海洋生物实验室利用AI和虚拟现实探索人类记忆

Source: NVIDIA AI Blog

请提供您希望翻译的具体文本内容，我将为您翻译成简体中文。

海洋生物实验室的记忆研究

柏拉图观察到每一次经历都会触发大脑的变化，这种变化由长期记忆驱动。如今，神经科学家正深入探究这种转变的具体机制。

研究人员

“我的毕生工作是理解大脑如何运作，尤其是理解记忆——不仅仅是大脑中过去的痕迹，而是大脑对未来的估计。” — Andre Fenton

技术方法

• 硬件

  • NVIDIA RTX GPUs – 用于处理海量数据的强大图形处理器。
  • HP Z Workstations – 支持这些 GPU 的高性能工作站。

• 软件与工具

  • Custom AI pipelines – 用于处理和分析神经成像数据的定制 AI 流程。
  • syGlass – 用于沉浸式科学探索三维数据集的虚拟现实（VR）平台。

资助

• 国家精神健康研究院（NIMH）资助
• Chan Zuckerberg Initiative 资助

参考文献

• NVIDIA RTX GPUs:
• HP Z Workstations:
• syGlass VR platform:

神经森林揭秘

记忆是大脑海马体的职责。这个呈 C 形、形似海马的结构是 MBL 研究小组的主要研究对象。

Fenton 将海马体内的细胞比作森林，数十亿神经元看起来像细小的树干，而从树干伸出的枝条则像叶子。

Images were acquired by Matthew Parent and Daryl Watkins.

该团队正在研究这些“叶子”中的一小部分——代表蛋白质标记——这是一项极其繁琐的工作，因为每个标记约有一微米长。研究人员必须在脑细胞的森林中搜索，以找到正确的蛋白质标记，而这些标记仅占海马体所有蛋白质标记的约 1 %。

研究人员希望简化这些蛋白质的研究过程，并揭示它们多样结构可能对记忆编码的启示。

在引入 NVIDIA 和 HP 技术之前，收集和分析足够的蛋白质标记 3D 体积数据是项目的瓶颈。

“这是一个巨大的计算挑战，HP 和 NVIDIA 技术使我们能够完成第一步：捕获、检查并存储 3D 图像数据，” — Fenton。

借助这些技术，MBL 研究人员捕获了 10 TB 的体积数据，并随后进行人工视觉质量检查。

理解记忆或能预防神经疾病

团队的终极目标——在分子层面揭示记忆的功能——可以推动对与神经认知相关的脑疾病根本原因的研究，如阿尔茨海默病和痴呆症。

“人们通常不会把记忆视为心理健康的一部分，但几乎所有的精神功能障碍都取决于大脑存储的内容——你的信念、预期、焦虑以及你所期待的事物，” Fenton 说。“这些都是记忆发生时的不同方面，所以几乎所有的神经精神疾病和干预都依赖于这种理解。”

作为解决这些宏观问题的第一步，研究人员正在检查当蛋白质在海马体中迁移到错误位置时记忆会受到怎样的影响。

团队还通过使用 syGlass 在 HP Z 高性能工作站上（该工作站配备多块 NVIDIA RTX GPUs）策划并存储的高分辨率 3D 图像，研究大脑细胞的结构与功能之间的关联。

“如果我们能了解某件事是如何构建的，那么当出现问题时，我们就可以剖析它并找到根源，” Kumar 说。“这正是我们的目标：了解我们是如何保留记忆的，这样一旦出现问题，我们就知道该如何修复。”

启用虚拟现实与学生探索

在配备 NVIDIA RTX GPU 的 HP Z6 台式工作站上使用 syGlass，使研究人员的工作从耗时的操作转变为交互式的科学探索——这对于高中学生的参与尤为理想。

“HP‑NVIDIA‑syGlass 系统让我们能够通过吸引三名高中实习生来进行创新，”Kumar 说。“他们对我们的科学有抽象的兴趣，而我们意识到 syGlass 的虚拟体验可能会让他们着迷。结果证明我们是对的。”

研究人员在今年夏天邀请这三位好奇的学生进入实验室，使用 VR 头显分析记忆蛋白质，并提供数据的 3‑D 可视化。

他们的任务是定位与记忆相关的特定蛋白质并进行标记。虽然听起来很简单，但实习生必须在数十亿个神经元的海洋中筛选出仅几千个与研究相关的蛋白质标记。

由于试点项目取得成功，团队现在正计划为该项目扩大高中研究机会。

“为什么只停留在三名学生？”Fenton 说。“明年可以在多个地点扩展到十名学生，让我们在学习大脑的同时，他们也在学习大脑。”

了解更多关于 NVIDIA 加速的学术研究。