что-то свое в поле зрения », – сказал Филд. Сетчатка млекопитающих анализирует около 40 различных визуальных функций.
«Глубина, которой достигают дендриты в сетчатке, – это своего рода схема адресации, где, если вы глубже, вы получаете один вид информации», – сказал Филд. "Если он более мелкий, он получает другую информацию.
Фактически, более глубокие получают сигналы «выключено», а более мелкие – сигналы «включено». Таким образом, у вас может быть много детекторов, производящих выборку в одном и том же месте в визуальном мире, потому что они используют глубину для передачи различных типов сигналов », – сказал Филд.
Одна из причин, по которой массив настолько эффективен, заключается в том, что клетки экономят энергию, не реагируя на некоторые стимулы. В очень темной комнате окружающая среда является «шумной» для рецепторов, поэтому они отключают большую часть статического электричества и реагируют только на что-то довольно яркое.
«Чем больше шума в мире, тем более требовательной может быть ячейка в отношении того, на что она будет реагировать», – сказал Пирсон. "А когда они становятся более разборчивыми, оказывается, что в них меньше избыточности. И поэтому вы можете развернуть их способами, которые больше не должны пересекаться."
«Если бы в визуальной среде никогда не было шума, мозаики детекторов были бы выровнены друг над другом», – объяснила аспирантка На Ён Джун, которая является первым автором одной статьи и соавтором другой.
Но она смоделировала 168 различных шумовых условий и обнаружила, что чем выше шум, тем больше смещение между детекторами.
В сетчатке живого млекопитающего команда обнаружила, что мозаики смещены, как и предсказывает теория, а это означает, что сетчатка оптимизирована для работы в условиях повышенного шума.
Если вы маленькое восхитительное лесное существо, подобное мышке, «ваше выживание не так сильно зависит от того, что легко увидеть», – сказал Филд. "Это зависит от того, что трудно увидеть. Итак, сетчатка действительно оптимизирована для обнаружения тех вещей, которые трудно увидеть."
«Это важная конструктивная особенность, которую необходимо включить в любой протез сетчатки, который вы захотите построить», – сказал Филд.
Но реализация этой идеи в смартфоне может занять некоторое время. Во-первых, сетчатка живая и самособирающаяся, она адаптируется и меняется со временем.
По словам Джун, энергопотребление сетчатки глаза человека на порядки меньше, чем даже у лучшего сенсора смартфона на данный момент. Например, 5-мегапиксельный датчик изображения смартфона OmniVision OV5675 с разрешением 1/5 дюйма потребляет 1.92×10-10 Вт.
По консервативным оценкам сетчатка человека потребляет около шести процентов от этого количества (1.27х10-11 Вт при ярком свете). В тусклых условиях потребление энергии глазом увеличивается примерно до 5.08×10-11, но он также захватывает одиночные фотоны, которые никогда не могла бы сделать ни одна камера смартфона.
Следующая особенность системы, которую команда хотела бы решить, – это элемент времени – разница во времени реакции клеток сетчатки, которые в сумме формируют ощущение движения или интерпретацию движущихся изображений. Некоторые из них, сказал Джун, будут зависеть от скорости срабатывания отдельных детекторов.
Это исследование финансировалось Национальным институтом глаз США.S. Национальные институты здравоохранения (R01 EY031396), Рут К. Широкая докторская стипендия и программа ученых Уайтхеда.