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                                                                  【极速PK10app】40万亿画素重建史上最清晰「果蝇大脑」,Google AI要做什么?

                                                                  40万亿画素重建史上最清晰「果蝇大脑」,Google AI要做什么?

                                                                  从重建果蝇大脑作为基点,展现Google AI庞大的数据处理能力及杰出的生物科技技术,企图探究生物乃至人类的大脑秘密。

                                                                  与生命科学、人类疾病研究密切相关的动物,除了小白鼠、猴子这些动物,还有一个重要的动物是——果蝇。

                                                                  从遗传学研究、生命发育研究,再到生物节律,不少诺贝尔获奖者的研究都与果蝇有关。而且果蝇的很多基因与人类同源。

                                                                  40万亿画素重建史上最清晰「果蝇大脑」,Google AI要做什么?

                                                                  ▲果蝇大脑的部分神经元

                                                                  近日,Google AI宣布,他们与霍华德.休斯医学研究所(Howard Hughes Medical Institute,HHMI)、哈佛大学共同合作,使用数千个TPU(注1),重建了果蝇大脑。

                                                                  注1:张量处理器(tensor processing unit,TPU)是Google为机器学习全客制化的人工智能加速器专用积体电路,专为Google的深度学习框架TensorFlow而设计。

                                                                  40万亿画素重建史上最清晰「果蝇大脑」,Google AI要做什么?

                                                                  ▲Neuroglancer

                                                                  与此同时,他们还在Neuroglancer中公开果蝇的大脑模型,公众可以透过下载或在线获取果蝇大脑神经网络的3D成像。值得一提的是,Neuroglancer让庞大的数据可以做到可视化,并且实现互动。

                                                                  果蝇被作为试验昆虫,主要是因为它的大脑神经元数量较少,为10万个。而老鼠的大脑神经元有1亿个,人类大脑的多达1,000亿个。

                                                                  重建果蝇大脑的过程是这样的:首先将果蝇的大脑切成数千张40纳米薄的薄片,然后使用透射电子显微镜对切片进行成像。)接着,再将这些2D图像一层一层地拼接,组合成为3D成像。

                                                                  40万亿画素重建史上最清晰「果蝇大脑」,Google AI要做什么?

                                                                  ▲去年有学者也发布过类似的成果,图片来自 Juan Eugenio Iglesias

                                                                  在此之前也有学者和机构尝试透过类似的方法重建果蝇大脑,但在拼接的过程中,依然会出现一些误差。就像我们用很锋利的刀,把一个西瓜切成薄片,这个过程肯定会有果肉组织被刀刃带走。

                                                                  然而透过使用机器学习和神经网络模型,可以追踪那些切片有缺失的部位,让图像实现更好的拼接。这其中使用到一个名为FFN(FeedForWard Neural Network)的神经模型,也称为前馈神经网络。数千张40纳米薄的切片,共产生40万亿画素的图像[(,在处理如此巨大的数据量时,研究人员使用了数千个云端TPU。

                                                                  郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的,如作者信息标记有误,请第一时间联系我们修改或删除,多谢。

                                                                  上一篇:小米9 5G版入网工信部 - 小米,5G
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