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拷貝在我們的生活中似乎是一件再稀松平常不過的事情。可你是否曾想象過，我們的大腦，竟然也可以“拷貝”呢？

是的，我們的大腦也可以拷貝。這個由大腦拷貝出來的孿生兄弟叫做“數字孿生腦”（DTB）。就像人類大腦的 " 備份 " 或克隆體，科學家不僅可以用它整合各類生物腦研究結果，還可以揭示腦機理、啟發類腦智能、解鎖所有和腦有關的疾病。

“數字孿生大腦”實現200億脈沖神經網絡全腦計算模擬

近期，復旦大學類腦智能科學與技術研究院發表了一項科學研究成果：基于大算力對大腦進行的復制和模擬，“數字孿生大腦”取得了從20億到200億次脈沖神經網絡全腦計算模擬的突破進展，明年有望進一步逼近860億，更接近真實人腦世界。科學家們通過深入解析人腦工作的模式，研究人工智能算法、數據、模型，為人工智能發展的革命性突破提供基礎。

計算機模擬平臺如何構建數字孿生大腦？

生物大腦是由不同功能子區域交互構成的復雜動力系統，分布于多腦區的神經網絡聯動實現腦功能。復旦大學數學科學學院陳波宇博士介紹構建數字孿生大腦主要有兩步: 首先通過微觀的單神經元動力學模型和宏觀的DTI連接概率信息的整合, 搭建一個初始化的神經元級別的全腦模型, 并在大規模算力上有能力對其進行模擬; 然后, 通過用DA同化的方法調整介觀層面的結構參數, 使得這個全腦模型的Bold信號可以擬合學習真實的fMRI信號, 進而構建出具有預測意義的數字孿生大腦。現有的DA同化進展遵尋從粗糙到精細, 即腦區->體素->皮層功能柱的路線, 逐步學習訓練數字孿生大腦, 使得它的結構能夠符合現有對大腦觀測的全部信息。

成人大腦大約有86G神經元,總計約86T的突觸，要實現大規模的全腦數字模擬，需要一個超大規模的異構計算模擬平臺來支撐。曙光計算服務憑借多年的行業積累，構建超級算力互聯，可提供海量的計算資源服務交付能力。計算中心內部采用200Gb Infinband超高速、低延遲網絡，可實現模型訓練中海量的數據傳輸和參數交互；獨有的浸沒式液冷相變冷卻技術，可有效保障計算模擬平臺的穩定性以及可靠性；為用戶提供芯片，平臺，應用級調優，提升性能，加速用戶科研創新速度。

腦科學前沿研究廣闊的應用前景

腦科學是了解人與自然的終極疆域。依托復旦大學類腦智能科學與技術研究院打造的國際一流的腦與類腦前沿研究平臺和曙光智算計算服務平臺，基于腦數據庫和算法，可研究多動癥和睡眠障礙的聯系、大腦灰質和個性發育與醉酒頻率的關系等問題，并實現通用人工智能在自動駕駛領域的初步應用。未來，隨著產學研合作實質性開展，DTB有望在自動駕駛、智能電網、智慧物流、軌道交通、智慧診療等領域中發揮重要作用。

9月9日曙光智算誠邀復旦大學數學科學學院陳波宇博士分享了《異構計算上的數字孿生大腦》報告，回顧探索生物大腦的兩種方式，深入的介紹了在基礎方式研究上，如何用大算力構建數字孿生大腦與類腦智能研究領域面臨的主要挑戰，展望了數字大腦實踐應用帶來的社會價值。

復制鏈接在網頁端打開：

https://live.vhall.com/v3/lives/watch/399437325

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數字孿生大腦：計算機向大腦秘密的無限逼近