来自 Two Six Labs 以及斯坦福 Schnitzer Lab 的研究人员正在尝试利用深度学习来解码老鼠的神经活动，并以此预测老鼠的位置。为了达到这个目的，研究人员制作了一个监测老鼠在盒子里四处活动时的神经活动的数据集，于此同时，老鼠头部也链接了一个微小显微镜来接受神经元信号。经过训练后，具有回归输出层的简单密集神经网络表现最佳，平均预测误差仅为 4 cm。研究人员表示，该研究的未来方向为制作能够应用该研究方法的更复杂的行为数据集。该人工神经网络可能将有助于人类更好地理解生物的神经网络。