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脑是非常复杂我们通过X光机来看看里面

文章出处:网责任编辑:作者:人气:-发表时间:2018-12-14 17:45:00

 希望能够在这上面开展一些研究。这是三个方面的研究。也想和各位交流一下。

尤其是人脑,脑。构造非常复杂。脑有上百亿的神经元,还有分支等连接起来,一个非常复杂的结构。生命科学发展至今,从基因组到单细胞,从转化医学到精准医学,均取得了长足的发展。但是人类至始至终还不够明白—脑究竟起什么作用?脑的作用是非常复杂的有两个系统,一个是从脑神经到各个器官的连接系统;另一个是通过免疫系统的再反馈系统。这样复杂的系统,怎样把脑的东西了解清楚,人类一直要探索的重要方向。尤其是本世纪,科学家应该力图去解决这个问题。

800多个神经元和整个器官免疫系统连接,脑神经的连接。加起来超越整个光纤网络的总和。本世纪初,对于脑的困惑和问题主要是哪里?第一个是居然不知道800多个脑神经有哪些行为动作?第二个是不知道大脑的结构图。第三个是大脑的神经元在控制我语音和视觉时,不知道哪些神经元在视觉或者是听觉中起作用?还有就是如何了解神经细胞与个体行为的相关性?所以这四个方向是脑科学目前和临时要解决的工作,与人工智能有着密切的关系。

试图找到第一个做脑科学研究的科学家。虽然不知道最早做脑科学研究的谁,为了做脑科学的研究。但是知道第一个做脑科学的获得诺贝尔奖的人是谁—现代神经生物学之父Cajal最主要的工作是用显微镜最终绘制出了神经元的结构图,所以他做脑科学研究的第一个获得诺贝尔奖的人。100多年来有20多位科学家获得了脑科学方面的诺贝尔奖。神经系统的结构和功能,信息传送、神经细胞怎么传送,大脑认知和感知,还有其他神经科学,这些领域的研究获得了多个诺贝尔奖。网格细胞与人工智能有极大关系。最重要在上面,现在提出的脑计划相比于2013年开始提出来的第一代,除了刚才说的四个研究工作,加了一个内容,即最后的一条内容—提出新一代人工智能的理论与方法。从机器感知、机器学习到机器思维和机器决策的颠覆性模型和人工智能的方式,这是脑科学的一个重要补充。

可以看出做什么研究是最重要的环节。美国脑计划分成四大组成,国提出一体两翼—脑科学和类人脑方面的工作。如果开展工作。其中两个组成都和观测有关,怎么去看细胞的信息传送和关联关系,以及细胞自身的特点;也就是说,观测的仪器是脑科学必不可少的重要的工具。

成像时,进一步调研发现。看到分辨率足够高时,看到视野就非常小;而看到视野非常大时,分辨率就比较低。进行了进一步的分类。第一个是1982年诺贝尔奖,视场小,分辨率比较低,但获得猫视觉的响应,突破了对人工智能的结构,做出了巨大的贡献。第二个是2014年超分辨率的诺贝尔奖,对神经细胞的分类进行了观测。大家知道,X光机、核磁共振等技术视场非常大,分辨率非常低,到毫米级,看不到神经元。

还有大视场高分辨等四个象限,还有大视场方面的特点。用两个坐标标识它红坐标是中间尺度、小视场和高分辨率。高分辨率,视场大,分辨率还要高,这是国际上非常热的科研沃土。大家都在关注这方面的研究。

六位科学家中,首先一个脑科学工作是2017年。三位是做脑成像,三位是做脑关系的拿到1.5亿美元的支持。希望看到一个视野有多大?把一条斑马鱼能够装进去,斑马鱼有3000多条神经元,要观测清楚,并且要观察到具体行为。这些行为是怎么连接的这个工作是一个五年计划,这是一个事例。以前的显微镜只能看四分之一,现在要做全视场的研究工作。

一个是结构;一个是功能。大家都知道,难在什么地方?有两个方面。一个系统,结构决定功能。神经系统的结构是首要的那么在这里,蓝色区域是光学显微镜,只占一块,不能看全脑系统;下面是功能核磁,客观测动态脑区级功能活动。解到脑区的功能,但是划分不出边界,细胞大概就是几个微米,其分辨率只能到毫米。所以国际上,大视野高分辨的观测仪器一直是研究的重点和热点。

