核心發現係一個完整嘅零件清單同電路圖,對應一個識行、識飛、識食嘢、識求偶同識學習嘅大腦。研究人員將果蠅嘅神經元分類為超過8400種唔同嘅細胞類型,揭示出神經架構驚人嘅多樣性 。呢張接線圖展示咗感覺訊息點樣流入大腦、經過處理,然後喺神經索觸發運動指令——畀科學家有一條由感覺到行動嘅直接視線
。
關於呢個項目嘅關鍵事實:
手上有咗完整嘅線路圖,神經科學家終於可以追蹤特定嘅迴路點樣產生特定嘅行為。研究人員可以由一個感覺神經元開始——例如,一個對氣味有反應嘅神經元——然後沿著突觸連接,穿過處理中心,一路追到驅動運動嘅運動神經元 。喺連接組出現之前,呢種端對端嘅可視性係冇可能做到嘅。
果蠅本身就係研究人類疾病嘅一個強大模式生物。呢個連接組而家畀科學家可以檢查同人類腦部疾病相關嘅基因突變點樣改變神經線路,提供一個易於操作嘅系統去揭示疾病機制 。佢仲為將連接組學擴展到更大物種建立咗藍圖,有一條明確嘅路徑邁向繪製老鼠大腦,有朝一日甚至係人腦
。
人工神經網絡多年嚟一直受生物學啟發,但果蠅連接組提供咗一啲根本上唔同嘅嘢:一個完全繪製好嘅生物架構,係經過進化以極高嘅能源效率去解決現實世界問題嘅 。工程師可以直接研究果蠅嘅電路模式,用嚟設計新嘅神經形態計算晶片同演算法,令佢哋嘅運作更似一個大腦,而唔係今日嗰啲分層深度學習堆疊。
同樣重要嘅係開發嚟建立呢個連接組本身嘅AI工具。呢個項目依賴機器學習,喺電子顯微鏡影像入面自動分割神經元,然後再細化嗰啲分割。呢啲相同嘅AI技術可以直接轉移到未來更大動物嘅連接組學項目,加速成個領域嘅進步 。
果蠅嘅神經系統整合咗視覺、嗅覺、觸覺同本體感覺,去控制敏捷嘅行走同飛行——而且全部都係靠大約14萬個神經元搞掂 。理解呢個咁精簡嘅電路點樣實現到穩健嘅即時導航同避開障礙物,可能會為無人機同微型機械人帶嚟設計上更簡單、功耗更低嘅控制系統
。未來嘅自主機械人,唔再需要靠又大又笨重嘅處理器去運行龐大嘅AI模型,而係可以依賴受果蠅啟發嘅輕量級電路,以同樣嘅速度同精準度對世界作出反應。