不管你有沒有孿生兄弟，現(xiàn)在，你的大腦有了“孿生兄弟”。
這個(gè)大腦的“孿生兄弟”叫作“數(shù)字孿生腦”（DTB）。就像人類大腦的“備份”或克隆體，科學(xué)家不僅可以用它整合各類生物腦研究結(jié)果，還可以揭示腦機(jī)理、啟發(fā)類腦智能、解鎖所有和腦有關(guān)的疾病
近日，電子科技大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院神經(jīng)工程與神經(jīng)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)（中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院神經(jīng)信息創(chuàng)新單元）成功建立了數(shù)字孿生腦模型，并基于該模型開展了穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位響應(yīng)機(jī)制研究。相關(guān)成果已在《神經(jīng)影像》上發(fā)表。
類腦智能研究成熱點(diǎn)
人類大腦是21世紀(jì)最偉大的科學(xué)研究領(lǐng)域之一。
“作為現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)與類腦智能間的關(guān)鍵橋梁，以跨尺度腦模擬為代表的計(jì)算神經(jīng)科學(xué)技術(shù)在幫助揭示腦工作機(jī)理、發(fā)展類腦智能與通用人工智能算法、開發(fā)類腦形態(tài)計(jì)算芯片等方面起著至關(guān)重要的作用?！痹搱F(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、電子科技大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授堯德中告訴《中國科學(xué)報(bào)》。
在利用計(jì)算神經(jīng)科學(xué)技術(shù)開展腦科學(xué)研究方面，世界其他國家和組織都在緊鑼密鼓地布局。
2013年，歐盟發(fā)起為期十年的人類大腦研究計(jì)劃——人類腦計(jì)劃（HBP）。該計(jì)劃的核心目標(biāo)是通過計(jì)算機(jī)模擬大腦，建立一套完整的生成、分析、整合、模擬腦數(shù)據(jù)的通用平臺(tái)。人類大腦包含約860億個(gè)神經(jīng)元，將大腦模擬到神經(jīng)元水平需要測量它們自身和相互間的所有微妙特性。面對如此龐大的科學(xué)問題，計(jì)算機(jī)的處理能力仍然有限，無法在實(shí)際可行時(shí)間內(nèi)執(zhí)行這些計(jì)算。在HBP的大腦模擬子項(xiàng)目中，研究者以體素/腦區(qū)為最小單元,建立全腦動(dòng)力學(xué)模擬模型——虛擬腦（TVB），該平臺(tái)的主要應(yīng)用是腦疾病機(jī)制研究，其典型應(yīng)用場景是癲癇患者的個(gè)體化精準(zhǔn)治療。
2019年，谷歌發(fā)布了果蠅大腦神經(jīng)元的3D模型（神經(jīng)元的三維結(jié)構(gòu)重建）。該神經(jīng)元模型表征了果蠅大腦神經(jīng)元的幾何拓?fù)湫螤睢Ｔ诖嘶A(chǔ)上，谷歌進(jìn)一步利用大數(shù)據(jù)和腦連接組，重構(gòu)了果蠅神經(jīng)元間的連接組。
“這些工作都是從腦切片的3D幾何重建入手，構(gòu)建神經(jīng)元間的幾何形狀以及神經(jīng)元間的直接連接形態(tài)，因此只是結(jié)構(gòu)模型，尚不具備功能意義?！眻虻轮姓f，“從功能的角度講，這些模型還不是孿生腦，但可以作為未來進(jìn)一步研制DTB的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)?！?/span>
國內(nèi)首個(gè)孿生腦平臺(tái)
近年來，“數(shù)字孿生”的概念逐步進(jìn)入人們視野。
這一概念由美國國防部提出，最初是利用數(shù)字技術(shù)，建立真實(shí)飛機(jī)模型，并通過傳感器實(shí)現(xiàn)與飛機(jī)真實(shí)狀態(tài)完全同步，這樣每次飛行后，根據(jù)結(jié)構(gòu)現(xiàn)有情況和過往載荷，可以及時(shí)分析評估是否需要維修、能否承受下次的任務(wù)載荷等。
“通俗地說，數(shù)字孿生是創(chuàng)建在信息化平臺(tái)上虛擬的‘備份’或‘克隆體’?！眻虻轮薪忉屨f，“數(shù)字孿生腦是基于計(jì)算神經(jīng)科學(xué)理論、融合多模態(tài)神經(jīng)影像數(shù)據(jù)建立的一種全腦尺度的動(dòng)態(tài)腦功能的計(jì)算模擬平臺(tái)。數(shù)字孿生腦基于彌散磁共振成像獲取的大腦內(nèi)部結(jié)構(gòu)連接信息，作為確定模型內(nèi)部連接的基礎(chǔ)，再利用磁共振功能成像和腦電磁成像獲得的功能信息，對模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。由此得到的模型，將同時(shí)在結(jié)構(gòu)和功能上類腦，因此可稱之為數(shù)字孿生腦模型。”
