据最新一期《自然》杂志报道，借助由脑组织创建的神经元及其连接图——“连接组”，再结合人工智能（AI），美国与德国科学家达成了此前从未实现的突破：无需对活体大脑进行任何检测，便能预测单个神经元的活动。
数十年来，神经学家在实验室耗费大量时间，精心检测活体动物的神经元活动。这些实验虽为理解大脑工作原理带来突破性见解，但仅触及表面，大脑大部分区域仍未被探索。
此次，美国霍华德休斯医学研究所珍莉亚研究园区和德国图宾根大学研究团队运用AI和连接组，来预测活体大脑中神经元的活动。他们仅凭借从果蝇视觉系统连接组中收集的神经回路连接信息，以及对该回路功能的猜测，便创建出果蝇视觉系统的AI模拟，预测出回路中每个神经元的活动。
研究团队利用连接组，构建了果蝇视觉系统的力学网络模拟。在该模型中，每个神经元和突触都与大脑中的真实神经元和突触相对应。尽管他们不清楚每个神经元和突触的动态变化，但连接组的数据使团队能运用深度学习方法推断这些未知参数。他们随后将这些信息与有关运动检测的知识相结合。
新模型可预测果蝇视觉系统中64种神经元在响应视觉输入时产生的神经活动，并且准确重现了过去20年进行的20多项实验研究。
这项研究改变了神经科学家检验大脑工作原理的方式。原则上，科学家现在可使用该模型模拟任何相关实验，并生成可在实验室进行测试的详细预测。
团队表示，连接组的静态快照与活体大脑中实际的动态计算之间，一直存在巨大差距，而新模型弥合了这一差距。
据最新一期《自然》杂志报道，借助由脑组织创建的神经元及其连接图——“连接组”，再结合人工智能（AI），美国与德国科学家达成了此前从未实现的突破：无需对活体大脑进行任何检测，便能预测单个神经元的活动。
数十年来，神经学家在实验室耗费大量时间，精心检测活体动物的神经元活动。这些实验虽为理解大脑工作原理带来突破性见解，但仅触及表面，大脑大部分区域仍未被探索。
此次，美国霍华德休斯医学研究所珍莉亚研究园区和德国图宾根大学研究团队运用AI和连接组，来预测活体大脑中神经元的活动。他们仅凭借从果蝇视觉系统连接组中收集的神经回路连接信息，以及对该回路功能的猜测，便创建出果蝇视觉系统的AI模拟，预测出回路中每个神经元的活动。
研究团队利用连接组，构建了果蝇视觉系统的力学网络模拟。在该模型中，每个神经元和突触都与大脑中的真实神经元和突触相对应。尽管他们不清楚每个神经元和突触的动态变化，但连接组的数据使团队能运用深度学习方法推断这些未知参数。他们随后将这些信息与有关运动检测的知识相结合。
新模型可预测果蝇视觉系统中64种神经元在响应视觉输入时产生的神经活动，并且准确重现了过去20年进行的20多项实验研究。
这项研究改变了神经科学家检验大脑工作原理的方式。原则上，科学家现在可使用该模型模拟任何相关实验，并生成可在实验室进行测试的详细预测。
团队表示，连接组的静态快照与活体大脑中实际的动态计算之间，一直存在巨大差距，而新模型弥合了这一差距。
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