瑞士科学家研究果蝇大脑 为下一代机器人控制器研发奠定基础

盖世汽车讯 据外媒报道，瑞士洛桑联邦理工学院（Swiss Federal Institute of Technology，EPFL）的研究人员正在揭开果蝇大脑的秘密，以推动机器人技术的发展。该学院神经工程实验室（Neuroengineering Laboratory）的一个团队利用光遗传学（以光控制神经元），以探究大脑信号如何驱动运动。通过复刻果蝇的神经回路，研究团队旨在打造能够模仿果蝇敏捷性的机器人系统。

果蝇的神经元网络将简单的大脑信号转化为协调的行动（图片来源：洛桑联邦理工学院）

该研究的关键里程碑包括数字孪生模型，能够模拟该昆虫的行为，为大脑中的下行神经元如何控制运动功能提供见解。据研究人员所说，他们的工作在神经科学和机器人学之间架起了一座桥梁，通过利用小昆虫，启发研究先进的机器智能技术。

绘制运动网络

该研究团队利用光遗传学技术，探究了果蝇体内类似指令的特定下行神经元（DN）如何控制不同的行为。他们重点关注了负责向后行走、向前行走以及触角梳理的三个主要的下行神经元。该团队通过选择性地激活此类神经元中的每一个，并观察其他下行神经元中随之产生的活动，以了解此类早期信号如何动员更大规模的神经网络。

他们研究了果蝇大脑的连接组（即突触连接的详尽图谱），以了解此类神经元之间的相互作用。研究结果表明，类似指令的下行神经元并非独立运行，而是通过与其他下行神经元建立直接的兴奋性连接，以创建特定行为的网络。

据研究人员所说，负责启动向前行走的该下行神经元，与负责更为基础的行为（如触角梳理）的神经元所激活的网络更大。

为了区分此类大脑网络的功能，该研究团队还对无头果蝇进行了实验，并发现，向前行走和触角梳理等复杂行为的实现需要完整的下行神经元网络，但是向后行走等基础动作则无需此类网络。

该团队表示，此类发现为神经科学和机器人技术提供了见解，展示了大脑如何利用专门的、互相连接的网络来协调复杂的运动。

机器人技术与自然的融合

EPFL的研究人员正致力于从果蝇的行为模式，以塑造机器人技术和人工智能（AI）的未来。为了给机器人打造灵活的控制器，该团队正在研究果蝇如何利用大脑活动移动其肢体，而许多工程师则专注于机器人技术本身。未来，此类系统或许能够为各种大小的机器提供动力，包括大型机器人以及微型机器人果蝇。

了解果蝇如何利用腿部的机械传感器来感知周围环境是其工作中的关键部分。这一研究可能会催生出一种传感器嵌入式材料，以协助机器人与周围环境互动并适应环境。据科学家所说，若要让机器人以有意义的方式学习，它们就必须拥有能够探索的“身体”，就像动物（包括人类婴儿）通过移动与周围环境互动来学习一样。

打造能够解读和理解传感器数据的算法是一项复杂的任务。研究人员并非从零开始，而是从自然界，尤其是苍蝇的神经系统中汲取灵感。这份生物蓝图提供了自然界已经尝试过的有效答案。然而，并非所有的生物功能都适用于机器人。因此，该团队强调了生物学家进行跨学科合作的价值，生物学家能够帮助确定哪些大脑组件具有相关性。尽管该团队并不打算绘制人类大脑的图谱，但他们认为，对更为简单的系统（如果蝇大脑）的研究进展，将为机器人技术和人工智能的发展提供重要信息。