复旦大学冯建峰团队近日成功发布国际首个基于数据同化方法开发的数字孪生脑（Digital Twin Brain：DTB）平台，该平台具备860亿神经元规模、百万亿突触的全人脑尺度模拟能力，为脑科学家在无需直接接触真实人脑的情况下，进行神经科学理论探索、大脑智能机理验证提供了全新支持，同时也为人工智能的突破性研究提供了宝贵视角和方法。
这一研究成果以《类脑计算模拟和探索人类大脑的静息和任务状态：尺度与结构》为题，在《国家科学评论》（NSR）上作为封面文章发表，收录于NSR“人类大脑计算与类脑智能”专题。该平台通过逆向工程技术构建生物大脑的数字副本，有效“破译”了大脑在信息处理与神经编码原理上的机制，实现了从结构仿脑到功能仿脑的跨越。
冯建峰教授指出，数字孪生脑平台的构建为探究大脑结构与高级认知功能的复杂关系提供了重要研究实例，是实现理解大脑工作原理、启发未来通用人工智能的有效途径之一。该团队发展的多层数据同化方法，为大脑大模型的估计与辨识提供了有效技术手段，通过介观尺度的统计，推断出具有人类大脑规模的脉冲神经元网络模型。
随着研究的深入，团队发现数字孪生脑在规模与结构上越接近人类大脑，逐渐展现出类似在人脑中观测到的临界现象与相似的认知功能。特别是在50亿神经元规模（相当于猕猴大脑神经元规模）的模型上，已经能够模拟出类似人脑中的临界现象与认知功能。目前，团队已完成860亿神经元、总突触47.8万亿的全脑模型的形态模拟计算。
展望未来，数字孪生脑平台将为神经科学研究带来无限可能。它不仅可以帮助科学家进行数字实验，探索神经科学理论、大脑智能机理，还可以用于开展无生物主体时的“干”实验，为神经科学研究提供全新视角和方法。同时，该平台也将为人工智能的突破性研究提供重要参考，为实现更高级别的人工智能系统提供有力支持。
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