发现神经活动的机制模型：斑马鱼在计算机模拟中的系统辨识
神经元与认知
2026-02-05 v1 人工智能
机器学习
摘要
构建神经回路的机制模型是神经科学的一个基本目标，然而由于缺乏真实基准，验证此类模型受到限制。为了严格测试模型发现，我们利用幼年斑马鱼的神经力学模拟建立了一个在计算机模拟测试平台，作为透明的真实基准。我们发现，基于LLM的树搜索能自主发现预测模型，其性能显著优于已建立的预测基线。以感觉驱动为条件对于可靠的系统辨识是必要但不充分的，因为模型会利用统计捷径。结构先验对于实现稳健的分布外泛化和恢复可解释的机制模型至关重要。我们的见解为建模真实神经记录提供了指导，并为AI驱动的科学发现提供了更广泛的模板。
引用
@article{arxiv.2602.04492,
title = {Discovering Mechanistic Models of Neural Activity: System Identification in an in Silico Zebrafish},
author = {Jan-Matthis Lueckmann and Viren Jain and Michał Januszewski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.04492},
year = {2026}
}