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据外媒报导，谷歌刚刚发布了一项最新研讨结果“用洪水填充网络（Flood-Filling Networks）和部分调整办法（Local Realignment）主动重建接连切片成像的果蝇大脑”。
论文主页截图
这项研讨是谷歌与霍华德休斯医学研讨所（HHMI）、剑桥大学协作进行的，总共16位研讨人员参加了这个研讨，首要方针是经过制作果蝇大脑的完好的神经网络以了解神经系统是怎么运作的，并终究制作出人类大脑图画。
值得注意的是，这并不是第一次完好制作果蝇大脑，MIT和霍华德·休斯医学研讨所（HHMI）科学家们在本年1月现已成功对果蝇的完好大脑进行了成像，而且清晰度达到了纳米级，但那次由所以运用显微镜进行成像，依然归于人工办法。
将果蝇大脑切割成不计其数40纳米切片
挑选果蝇的大脑进行研讨并不是随机的，正如该论文的几位合著者在一篇博客文章中指出，与青蛙大脑（超越1000万个神经元）、老鼠大脑（1亿个神经元）、章鱼大脑（50亿个神经元）或人类大脑（1000亿个神经元）比较，果蝇大脑相对较小（10万个神经元），这使得他们更简单把它作为一个完好的回路进行研讨。
在试验进程中，研讨小组首要选用的数据集是FAFB，它是“full adult fly brain”的缩写。研讨小组向一只果蝇的大脑细胞和突触中注入重金属（heavy metals），以符号每个神经元及其衔接处的概括。为了发生图画，他们用一束电子束击中大约7062个大脑切片，这些电子束穿过除注入金属部分以外的一切部分。
一个40万亿像素的果蝇大脑的3D重建
制作出一个果蝇大脑需求首要将其切割成陈千上万个40纳米的超薄切片，然后用透射电子显微镜对其进行成像，这就发生了超越40万亿像素的大脑图画，之后还需求将这些2D图画排列成整个大脑的3D图画。
接下来，数千个谷歌云TPU——谷歌定制的人工智能加快器芯片——运转一种特别的算法，称为洪水填充网络（FFN），来主动追寻果蝇大脑中的每个神经元。
当然，重建进程并非一往无前。当接连切片中的图画内容不安稳（对齐不行完美）或短少多个接连切片时，FFN体现欠安。为了削减精度和准确性的下降，研讨小组估算了3D大脑图画中的切片一致性，并在FFN杰出显现每个神经元的一起安稳了部分内容。
此外，他们还运用了一种人工智能模型，称为切割增强循环（SECGAN）——一种专门用于切割的生成性对立网络——来核算并填充图画体积(volume)中缺失的切片。有了这两个新的程序，他们发现FFN可以“愈加强壮地”追寻多个缺失切片的方位。
用Neuroglancer完效果蝇大脑图画可视化
在大脑彻底成像的情况下，研讨小组运用上述的NeuroGleener处理了可视化的问题。它根据WebGL，并在新版Chrome和Firefox中得到支撑，它展现了一个由三个正交横截面视图和一个显现选定目标3D模型的视图（具有独立方向）组成的四窗格视图。
雌果蝇“半脑”样本的对齐演示
NeuroGleener是一个在github上的开源项目，可以检查petabyte级3D volume，并支撑许多高档功用，如恣意轴横截面重构，多分辨率网格，以及经过与Python集成开发自定义剖析workflow的强壮功用。该东西已被协作者广泛运用，包括艾伦脑科学研讨所、哈佛大学、HHMI、马克斯普朗克研讨所、MIT、普林斯顿大学等。
论文的合著者表明他们的大脑图画并不完美，由于依然包括一些过错而且跳过了对大脑突触的辨认，但他们估计，切割办法的开展将进一步改善大脑重建。他们正在与珍妮亚研讨院的FlyEM团队协作，运用离子束扫描电子显微镜技能获取的图画，创立一个“高度验证”和“翔实”的果蝇大脑衔接组。
他们也希望他们在衔接组学方面的作业可以加快美国卫生部和剑桥大学对果蝇大脑学习、回忆和感知的研讨。本着开源的精力，他们运用NeuroGleener（一种内部交互式3D界面）供给了完好的研讨定论供阅读和下载。
结语：谷歌AI重建果蝇大脑
谷歌一直是AI技能的推重者和前沿研讨者，就像本篇文章说到的，其现在的AI技能现已可以对果蝇大脑进行纳米级切片并重建。
尽管果蝇的神经元比较少试验起来相对简单，但这项技能现已是一项严重的打破，就像论文作者所说：“现在的效果并不完美，由于还有一些过错和遗漏，但随着这项技能的不断前进，大脑切片和重建也会持续前进。”
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