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拷贝在我们的生活中似乎是一件再稀松平常不过的事情。可你是否曾想象过,我们的大脑,竟然也可以“拷贝”呢?

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是的,我们的大脑也可以拷贝。这个由大脑拷贝出来的孪生兄弟叫做“数字孪生脑”(DTB)。就像人类大脑的 " 备份 " 或克隆体,科学家不仅可以用它整合各类生物脑研究结果,还可以揭示脑机理、启发类脑智能、解锁所有和脑有关的疾病。

“数字孪生大脑”实现200亿脉冲神经网络全脑计算模拟

近期,复旦大学类脑智能科学与技术研究院发表了一项科学研究成果:基于大算力对大脑进行的复制和模拟,“数字孪生大脑”取得了从20亿到200亿次脉冲神经网络全脑计算模拟的突破进展,明年有望进一步逼近860亿,更接近真实人脑世界。科学家们通过深入解析人脑工作的模式,研究人工智能算法、数据、模型,为人工智能发展的革命性突破提供基础。

计算机模拟平台如何构建数字孪生大脑?

生物大脑是由不同功能子区域交互构成的复杂动力系统,分布于多脑区的神经网络联动实现脑功能。复旦大学数学科学学院陈波宇博士介绍构建数字孪生大脑主要有两步: 首先通过微观的单神经元动力学模型和宏观的DTI连接概率信息的整合, 搭建一个初始化的神经元级别的全脑模型, 并在大规模算力上有能力对其进行模拟; 然后, 通过用DA同化的方法调整介观层面的结构参数, 使得这个全脑模型的Bold信号可以拟合学习真实的fMRI信号, 进而构建出具有预测意义的数字孪生大脑。现有的DA同化进展遵寻从粗糙到精细, 即脑区->体素->皮层功能柱的路线, 逐步学习训练数字孪生大脑, 使得它的结构能够符合现有对大脑观测的全部信息。

成人大脑大约有86G神经元,总计约86T的突触,要实现大规模的全脑数字模拟,需要一个超大规模的异构计算模拟平台来支撑。曙光计算服务凭借多年的行业积累,构建超级算力互联,可提供海量的计算资源服务交付能力。计算中心内部采用200Gb Infinband超高速、低延迟网络,可实现模型训练中海量的数据传输和参数交互;独有的浸没式液冷相变冷却技术,可有效保障计算模拟平台的稳定性以及可靠性;为用户提供芯片,平台,应用级调优,提升性能,加速用户科研创新速度。

脑科学前沿研究广阔的应用前景

脑科学是了解人与自然的终极疆域。依托复旦大学类脑智能科学与技术研究院打造的国际一流的脑与类脑前沿研究平台和曙光智算计算服务平台,基于脑数据库和算法,可研究多动症和睡眠障碍的联系、大脑灰质和个性发育与醉酒频率的关系等问题,并实现通用人工智能在自动驾驶领域的初步应用。未来,随着产学研合作实质性开展,DTB有望在自动驾驶、智能电网、智慧物流、轨道交通、智慧诊疗等领域中发挥重要作用。

9月9日曙光智算诚邀复旦大学数学科学学院陈波宇博士分享了《异构计算上的数字孪生大脑》报告,回顾探索生物大脑的两种方式,深入的介绍了在基础方式研究上,如何用大算力构建数字孪生大脑与类脑智能研究领域面临的主要挑战,展望了数字大脑实践应用带来的社会价值。

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