基于計(jì)算神經(jīng)科學(xué)理論，研究人員通過融合多模態(tài)神經(jīng)成像數(shù)據(jù)，引入并優(yōu)化國際先進(jìn)的“結(jié)構(gòu)—功能”迭代優(yōu)化理論，建立了國內(nèi)首個(gè)數(shù)字孿生腦計(jì)算平臺(tái)，并在功能圖譜層次實(shí)現(xiàn)了對大尺度腦動(dòng)態(tài)的精準(zhǔn)模擬。
“該平臺(tái)在建立時(shí)，引入了基于大腦功能數(shù)據(jù)的反演優(yōu)化算法，因此仿真精準(zhǔn)度更高。”電子科技大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授郭大慶對《中國科學(xué)報(bào)》說，“這一優(yōu)勢使得DTB平臺(tái)的應(yīng)用領(lǐng)域更加廣泛。除了在腦疾病上的應(yīng)用以外，數(shù)字孿生腦平臺(tái)還將致力于結(jié)合實(shí)驗(yàn)范式探究腦功能與腦認(rèn)知，因此在認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)、類腦智能、腦機(jī)接口等領(lǐng)域有更廣闊的應(yīng)用前景?！?/span>
讓人工智能邁上新臺(tái)階
“與歐盟的虛擬腦相比，數(shù)字孿生腦模型更全面地利用了多模態(tài)神經(jīng)成像數(shù)據(jù)，并采用‘功能—結(jié)構(gòu)’互約束迭代優(yōu)化的參數(shù)優(yōu)化方法，在神經(jīng)活動(dòng)、血氧信號等多個(gè)模態(tài)上，實(shí)現(xiàn)了對高維‘時(shí)—空’腦動(dòng)態(tài)信息交互與腦功能圖譜的更精準(zhǔn)模擬?！惫髴c說。
目前，DTB作為國內(nèi)第一家數(shù)字孿生腦模型平臺(tái)，已經(jīng)歷了兩個(gè)版本的迭代。
“數(shù)字孿生腦模型平臺(tái)支持的腦區(qū)規(guī)模和模擬精度均已處于國際領(lǐng)先行列?！痹撜撐牡谝蛔髡邚堌┦空f，“同時(shí)，在腦動(dòng)態(tài)模型構(gòu)建過程中，DTB可支持多種動(dòng)力學(xué)模型選擇，具備整合皮層下重要核團(tuán)的能力，并基于并行加速實(shí)現(xiàn)了對模型的高效仿真和數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)展示。”
研究認(rèn)為，大腦是由不同功能子區(qū)域交互構(gòu)成的復(fù)雜動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，而腦功能是由分布于多腦區(qū)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的。
堯德中介紹說，通過數(shù)字孿生腦可以幫助人們揭示大腦的基本工作原理，因此它是連接神經(jīng)生物學(xué)實(shí)驗(yàn)（微觀）與心理認(rèn)知行為觀測（宏觀）的橋梁，在類腦智能、腦機(jī)接口等研究中將發(fā)揮越來越重要的作用。此外，由于DTB具備整合皮層下重要核團(tuán)和結(jié)構(gòu)的能力，因此“其在腦疾病的調(diào)控中比歐盟的虛擬腦更具優(yōu)勢”。
“DTB是生物腦的‘?dāng)?shù)字兄弟’，可與腦機(jī)接口建立合作關(guān)系?！惫髴c解釋說，“腦機(jī)接口是生物腦和計(jì)算設(shè)備之間的信息通道，實(shí)現(xiàn)生物腦與設(shè)備之間的信息交換，其效果取決于對生物腦信號的解碼和反饋信息的編碼，其中生物腦是作為一個(gè)黑箱參與其中的，這極大地限制了腦機(jī)接口的發(fā)展。”
借助DTB，人們可以更深刻地去探討腦機(jī)接口的編解碼過程，闡明現(xiàn)行各種腦機(jī)接口的機(jī)制并探索發(fā)現(xiàn)新的范式。事實(shí)上，堯德中團(tuán)隊(duì)正著力應(yīng)用數(shù)字孿生腦技術(shù)開展虛擬腦機(jī)接口相關(guān)機(jī)制研究。近期，他們利用數(shù)字孿生腦模型，研究了穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位（SSVEP）響應(yīng)機(jī)制，證實(shí)了α波段（8-12Hz）刺激能激發(fā)更強(qiáng)的SSVEP響應(yīng)，并揭示了這種頻率敏感特性是由非線性夾帶和共振引起的，而且可以被大腦的內(nèi)源性因素調(diào)節(jié)。這些工作加深了人們對SSVEP腦機(jī)接口中的大腦工作機(jī)制的認(rèn)識，為進(jìn)一步優(yōu)化SSVEP腦機(jī)接口、開發(fā)其應(yīng)用提供了重要的理論支撐。
“理論上，在腦系統(tǒng)層面建立高精度數(shù)字孿生腦模型，不僅可以整合各類生物腦研究結(jié)果，還可把解剖式生物學(xué)研究的斷面腦變成生動(dòng)的動(dòng)態(tài)腦和工作腦，因此可能是揭示腦機(jī)理、啟發(fā)類腦智能、解鎖腦疾病的絕佳途徑。”堯德中教授說，“該領(lǐng)域還有很大的發(fā)展空間，希望國內(nèi)更多的優(yōu)秀團(tuán)隊(duì)加入數(shù)字孿生腦的建立及應(yīng)用中，發(fā)展具有中國特色世界領(lǐng)先的全腦尺度計(jì)算模型。相信未來的數(shù)字孿生腦可以通過模仿人類神經(jīng)系統(tǒng)的工作原理，成為一定意義上的通用智能系統(tǒng)，讓人工智能邁上新的臺(tái)階，在思考、決策上接近于人腦。”
來源：《中國科學(xué)報(bào)》
