科学者たちは、どのような理由でXNUMX匹のカタツムリの適切な交配相手をTwitterで検索したのでしょうか? 詳細な回答

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科学者たちは、どのような理由でXNUMX匹のカタツムリの適切な交配相手をTwitterで検索したのでしょうか? 詳細な回答

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知ってますか？

XNUMX 匹のカタツムリに対して、科学者が適切な交配相手を Twitter で検索したのはどのような理由からですか?

非常にまれな突然変異で、カタツムリは殻が時計回りではなく反時計回りにねじれた状態で生まれ、交尾できません。これらの個体の XNUMX つは、堆肥の山の近くで偶然発見され、ジェレミーと名付けられました。ノッティンガムの科学者は、ハッシュタグ #snaillove を使用して Twitter で交配相手を見つけました。イングランドとスペインの他の地域からの同様のカタツムリの所有者が反応し、カタツムリの XNUMX つがジェレミーから子孫を生み出しました。すべての新生児は、殻が正しく巻かれていました。

著者: ジミー・ウェールズ、ラリー・サンガー

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成人の脳は、多数の接続によって接続された数十億のニューロンで構成されています。これらの複雑で、時には複雑なネットワークは、脳の驚くべき可能性の鍵であると同時に、脳を研究する際の主な困難でもあります。

生きている人間の脳を扱うのは難しいため、研究者は磁気共鳴画像法 (MRI) などのデジタル脳スキャンや、生物学的プロセスに関する理論的知識に基づく数学的モデルを使用したコンピューターシミュレーションにますます目を向けています。

これにより、最初は人間の脳の「一般的な」モデルを構築できますが、その後、科学者は個々の人々からのデータを使用してそれを改良し、「個人化された」脳モデルを作成します。

一般知能がさまざまな問題の解決速度にどのような影響を与えるかを研究するために、国際研究チームはヒューマンコネクトームプロジェクトの参加者の 650 個の「個人化された」脳モデルを作成しました。これにより、研究された各脳の活動を効果的に再現し、さまざまな問題を解決する際の特定の人の知的特性と反応時間を分析することが可能になりました。

その後、これらのモデルの指標が参加者自身の指標と比較されました。参加者には、「パズル」内のより複雑な要素を徐々に選択することが徐々に難しくなる一連のタスクを解決するよう求められました。

研究者らは、IQスコアが高い参加者は単純なタスクでは速く走れるが、複雑なタスクを完了するのに時間がかかることを発見した。同時に、彼らの脳の各部分は互いによりよく同期し、常に情報を交換し、最終的な決定を遅らせました。

一方で、IQの低い人々の脳は、難しい決断を下す際に、高次の脳領域が処理ステップを完了するのを待つのではなく、文字通り結論を急いでしまうため、そのような人々がより頻繁に間違いを犯すのです。

研究者らの調査結果によると、一般に「個人化された」モデルの指標は生きている人間の脳の指標と一致しており、人間の脳のコンピュータシミュレーションの有効性が証明されている。将来的には、このような方法は医療に応用される可能性があります。たとえば、医師はコンピューターシミュレーションを使用して、どの薬が特定の患者の治療に最も効果的で、副作用が最小限であるかを評価できるようになります。

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