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機器人的存在使得人類基因組圖譜有望在12年內完成繪制，但在機器人的協助下，由微軟聯合創始人Paul Allen贊助、上月底完成的大腦圖譜項目只花了四年時間。麻省理工學院和喬治亞理工學院的研究人員現在希望利用機器人繪制大腦組成表和線路圖，幫助IBM這樣的公司研發未來的感知計算機。 佐治亞理工學院工程教授Craig Forest表示：“通過機器人實現腦內活動自動測量以后，我們現在開始真正理解人腦的運作原理。想象一下，能夠模擬腦內的任何細胞、記錄它的反應以決定每種神經元的具體電子功能。再想象一下自動測量神經元之間的交流，比如學習過程中丘腦和大腦皮層之間的交流，或者手從熱爐灶縮回時海馬體和皮層之間的交流。” 過去三十年間，大腦科學的進展一直受需要手動方法鎖定、記錄神經元活動的限制。但新的機器人與智能計算機算法能夠實現自動化，根據電子屬性為神經元分類。研究人員有望完成大腦必備器官及其內聯方法的類目，并據此打造未來的類人腦計算機。 發展順利的佐治亞理工學院在讀博士Suhasa Kodandaramaiah在Forest的實驗室工作，與麻省理工教授Ed Boyden合作用機器臂在活體大腦里引導微管。該探測器以兩微米的步距接近、觸碰神經元，測量電阻抗。 和幾乎每次都會在接觸中致使神經元破裂的手動方法不同，機器人可以在傷害神經元之前立刻停止。緊接著開始吸氣，然后將細小的電子探針插入、在動物依然存活時記錄下它的正常電子活動。記錄完成后，一組細胞基因構成樣本可以被取出以分析哪種基因當前正被激活。研究人員將在大腦各區域重復此流程，以期獲得大腦神經器官列表，包括它們的電子屬性。接下來研究人員計劃采用多尖端探針讓機器人同時在多點測量電子活動，從而獲得大腦不同區域交互的接線圖。 Forest表示：“目前我們只在實驗室動物身上進行過實驗，但我們最終希望能將此技術用于人腦手術，以替代通過試錯判斷哪些神經元受損、需要移除。” 研究人員希望能夠判斷多種大腦病變的電子跡象，比如帕金森綜合癥、自閉癥和癲癇。這不只是用來移除病變的神經元，還要幫助發現能夠讓神經元重歸正常的藥物。 研究人員還期望微芯片生產商能夠使用他們的大腦器官表和接線圖輔助類大腦的感知計算機項目，例如美國防務高級研究項目局(DARPA)的SyNAPSE（神經形態自適應塑料規模可控電子系統）。 這兩所實驗室希望新型機械探針方法能夠用于AutoPatcher.org提供的自制設備，或者直接從Kodandaramaiah、Forest和Boyden成立的新公司Neuromatic Devices購買完整機器人解決方案。 項目研究資金來自美國國家衛生研究所（NIH）、國家科學基金會（NSF）以及麻省理工媒體實驗室。項目的其他貢獻者還包括麻省理工在讀博士Giovanni Talei Franzesi以及麻省理工博士后Brian Chow。 |
