在美國(guó)普林斯頓神經(jīng)科學(xué)研究所的一個(gè)實(shí)驗(yàn)室里，一群受試者正在看圖片、看電影、聽廣播，而科學(xué)家們則通過(guò)功能性磁共振成像（fMRI）來(lái)追蹤他們的大腦活動(dòng)。研究人員的目標(biāo)是：在受試者思考、感受和對(duì)刺激做出反應(yīng)時(shí)，能實(shí)時(shí)“讀取”他們的大腦活動(dòng)。

這是普林斯頓大學(xué)神經(jīng)科學(xué)家與英特爾的一項(xiàng)合作，致力于實(shí)時(shí)繪制人類大腦“地圖”，開發(fā)下一代大腦成像分析技術(shù)。普林斯頓大學(xué)和英特爾研究院的研究人員開發(fā)了一種軟件，讓神經(jīng)科學(xué)家得以實(shí)時(shí)繪制腦部圖像，同時(shí)解碼神經(jīng)數(shù)據(jù)并揭示大腦活動(dòng)如何影響學(xué)習(xí)、記憶和其它認(rèn)知功能。

在此次合作之前，研究人員需要花上好幾天時(shí)間來(lái)分析fMRI掃描結(jié)果。一次典型的掃描最多可包含100萬(wàn)個(gè)三維像素。在幾年前，這還是一項(xiàng)不可能完成的任務(wù)——分析單次掃描就非常耗時(shí)，分析大量掃描則意味著完全超出系統(tǒng)的存儲(chǔ)和處理能力。

研究人員不僅想要加快分析單次大腦掃描的流程，還希望實(shí)時(shí)分析大腦中的海量數(shù)據(jù)。普林斯頓神經(jīng)科學(xué)研究所教授Ken Norman表示：“我們需要所能獲得的所有計(jì)算能力，因?yàn)槿绻覀兘獯a的速度越快，神經(jīng)反饋就會(huì)越有效。”借助英特爾的計(jì)算力和人工智能等技術(shù)，這一挑戰(zhàn)正在得到解決。

當(dāng)神經(jīng)科學(xué)家想要進(jìn)一步了解人類大腦時(shí)，英特爾的計(jì)算機(jī)科學(xué)家則計(jì)劃利用大腦研究來(lái)設(shè)計(jì)更高效的軟件算法，從而處理大量數(shù)據(jù)。英特爾研究院的首席高級(jí)工程師Ted Willke表示：“我們希望把從人類認(rèn)知研究中學(xué)到的知識(shí)，應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能。這可能會(huì)讓自動(dòng)駕駛變得更加安全，讓研究人員更快開發(fā)新藥，讓醫(yī)生更早檢測(cè)到癌癥。”

普林斯頓-英特爾聯(lián)合團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開放了他們的大腦成像分析工具包（BrainIAK），以幫助全球其他研究人員處理fMRI數(shù)據(jù)。聯(lián)合團(tuán)隊(duì)希望把他們的研究成果應(yīng)用于其他行業(yè)的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能項(xiàng)目，包括制藥研發(fā)。

通過(guò)一種被稱為虛擬篩選的流程，研究人員正在尋找一種藥物，它能夠作為特定生物“鎖”的“鑰匙”。化學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)包含了數(shù)百萬(wàn)個(gè)“密鑰”，但新的技術(shù)讓研究人員能夠在這些龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)中更快地進(jìn)行篩選，以找到最適合解開這些“鎖”的藥物清單。

“其他研究人員將能夠從我們的進(jìn)展中獲益，并取得更大進(jìn)展。”普林斯頓大學(xué)教授Nicholas Turk-Browne表示。