سائنسدانوں نے ایک چھوٹا سا، دماغ سے متاثر اے آئی ماڈل بنایا جو بندر کے نقطہ نظر کی نقل کرتا ہے، پیچیدگی کو کم کرتا ہے جبکہ اس بات کی سمجھ کو بڑھاتا ہے کہ دماغ اشیاء کو کیسے پہچانتا ہے۔ Scientists built a tiny, brain-inspired AI model that mimics monkey vision, slashing complexity while boosting understanding of how brains recognize objects.

سائنسدانوں نے مکاک بندر کے دماغ سے متاثر ہو کر ایک کمپیکٹ اے آئی ماڈل تیار کیا ہے، جس نے مضبوط کارکردگی کو برقرار رکھتے ہوئے ایک پیچیدہ بصارت کے نظام کو 60 ملین متغیرات سے کم کر کے صرف 10, 000 کر دیا ہے۔ Scientists have created a compact AI model inspired by macaque monkey brains, reducing a complex vision system from 60 million variables to just 10,000 while maintaining strong performance. یہ ماڈل وی 4 نیوران کی نقل کرتا ہے جو رنگوں، بناوٹ اور شکلوں جیسے منحنی خطوط اور نمونوں کا پتہ لگاتا ہے، اس بات کی وضاحت کرنے میں مدد کرتا ہے کہ حیاتیاتی دماغ کس طرح اشیاء کو مؤثر طریقے سے پہچانتے ہیں۔ The model mimics V4 neurons that detect colors, textures, and shapes like curves and patterns, helping explain how biological brains recognize objects efficiently. بندر کے عصبی ڈیٹا اور کمپریشن تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے، محققین نے ایک چھوٹا، شفاف AI نظام بنایا جو ای میل کے ذریعے بھیجنے کے لیے کافی چھوٹا تھا، جو بصری پروسیسنگ اور الزائمر جیسے دماغی عوارض کو سمجھنے میں ممکنہ ایپلی کیشنز کے بارے میں واضح بصیرت پیش کرتا ہے۔ Using monkey neural data and compression techniques, researchers built a small, transparent AI system small enough to send via email, offering clearer insights into visual processing and potential applications in understanding brain disorders like Alzheimer’s. ماڈل کی کارکردگی سے پتہ چلتا ہے کہ موجودہ AI تازہ ترین نیورو سائنس سے فائدہ اٹھا سکتا ہے، کیونکہ یہ اب بھی حقیقی دنیا کی شناخت کے کاموں کے ساتھ جدوجہد کرتا ہے جنہیں انسان آسانی سے سنبھال لیتے ہیں۔ The model’s efficiency suggests current AI may benefit from updated neuroscience, as it still struggles with real-world recognition tasks that humans handle easily.