计算了一下,国际上做这个方面的工作团队。大概有300多个,具有典型的代表有加州理工、麻省理工、霍华德休斯学院、北卡医学院等。可以看到视场很大,分辨率也很低;而分辨率很高时,视野较小。神经元在动态连接的过程中,瞬间的变化就难以捕捉到这几个研究都存在这方面问题。

要做一个大视场、多尺度,总之。动态连续观测的一个光学系统,比拟难的一件事。2016年英国十大进展学会,6mm6mm3mm视场扩展,分辨率非常高,0.8μm纵向分辨率8μm其的十大进展之一。

怎样巧妙设计这样的系统?这里存在问题也非常大。根据这方面的工作,要做宽视场和高分辨是核心的难题。也联合了国内几家单位开始攻关。2009年我深圳开会,研讨了底需要什么样的东西才干和我信息结合起来;2012年我开始做脑皮层神经、肿瘤转移的观测。现在有清华大学、浙江大学、中国科学院上海生命科学研究院三家单位联合研制,设计了一个计算摄像的系统。给出原有的光照,结合我强项计算重建,加入计算光照和模型算式。通过几年的努力,平台构建、元件加工、模块装配到系统集成,完成了这样一个仪器。仪器里最重要的创新点涉及到什么?用仪器成像原理做了曲面,来做成像,用多个传感器取得曲面成像。

一个是压缩感知,智能成像模型有两个成果。提出了LOGSUM范数算法;一个是metricLearn度量学习,完成了一个算法的工作。通过几年的工作,研制了很多仪器,如RUSH实时的动态成像系统。

1cm1.2cm视场足够大。最大的特点是国际上同类仪器中成像速度最快的还有通量也是国际仪器中最大的通量越多,可以看到与国际上先进仪器相比。描述时间的细节越丰富。通量是5.78

代表了不同的深度。脑皮层到100μm这是动态图里截取出来的这张图诞生于2017年7月,这是去年拍到第一张全脑的图。大家可以看到不同的颜色。做的第一张完全事动态的图,一张图7个G

这样的仪器也带来了很多生命科学的实验。

核磁共振开始呈现时,首先是颠覆科学发现的问题。这里最重要是做一件什么事?1991年开始。有一个假设就是神经细胞的作用和血氧是有关联的两个门派,一个认为有关联;另一个认为没有关联。核磁共振技术无法验证这样一个假设,但是仪器可以试图解决这方面的工作。

吹小鼠胡须时,使用小鼠进行实验。可以看到这个神经元的变化,和神经血管的供应是有关联。已经做了上千次实验,但是并没有说明它底有没有关联,所以这个实验还要继续做下去。现在北卡医院的两个教授还在和我做这个实验,这个实验一旦胜利,不论有关系或者没有关系,将会给科学界带来非常大的震撼。现在有很多生命科学家也继续发邮件询问结果。这项实验还在进行,目前还没有准确结果。

包括帕金森、老年聪慧等,也可以在探索脑疾病上进行相关的研究。最重要的脑疾病。病例很多。这是脑肿瘤,与第三军医大学开展的工作,这是活体细胞的展示。目前的技术需要5~7天才能确定有没有肿瘤,用这台仪器3ms就可以诊断结果。所以第三军医大学,从去年开始就希望订购这台仪器。

这个仪器可以实现,刚才说了哈佛大学需要看到多条斑马鱼。这个研究是什么?研究肿瘤细胞在体内形成肿瘤的过程是什么。可以看到细胞的运动。细胞怎么转移?往哪里转,什么环境下转?这是非常重要的一项研究工作,就是多条斑马鱼的共同观测。

切得少了没有把肿瘤切干净,第二个可以看到小鼠全脑在运动过程时免疫细胞与肿瘤细胞是相反的过程。脑肿瘤手术中最难的确定它边境。切多了把人切傻了这个单细胞的实验也引起了医学界的轰动。比方同济医学院,跟踪一个细胞就能知道后面的情况,可以确定边境到底有多大。

