在生物智能與人工智能交叉研究的領域中，一項突破性的成果近日由智源研究院揭曉。研究院推出的BAAIWorm天寶系統(tǒng)，是一個基于數(shù)據(jù)驅動的生物智能模擬系統(tǒng)，首次實現(xiàn)了秀麗線蟲神經系統(tǒng)、身體與環(huán)境的閉環(huán)仿真。
這一創(chuàng)新系統(tǒng)不僅構建了線蟲的精細神經系統(tǒng)模型，還將其身體和環(huán)境納入考量，形成一個完整的閉環(huán)系統(tǒng)。通過模擬線蟲的行為，研究人員得以深入探索神經結構如何影響智能行為。這一工作為探索大腦與行為之間的神經機制提供了全新的研究平臺，標志著生物智能研究邁入了一個新階段。
BAAIWorm天寶的重要進展在國際科學界引起了廣泛關注。智源研究院理事長黃鐵軍和生命模擬研究中心的馬雷等人，在《自然·計算科學》期刊上發(fā)表了相關研究成果，并榮幸地被選為期刊封面故事。這一成果不僅為研究生物智能提供了新的平臺，也為具身智能理論的進一步發(fā)展和人工智能領域的應用奠定了堅實基礎。
倫敦大學學院的Padraig Gleeson教授，作為OpenWorm團隊的成員和本文的審稿人之一，對BAAIWorm天寶給予了高度評價。他指出，這是一項了不起的成果，將秀麗線蟲的生理學和解剖學信息整合進了一個計算模型，在不同層面呈現(xiàn)了諸多進展，構成了一幅條理清晰的圖景。
《自然·計算科學》的資深編輯Ananya Rastogi同樣對這項工作表示贊賞，認為動態(tài)的機體與環(huán)境相互作用以及精細的模擬相結合，使得在閉環(huán)系統(tǒng)中研究大腦活動如何影響行為成為可能。這一成果的另一審稿人也表示，這項研究為我們從整體上理解神經系統(tǒng)建立了新的研究范式。
近年來，神經科學和人工智能技術的深度交叉融合推動了生物體模型在理解神經系統(tǒng)與行為關系方面的應用。國際上的多個研究機構在這一領域取得了顯著進展，而BAAIWorm天寶無疑是其中的佼佼者。通過高精度還原和模擬生物智能，它為理解和探索生物啟發(fā)的具身智能的核心機制提供了重要的實驗平臺。
在秀麗隱桿線蟲中，運動、覓食等行為是由其神經回路、肌肉生物力學和實時環(huán)境反饋之間的協(xié)調互動驅動的。然而，傳統(tǒng)的模型往往將神經系統(tǒng)或身體環(huán)境孤立開來，未能捕捉到支撐復雜行為的整體“大腦-身體-環(huán)境”交互。BAAIWorm天寶通過構建一個閉環(huán)的生物物理精細模型，成功解決了這一難題。
BAAIWorm天寶作為一個開源模塊系統(tǒng)，由兩個子模型組成：一個是生物物理層面上精細的神經網(wǎng)絡模型，模擬秀麗隱桿線蟲的神經系統(tǒng)；另一個是根據(jù)線蟲解剖學構建的身體模型，并被一個可計算的簡化3D流體環(huán)境所包圍。神經網(wǎng)絡模型中的每個神經元都被表示為一個多艙室模型，以精確復現(xiàn)線蟲神經元的電生理特性。
身體模型結合了96個肌肉細胞，這些肌肉細胞基于秀麗隱桿線蟲的解剖學建模，表面級的力模擬了推力和阻力，優(yōu)化了計算效率，同時反映了生物體在流體環(huán)境中的互動特性。系統(tǒng)還簡化模擬了環(huán)境中的連續(xù)感官輸入，這些輸入會動態(tài)影響神經計算，進而驅動肌肉收縮，形成一個閉環(huán)反饋系統(tǒng)。
BAAIWorm天寶在多個方面取得了顯著進展。研究團隊基于線蟲神經元的真實生理特性，構建了一個高精度神經網(wǎng)絡模型，這是目前已知首個同時在神經元層面和神經網(wǎng)絡層面都具有真實動力學特性的多艙室建模模型。該系統(tǒng)的身體環(huán)境模型符合生物線蟲解剖特性，可精準穩(wěn)定地追蹤和度量三維軟體運動。
更重要的是，BAAIWorm天寶首次建立了線蟲神經網(wǎng)絡模型與身體環(huán)境模型的閉環(huán)交互，模擬線蟲通過之字形運動接近食物的行為。研究人員可以通過模擬的方法，實時觀察線蟲的軌跡、神經活動以及肌肉信號，從而更深入地理解神經系統(tǒng)與行為之間的關系。
智源研究院的生命模擬研究中心在研究中使用了OpenWorm提供的諸多寶貴工具和數(shù)據(jù)，并在此基礎上實現(xiàn)了顯著的進展。BAAIWorm天寶在增強版神經網(wǎng)絡模型、增強版生物體與環(huán)境建模以及閉環(huán)互動方面取得了重要突破，推動了這一領域的進一步發(fā)展。
