[科技界] 以线虫为模型模拟的神经网络，让机器人无需训练即可自动避开障碍物

该研究有利于促进生物人工智能算法的发展。

如何模拟生物的大脑来控制机器人？镂空项目恰好回答了这个问题。自2013年4月以来，该开源项目的研究进展和成果备受关注。

那么这个项目到底在做什么呢？简单来说，他们是在尝试编辑模拟秀丽隐杆线虫的整个神经元系统来控制机器人。

什么是线虫？为什么选择线虫？

秀丽隐杆线虫是一种无毒无害、能独立生存的线虫。它个体小，成虫只有1.5毫米长，全身透明，多为雌雄同体(雄性只占种群的0.2%)，可以是自花受精的，也可以是两性的。在20℃时，平均生命周期为3.5天，平均生殖力为300-350(但如果与雄性交配，可产生1400多个后代)。

自1965年以来，科学家悉尼布伦纳在分子生物学和发育生物学的研究领域使用线虫作为模式生物。1983年，科学家苏尔斯顿完成了线虫从受精卵到成虫的细胞谱系，并于2002年获得诺贝尔医学奖或生理学奖。

到目前为止，秀丽隐杆线虫也是唯一可以对体内所有细胞进行计数和分类的生物。

那么线虫怎么会和机器人联系在一起呢？

首先，我们需要对ai的未来方向有一个简单的了解。

至于ai未来的发展方向，诺贝尔奖得主爱德华·莫瑟(edvard moser)曾在一次采访中指出，人工智能系统的发展最终会接近人脑，相应地，对大脑的研究也会推动ai的发展。

但是正如爱德华所说，我们永远无法理解我们的大脑。所以目前的研究现状是人脑太复杂，无法用生物学来描述。

因此，研究人员希望选择一种可以被人类生物学描述的生物系统作为神经细胞机器人系统研究的出发点，而秀丽隐杆线虫是唯一一种细胞信息完全已知的生物。基于这一考虑，瑞安·梅里和其他人于2013年联合发起了全球大会。

瑞安·默克莱，美国非盈利组织“创意共享空间”的首席执行官，全球透孔大会项目基金董事会主席

镂空项目是什么？它具体研究什么？

全球大会是一个国际开放的科学项目，旨在自下而上(从细胞水平，在计算机上显示和应用)模拟秀丽隐杆线虫。该项目的长期目标是模拟秀丽隐杆线虫的全部959个细胞。

这项研究仍处于第一阶段，在此期间，他们计划建立一个包含302个神经元和95个肌肉细胞的模型来模拟蠕虫的运动。

目前，本项目的物理引擎sibernetic已经建成，神经连接群和肌肉细胞已经以neuroml格式创建，整个蠕虫的三维解剖模型可以通过浏览器自由查看。此外，透空项目还参与了geppetto仿真框架的开发，这是一个用于开发生物整体建模的多算法、多尺度仿真平台。

从公布的视频中，研究小组已经能够模拟线虫的肌肉和运动。整个代码是用python写的，相当于把线虫的302个神经元和95个肌肉细胞移植到一台计算机上，控制机器人的运动。