这是一个最重要的研究工作。还有一个是癫痫病的切换,可以看到中风前和中风后细胞的变化区域在哪里?损伤以后形成中风。自发癫痫波的发生,哪些发生癫痫波,哪些癫痫细胞没有发生,发生和不产生到底有什么关联,这是国际上都在探讨的同时我又给它一个刺激的波,电极安慰下发生癫痫波,哪些是自发发生,哪些是电极刺激产生。

能够给出一个药物判断。药物判断这个是和制药公司做的试验,这些工作对于加速药物研发也起到很大的作用。大家知道心梗带来了非常大的危害。底心脏细胞怎么运作。通过高通量的心肌药物,哪种药起作用,哪种药不起作用。

如何推动人工智能的发展,这是生物科学和医学上简单的汇报。希望做一些贡献。

胡贝尔对人的视觉系统起到非常重要的作用。脑神经元之间的信息传送机制是什么?可解释人工智能才干提供生物学的范例。国际上为了做这件事,大家知道。也投入了1亿美金,启动了阿波罗脑计划。想要摸清一个立方毫米10万个神经元的研究关系,包括活动和连接关系,最后形成大数据。想,计算神经元的模型和机器学习的模型能不能打通,能不能在这里找到一个工作。

现有人工智能基本上是同类大数据的学习,实际上。未来的人工智能会融入各种感知与 包装设计记忆数据和信息传送机制是什么?现在还没有找到这个信息传送的机制,硬学。怎样从感知到决策与控制,做到认知到决策与控制,这样的一个工作使得人工智能具有主动性。希望能够通过脑观测和脑认知的结合来做脑模拟。现在这个仪器,可以看到百万级的神经元,对于它连接状态是什么?现在还没有看到视觉连接行为,但是已经找到听觉和视觉的环路局部,也没有找到全部。下面是国际上第一个看到小鼠听音乐,全脑神经元的变化。这是小鼠在听音乐时,那边是神经元的整个连接状态。亚细胞级、结构功能的统一,这是国际上第一个拿出的结果。小鼠的状态,对应的神经图就是脑连接的状态。同时还可以看到海马区分层神经元的连接状态,这里我找到局部信息传送的这种机制方式。可以看到这是一个毫米级的神经元在传送。希望在这里分析它模型,找到工作规律,为人工智能的信息传送机制带来一些好的算法和模型。

从2017年开始我做了近两年的生命科学和人工智能方面的实验,因为这个仪器做出来以后。也得到国际上很多学者的关注。

分辨率和视场加起来不是国际最领先的但我通量是领先的要突破400nm国际领先。元器件已经完成了希望在2019年的1月完成400nm最高分辨率集成。但是目前还缺经费。目前。

有10位老师带着博士生讨论清晰动物全脑实时成像数据,现在有一个团队专门做大数据分析。让小鼠看不同的颜色、不同动态的物体,视觉环路是怎样的另外还要研究比方神经网络的记忆决策和控制的机制。同时又组成了两个团队在做微观成像,就是分子成像,看细胞—个体细胞的特征和整体细胞的联系。通过微观和宏观来看能不能做尺度上的总体成像,为人工智能提出一些新的线索和方式。这个研究非常复杂,也要持续的研究。

生命是会发生变化的生命进化到现在人工智能阶段,未来方向。第一个方向。随着资料科学的发展,未来的生命会发生新形态和新业态的变化,比方我人造器官都会造出来,人工智能和我器官都已经在一起,真正实现了一个主动式的人工智能。

有三人的小团队,第二个方向。正在调研脑联网,就是解决国际上的下一个问题,意识能不能存储。这个问题是比拟前沿的也正在做这方面的分析。希望能够提出一点想法。

量子计算离我还有不远的距离。因此我提出了光电计算,第三个方向是光电计算。现在电子计算机基于硅级的纳米。把光子器件和硅基集成在一起,对人工智能的发展起到非常大的作用。现今复杂的算法使得我很多工作没有方法往下推进。光电计算如果用好了可以引领新一代摩尔定律的发生。如果光电计算形成,存储和计算一体化的就变成了什么?就变成了皮米级的工作。现在纳米级的如果做到皮米级的工作,可以带来新的摩尔定律的变化。

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