アイワイヤー

Eyewireは、プリンストン大学のセバスチャン・スン研究室による市民科学ゲームです。これは、プレイヤーが網膜ニューロンをマッピングする人間ベースの計算ゲームです。Eyewireは2012年12月10日にリリースされました。このゲームは、マックス・プランク医学研究所によって生成されたデータを利用しています。 ^{[ 1 ]} 2025年3月現在、 Eyewireには約35万人のプレイヤーがおり、6,000個のニューロンの追跡が行われました。 ^{[ 2 ]}

Eyewireゲームプレイは、形態学的ニューロンデータの再構築を可能にすることで神経科学研究に利用されており、研究者が情報処理回路をモデル化するのに役立ちます。 ^{[ 3 ] [ 4 ]}また、ゲームプレイを通じてプレイヤーを支援する人工知能をさらに改善するためのトレーニングデータセットを生成するためにも使用されます。 ^{[ 5 ] [ 6 ]}

Eyewireから派生した後のプロジェクトとしてFlywireプロジェクトがあり、トレースと注釈付けに同様の、しかしより選択的な市民科学システムを使用しました。FlywireはEyewireをベースに構築され、 Eyewireプレイヤーによって生成されたデータセットでトレーニングされたAIを使用しました。^{[ 5 ] [ 7 ]} Flywireはその後、成虫のショウジョウバエの最初のコネクトームを完成させ、公開しました。これは約14万個のニューロンを持つ構造です。^{[ 8 ]}

Eyewireの続編プロジェクトであるEyewire IIは、 2025年3月31日に発表されました。Flywireと同様の規模で、10万個以上の新しいニューロンを追跡することを目的としています。Eyewire IIはアルファ段階で、Scythe以上のランクのEyewireプレイヤーに公開されています。 ^{[ 9 ]}

プレイヤーには、部分的に再構築されたニューロンの枝が貫通する立方体が与えられます。プレイヤーは、同時に生成された3D画像を用いて2D画像（ボリュームのスライス）に色を付けることで、再構築を完了します。各立方体が提出されるたびに、再構築結果がプレイヤー間で比較され、プレイヤーの再構築結果が合意された結果と一致するかどうかに基づいてポイントが付与されます。プレイヤーは、獲得ポイントに基づいてリーダーボード上でランキングされます。

プレイヤーは、2D画像に色を付けてニューロンの部位をマークすることで、意味的画像セグメンテーションを実行します。連続するスライス画像に対してこの処理を行うことで、小さな領域が分割されます。

Eyewireは、新しいモデルを訓練およびテストするためのデータセットを提供することで、ニューロン再構築における人工知能の利用を促進するために使用されています。また、Eyewireやその他の同様のプロジェクトからのニューロン再構築データが「好循環」を生み出し、実際のニューラルネットワークの分析から得られた神経科学の発見が人工知能の改善につながり、この新しい人工知能がコネクトミクス研究をさらに加速させることが期待されています。^{[ 10 ] [ 11 ]}

このプロジェクトは、哺乳類が方向性のある動きをどのように認識するかを調べる研究にも使用されています。^{[ 12 ] [ 13 ]}

網膜の350 × 300 × 60 μm ^{3 の}部分における各ニューロンの活動は、二光子顕微鏡によって測定された。^{[ 14 ]}連続ブロックフェース走査型電子顕微鏡を使用して、同じ体積を染色して細胞膜のコントラストを際立たせ、ミクロトームで層状にスライスし、電子顕微鏡を使用して画像化した。

研究者たちは、トレース対象として進行中のニューロンをいくつか選択する。プレイヤーが作業するニューロンを選択すると、プログラムはそのニューロンに関連付けられた立方体ボリュームをプレイヤーに選択する。このボリュームは、まず（プレイヤーには見えない）スーパーボクセルに分割され、その後、人工知能が2次元画像を通してニューロンをトレースするための保守的な最善の推測を実行する。^{[ 15 ]}使用される人工知能は畳み込み深層学習ニューラルネットワークであり、^{[ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]}特徴検出器によく使用されるタイプの人工知能である。複数のプレイヤーが独立して立方体の再構築を完了し、コミュニティの合意を作成して提出する。提出されたこれらの合意は、より経験豊富なプレイヤーによってチェックされる。^{[ 13 ]}

• Kim, Jinseop S; Greene, Matthew J; Zlateski, Aleksandar; Lee, Kisuk; Richardson, Mark; Turaga, Srinivas C; Purcaro, Michael; Balkam, Matthew; Robinson, Amy; Behabadi, Bardia F; Campos, Michael; Denk, Winfried; Seung, H Sebastian (2014). "時空間配線特異性が網膜の方向選択性を支える" . Nature . 509 (7500): 331–336 . Bibcode : 2014Natur.509..331. . doi : 10.1038/nature13240 . PMC 4074887 . PMID 24805243 .  
• Greene, Matthew  J; Kim, Jinseop  S; Seung, H  Sebastian (2016). "網膜運動計算のための並列オン/オフ経路における持続的入力と一時的入力の類似収束" . Cell Reports . 14 (8): 1892–900 . doi : 10.1016/j.celrep.2016.02.001 . PMC 6404534 . PMID 26904938 .  
• Tinati, Ramine; Luczak-Roesch, Markus; Simperl, Elena; Hall, Wendy (2017). 「ゲーム化された市民科学プロジェクト Eyewire におけるプレイヤーの動機に関する調査」 . Computers in Human Behavior . 73 : 527–40 . doi : 10.1016/j.chb.2016.12.074 .

• Eyewireニューロンは、2014年のTEDカンファレンスのバーチャルリアリティ展示で紹介されました。^{[ 19 ] [ 20 ]}
• Eyewireニューロンは、ワシントンDCで開催された米国科学技術博覧会で紹介されました。^{[ 21 ]}
• Eyewireは、米国国立科学財団の2013年国際ビジュアライゼーションチャレンジのゲームおよびアプリ部門で優勝した。 ^{[ 22 ]}
• アレックス・ノートンによるEyewireの画像が、MITの2014年コッホ画像ギャラリーコンペティションで優勝した。^{[ 23 ]}
• Eyewireは、Discover Magazineの2013年のトップ100科学記事の1つに選ばれた。^{[ 24 ]}
• EyewireはSciStarterによって2013年の最優秀市民科学プロジェクトに選ばれた。^{[ 25 ]}
• Eyewireは2013年3月26日にBiovisionの世界生命科学フォーラム触媒賞を受賞した。^{[ 26 ]}
• EyewireはPLoSによって2013年の市民科学プロジェクトのトップ10に選ばれた。^{[ 27 ]}

Eyewireは、Wired ^{[ 28 ]、} NatureのブログSpotOn ^{[ 29 ]} 、Forbes ^{[ 30 ] 、} Scientific American [ ^{31 ]}、NPR ^{[ 32 ]}などで取り上げられています。

• 公式サイト