機器人的存在使得人類基因組圖譜有望在12年內(nèi)完成繪制，但在機器人的協(xié)助下，由微軟聯(lián)合創(chuàng)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(xiàn)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(fā)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(xiàn)腦內(nèi)活動自動測量以后，我們現(xiàn)在開始真正理解人腦的運作原理。想象一下，能夠模擬腦內(nèi)的任何細胞、記錄它的反應(yīng)以決定每種神經(jīng)元的具體電子功能。再想象一下自動測量神經(jīng)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?！?/p>

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(jīng)元活動的限制。但新的機器人與智能計算機算法能夠?qū)崿F(xiàn)自動化，根據(jù)電子屬性為神經(jīng)元分類。研究人員有望完成大腦必備器官及其內(nèi)聯(lián)方法的類目，并據(jù)此打造未來的類人腦計算機。

發(fā)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(dǎo)微管。該探測器以兩微米的步距接近、觸碰神經(jīng)元，測量電阻抗。

和幾乎每次都會在接觸中致使神經(jīng)元破裂的手動方法不同，機器人可以在傷害神經(jīng)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(gòu)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(qū)域重復(fù)此流程，以期獲得大腦神經(jīng)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(qū)域交互的接線圖。

MIT和佐治亞理工學院發(fā)明了一種機械探針（中間）。它被用來創(chuàng)建大腦器官列表和接線圖，以供芯片生產(chǎn)商模擬

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(shù)用于人腦手術(shù)，以替代通過試錯判斷哪些神經(jīng)元受損、需要移除?！?/p>

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(jīng)元，還要幫助發(fā)現(xiàn)能夠讓神經(jīng)元重歸正常的藥物。

研究人員還期望微芯片生產(chǎn)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(wù)高級研究項目局（DARPA）的SyNAPSE（神經(jīng)形態(tài)自適應(yīng)塑料規(guī)?？煽仉娮酉到y(tǒng)）。

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(shè)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(wèi)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。