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腦科學中心羅中泉老師實驗室最近利用中心1.2版果蠅神經圖譜資料庫建立擁有兩萬多顆神經細胞之腦網路計算模型，並展示此模型的電腦模擬如何維持穩定與呈現複雜且多樣性的神經活動。

此研究由羅老師實驗室的黃榆棊與王誠德兩位博士班學生負責。他們花了數年的時間分析資料庫的兩萬多筆神經影像，從每顆神經細胞的型態與大小來建構其計算模型與參數。另外使用實驗室先前發展的機器學習演算法估計每個神經細胞的樹突與軸突的位置，最後再由每個神經細胞之間的距離來估算任兩細胞之間是否形成連結。有了這些分析他們即可建構一個有兩萬多顆神經元的大腦計算模型。接下來他們執行此計算模型的電腦模擬，發現模擬的大腦非常不穩定，經常容易產生類似癲癇的神經活動，但若加上短期神經元可塑性，可有效的去除癲癇活動而讓模擬的大腦穩定下來。有趣的是在沒有任何知覺訊號(嗅覺、視覺等)輸入的情況下，此模擬大腦仍然展示出多樣性的神經活動，如震盪、突波或非週期性等模式，顯示出此模擬大腦有產生複雜行為的潛力。

清華大學腦科學研究中心於2004年由江安世院士創立，2011年發表初步的果蠅腦神經網路圖譜，被美國紐約時報譽為建構人腦神經網路圖譜的開端。2018年起得到教育部及科技部深耕特色中心五年計畫的支持，現今已獲得九萬多顆神經細胞的立體圖像，為國際最大的腦神經元資料庫。除了持續收集神經細胞連結的資料，中心也開始建構功能性腦神經網路圖譜，研究學習與記憶的分子與網路機制。中心歡迎跨領域合作，未來果蠅大腦之電腦模擬將與實驗互相驗證，期望能協助科學家對大腦神經網路的運作原理有更深入的理解，進而發展出更聰明的人工智慧。
腦科學中心將持續改進此大腦模擬，並與實驗互相驗證，期望未來能協助科學家對大腦神經網路的運作原理有更深入的理解。更多..

先前研究已發現到，果蠅大腦中有一個形狀類似甜甜圈，稱為「橢球體」的腦區，若外界存在醒目的目標，橢球體上會有局部的高活性神經區域，就像腦中內建了一個指南針一樣。羅老師實驗室的蘇大舜等人，從腦科學中心已有的神經元資料中，建立起一個神經網路模型，嘗試模擬橢球體的功能。這個模型包含兩種結構，一種是對稱性連結，可以使果蠅在直走或停止時記住特定方位，另一種則是不對稱連結，在此之下又囊括了順時鐘、逆時針連結兩種，好讓果蠅在旋轉時，局部活性區域可以隨時更新，不會迷失方向。

過去有關空間方向感的研究，絕大多數是在老鼠上面進行，但始終缺乏細胞尺度的資料，使得這些模型趨於假設性。而這個透過細胞層級建構起的神經網路，更容易經由實驗驗證，或是修正成更加準確的模型，讓我們解開昆蟲方向感之奧秘。

完整神經網路模型 (左圖1：對稱連結；左圖2：不對稱連結)

當理論模型建立之後，有沒有機會見到該模型的實際行為呢？在國立清華大學羅中泉老師實驗室的Flyintel計畫正是為此而生。透過這個計畫，可以將神經迴路與知覺和運動串在一起，展示實際的行為。

此次會議發表中，研究團隊在Flyintel上實現一個簡化的果蠅中央複合體（central complex）網路，和一個簡單的行走方向選擇迴路，搭配機器車上配備的距離感測器、顏色辨識模組作為感覺輸入，能在有限空間中隨意行走，並避開障礙；更進一步還能選定特定顏色作為標記，藉由中央複合體網路可以「記憶」該標記的位置，隨著機器車自身移動，該網路可以根據移動方向補償標記點的位置，就好比中國古代的指南車，只不過這完全依靠神經網路的記憶來達成。

實體展示中，我們能看到：一開始機器車在一個四周都是人造障礙物的圓形場域任意行走，不斷進行行走與避障，直到偵測到預先指定的顏色標記，就會在中央複合體迴路中形成記憶，該記憶位置透過LED陣列表現出來；一段時間後進入第二階段，「歸巢（homing）」階段，機器車開始往顏色標記的位置移動，但在此時，該標記已被移除，於是只能憑方才的記憶達成這個任務。

整體來說，這個展示一方面可用來驗證該網路模型的行為，另一方面亦能開展該網路於實體應用的可能。尤其近年脈衝式神經網路（spiking neural network, SNN）名聲日漸響亮，本計畫可說是SNN實體應用之先驅研究之一。

研究原始文獻：Huang-Yu Yao, Hsuan-Pei Huang, Yu-Chi Huang and Chung-Chuan Lo (2019). Flyintel - a Platform for Robot Navigation based on a Brain-Inspired Spiking Neural Network. 2019 IEEE International Conference on Artificial Intelligence Circuits and Systems (AICAS) p.219-220 (Conference proceeding)