

這顆微型大腦的精密程度遠超想象,整體包含139255個神經(jīng)元、5450萬個突觸連接,技術(shù)落地的每一步都突破了微觀觀測與數(shù)字建模的極限。科研團隊先將完整的成年果蠅大腦做固定脫水處理,再用超薄切片機切成近7000片連續(xù)切片,單片厚度僅有30-40納米,相當于頭發(fā)絲直徑的萬分之一,徹底避免切片破損或神經(jīng)結(jié)構(gòu)錯位;隨后通過透射電子顯微鏡逐片進行納米級掃描,生成總量超百TB的萬億像素級3D斷層圖像,再用AI算法完成神經(jīng)元軸突、樹突的初步分割與突觸連接標注,最后由全球數(shù)百名神經(jīng)科學家在線人工校對,耗時超一年才繪制出毫無偏差的全腦精準神經(jīng)電路圖。后續(xù)數(shù)字建模階段,團隊采用生物神經(jīng)通用的漏積分放電(LIF)神經(jīng)元模型,精準模擬神經(jīng)元接收信號、電位累積、脈沖放電的完整過程,同時根據(jù)真實生物神經(jīng)特性,為5450萬個突觸逐一標注興奮型、抑制型信號屬性,設(shè)定對應連接權(quán)重,把靜態(tài)的神經(jīng)電路圖譜,轉(zhuǎn)化為可實時傳導電信號、自主運轉(zhuǎn)的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),全程徹底脫離傳統(tǒng)AI的大數(shù)據(jù)訓練、梯度下降算法擬合,1:1還原果蠅大腦原生的信號傳導與神經(jīng)調(diào)控邏輯。
更具突破性的是,團隊沒有止步于單純的大腦數(shù)字復刻,而是完成了全閉環(huán)具身仿真搭建,讓數(shù)字大腦真正“用起來”。研發(fā)團隊選用EPFL實驗室開發(fā)的NeuroMechFly v2高精度果蠅生物力學模型作為虛擬身體,完整還原果蠅六足、觸角、翅膀的運動結(jié)構(gòu)與感官感受器,搭配Google DeepMind的MuJoCo物理引擎,模擬真實環(huán)境中的重力、摩擦力、物體碰撞等物理規(guī)則,打通“感官信號輸入—大腦神經(jīng)運算—運動指令輸出—環(huán)境反饋修正”的完整閉環(huán)。虛擬果蠅的視覺、嗅覺、觸覺傳感器會實時捕捉虛擬環(huán)境中的光線、氣味、障礙物信號,轉(zhuǎn)化為神經(jīng)電信號傳入數(shù)字大腦,經(jīng)過內(nèi)部神經(jīng)回路自主運算后,由運動神經(jīng)元輸出對應的動作指令,驅(qū)動物體完成爬行、轉(zhuǎn)向、梳理觸角、趨食、避障等一系列本能行為,全程無人工干預、無預設(shè)腳本,和真實果蠅的行為匹配度高達91%-95%,每一個細微動作都由復刻的神經(jīng)回路自發(fā)驅(qū)動,絕非提前制作的動畫特效。

針對 “意識上傳”誤區(qū),可解釋如下:目前成果僅復刻神經(jīng)結(jié)構(gòu)與基礎(chǔ)行為邏輯,完全不含主觀意識、自我感知、記憶與情緒,也不具備后天學習、神經(jīng)可塑性和發(fā)育能力,僅僅是生物連接組驅(qū)動的精準行為仿真,并非所謂的數(shù)字永生。即便如此,這項研究依舊是全腦仿真領(lǐng)域的里程碑,首次驗證了“神經(jīng)結(jié)構(gòu)本身即可孕育智能”的核心理論,填補了微觀腦科學與數(shù)字智能之間的技術(shù)空白。
對比當下依賴海量數(shù)據(jù)、高算力功耗的傳統(tǒng)大模型,這只賽博果蠅的優(yōu)勢堪稱顛覆性:能耗僅不到0.001W,是傳統(tǒng)AI的百萬分之一,且全腦神經(jīng)通路完全透明、可實時追蹤,可解釋性拉滿。它不僅為超低功耗類腦芯片、仿生機器人研發(fā)提供了天然模板,更能搭建數(shù)字腦科學實驗平臺,用于腦疾病機理研究、神經(jīng)類藥物測試,后續(xù)還將逐步向斑馬魚、小鼠等更復雜生物拓展,為最終解碼高等生物智能埋下伏筆。
從微米級的生物大腦,到可在計算機中自主活動的數(shù)字生命,這一步跨越看似微小,卻打開了類腦智能與腦科學研究的全新大門,讓人類朝著徹底解碼生物智能、打造真正仿生AI的目標,邁出了扎實又關(guān)鍵的一大步。


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