用图计算解密大脑,蚂蚁技术研究院与复旦联手启动类脑研究

news2024/11/25 2:22:59

大脑为什么会产生意识?我们为什么会失眠?帕金森、阿尔兹海默等神经性疾病如何有效治疗?这一切谜题的背后都绕不开脑科学。可以说脑科学问题是人类面临的基础科学问题之一,是我们解密人类自身的“终极疆域”。

我们的大脑由大约860亿个神经元构成,这些神经元之间通过有约150 兆个“突触”结构来互相联系,这巨量的神经元及其之间的突触,犹如宇宙中灿烂的星辰一般繁密。如何解密如此海量的神经元及其所产生的认知能力,在过去的近百年中,神经科学家们提出了许多不同的脑模型,并在不同尺度上对大脑进行了仿真,也取得许多重要的突破。不过由于大脑的高度复杂性及当前技术现状,我们对大脑运行的核心机制还缺乏有效的理解。

如何有效的模拟脑,对脑仿真成为当前解密大脑之谜的关键难题之一。
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近些年来,随着脑科学、脑机接口的持续升温,越来越多的团队加入到这一充满挑战的赛道。6月29日,由蚂蚁技术研究院和复旦大学脑科学研究院联合攻坚的类脑研究“基于图计算的脑仿真架构”正式启动。

该项目由复旦大学脑科学研究院高级PI、博士生导师王云领衔,依托复旦大学脑科学研究院神经药理实验室与蚂蚁技术研究院图计算实验室,通过图计算、人工智能与实验神经科学的紧密结合,打造新一代大规模高精度脑仿真系统,为理解生物智能和治疗脑疾病提供新的研究手段,助力尖端科学研究。

为什么选择图计算来构建脑仿真架构?

蚂蚁技术研究院院长、蚂蚁图计算技术负责人陈文光表示,图计算是一种以点和边来构建关联关系的计算模式,最大的优势是可对大到百万亿规模的点边关系进行动态性和实时性分析。由于其可以对大规模且关系复杂的数据进行有效且高效的建模,被广泛应用于工业、教育、医疗、金融等领域。

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(社交网络是典型的图数据)

实际上,图计算本身也是业界非常关注的一项前沿技术,Gartner 在《2021 年十大数据和分析技术趋势》报告中预测,未来几年来,图计算技术将应用于80%的数据和分析创新。

作为图计算领域的重要玩家,蚂蚁集团从2015年起开始自主研发分布式图数据库、流式图计算等图计算技术系统,并在内部得到了良好应用。2020年蚂蚁集团整合相关图技术升级形成的一套完整的图计算系统GeaGraph(后统一采用TuGraph命名),经能力测评在功能的完整性,吞吐率等多个指标上都达到了世界领先水平。

如何将图计算应用于更多的实际场景,解决更多的实际问题,成为科技巨头们的思考点。由于神经元以及神经元之间的关系与图结构存在天然的相似性,将图计算用于对神经元及其之间关系进行建模,以此来实现大脑仿真、大脑模拟,神经元的结构可以被高精度还原,模拟生物实验得到数据,并进一步结合生物实验互相验证。

为什么应用于脑科学?

实际上,人类对脑科学前沿的探索从未停止,大脑研究也是全球科技竞赛的重要领域。欧洲、美国和日本等先后启动了“蓝脑计划”、“BRAIN计划”等赫赫有名的研究项目。2021年,我国科技部发布了《科技部关于发布科技创新2030—“脑科学与类脑研究”重大项目 2021年度项目申报指南的通知》,涉及59个研究领域和方向,国家拨款经费预计超过31.48亿元人民币,指南的发布标志着中国脑计划项目正式启动。

而在过去十多年里,世界各国脑计划获取了大量的神经生物数据,膜片钳等新工具的演进,人工智能等跨学科交叉技术的应用,大脑图谱和神经元的特性被进一步发现。这些研究结果不仅显著推动了脑科学研究,也为深刻认识诸多神经系统疾病提供了新手段,包括脑机接口、脑仿真等技术。

例如脑机接口,作为下一代人机交互技术,脑机接口近年来也受到政策重点关注,《“十四五”医疗装备产业发展规划》明确提出加快研发基于机器人、智能视觉与语音交互、脑机接口、人机交互与智能控制技术的新型护理康复装备。

而作为神经科学研究非常重要的理论研究方法——脑仿真技术,不仅可以帮助人们了解大脑的结构和功能,同时也在大脑疾病的判定和治疗中扮演着非常重要的角色。

当前脑仿真系统常用的架构是立足于20年前的数据量、计算机能力和生物学对神经的理解。计算神经学需要一个全新的脑仿真架构,来容纳更大量的数据、提供更宏伟的算力,从而实现更精确的仿真和预测。图计算技术先天性的与神经元和脑仿真有相似性,基于图计算技术搭建的高精度脑仿真架构有望为揭示大脑的秘密提供一种新的研究方法和手段。

针对基于图计算的脑仿真项目,复旦大学脑科学研究院高级PI王云表示,硅基空间的脑仿真虚拟实验平台,可辅助药物研究和开发,为药物研究早期靶点筛选提供硅基模型,促进更精细、更高效的药物开发。对于认识大脑,通过促进神经科学基础上的应用,加快对生物智能在内的脑高级功能的理解,这项研究也值得期待。

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(图为王云)

针对该项目的启动时机上,该项目组成员、复旦大学脑科学研究院工程师王小斐在介绍项目时提到,科学技术是一个螺旋式上升的过程,需要根据不同阶段技术成熟度来调整研究节奏。“我们选择在此时启动基于图计算的类脑研究,一方面是瞄准了前沿技术助力尖端科学研究的窗口,另一方面也是对技术发展成熟度做出的应用边界突破。”

王小斐还介绍,该项目仿真的脑区是与阿尔兹海莫相关疾病有关联的脑区,如果相关实验能够得到成功验证,后续会将模型开源。同时他还表示,期待全世界脑科学研究的研究人士参与到更多脑区的研究开发中。

作者:邹思,脑机接口社区创始人

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