MIT利用机器人绘制大脑图谱以开发感知计算机

机器人的存在使得人类基因组图谱有望在12年内完成绘制，但在机器人的协助下，由微软联合创始人Paul Allen赞助、上月底完成的大脑图谱项目只花了四年时间。麻省理工学院和乔治亚理工学院的研究人员现在希望利用机器人绘制大脑组成表和线路图，帮助IBM这样的公司研发未来的感知计算机。

佐治亚理工学院工程教授Craig Forest表示：“通过机器人实现脑内活动自动测量以后，我们现在开始真正理解人脑的运作原理。想象一下，能够模拟脑内的任何细胞、记录它的反应以决定每种神经元的具体电子功能。再想象一下自动测量神经元之间的交流，比如学习过程中丘脑和大脑皮层之间的交流，或者手从热炉灶缩回时海马体和皮层之间的交流。”

过去三十年间，大脑科学的进展一直受需要手动方法锁定、记录神经元活动的限制。但新的机器人与智能计算机算法能够实现自动化，根据电子属性为神经元分类。研究人员有望完成大脑必备器官及其内联方法的类目，并据此打造未来的类人脑计算机。

发展顺利的佐治亚理工学院在读博士Suhasa Kodandaramaiah在Forest的实验室工作，与麻省理工教授Ed Boyden合作用机器臂在活体大脑里引导微管。该探测器以两微米的步距接近、触碰神经元，测量电阻抗。

和几乎每次都会在接触中致使神经元破裂的手动方法不同，机器人可以在伤害神经元之前立刻停止。紧接着开始吸气，然后将细小的电子探针插入、在动物依然存活时记录下它的正常电子活动。记录完成后，一组细胞基因构成样本可以被取出以分析哪种基因当前正被激活。研究人员将在大脑各区域重复此流程，以期获得大脑神经器官列表，包括它们的电子属性。接下来研究人员计划采用多尖端探针让机器人同时在多点测量电子活动，从而获得大脑不同区域交互的接线图。

Forest表示：“目前我们只在实验室动物身上进行过实验，但我们最终希望能将此技术用于人脑手术，以替代通过试错判断哪些神经元受损、需要移除。”

研究人员希望能够判断多种大脑病变的电子迹象，比如帕金森综合症、自闭症和癫痫。这不只是用来移除病变的神经元，还要帮助发现能够让神经元重归正常的药物。

研究人员还期望微芯片生产商能够使用他们的大脑器官表和接线图辅助类大脑的感知计算机项目，例如美国防务高级研究项目局(DARPA)的SyNAPSE（神经形态自适应塑料规模可控电子系统）。

这两所实验室希望新型机械探针方法能够用于AutoPatcher.org提供的自制设备，或者直接从Kodandaramaiah、Forest和Boyden成立的新公司Neuromatic Devices购买完整机器人解决方案。

项目研究资金来自美国国家卫生研究所（NIH）、国家科学基金会（NSF）以及麻省理工媒体实验室。项目的其他贡献者还包括麻省理工在读博士Giovanni Talei Franzesi以及麻省理工博士后Brian Chow。