這只線蟲不簡單！大腦被高精度還原，可動態蠕動前行( 二 ) _神經元

那么，這只“智能線蟲”究竟長啥樣？
首先，團隊利用大量公式和模型，建模出線蟲的“電子神經元” 。
用到的模型主要有三種：多種離子通道模型、Hodgkin-Huxley模型和多艙室（多房室）模型（Multi-compartment Model）。
其中，多種離子通道模型顧名思義，用于模擬細胞膜上的各種離子通道，天寶 1.0模型使用了14種離子通道；
Hodgkin-Huxley模型（HH模型），能將神經元的每個部分都模擬成不同的電路元件；

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△HH模型示例，圖片來源于維基百科—真·生物是一臺精密的電子儀器
多艙室模型，將神經元視為一個系統，按動力學特點分為若干個艙室，每個艙室所包含的離子通道數目也各不相同。

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△圖片來源于江小芳, 劉深泉, 張煦晨著論文《中等多棘神經元的多房室模型分析》
這三種模型組合起來，就能將神經元的構造、神經元細胞膜上動作電位和梯度電位的形成與傳導、以及物質在各機體部分間傳導的速率模擬出來。
施工完成后的這只“智能線蟲”，精細建模了秀麗隱桿線蟲（雌雄同體）的302個神經元、以及這些神經元之間的數千個連接，使用了14種離子通道，細節達到了亞細胞級別。
線蟲的302個神經元分為感官神經元、中間神經元和運動神經元等，在這其中，團隊又針對106個感知和運動神經元進行了高精度建模，高度擬合了它們的電生理動力學。
統計下來，單個神經元最多艙室（compartment）數2313個，最少10個。302個神經元平均每個52個艙室。神經元之間的突觸連接精細到神經突（樹突、軸突）的水平：

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然后，團隊構造了一個3D流體動態仿真環境，讓線蟲在接近真實的場景下運動起來。
注意，模擬環境這一步尤為重要，它是研究線蟲如何自適應微觀環境運動方式的關鍵步驟。
線蟲建模精細到亞細胞（微米級別）后，物理定律的尺度都縮小了，摩擦力與粘滯力的作用要比重力大上幾個數量級。
在這種情況下，線蟲還能自如地吃飯喝水供能，與其和環境交互的巧妙方式密不可分。
因此，天演團隊結合計算神經學、運動力學、圖形學等多學科交叉，為智能線蟲“天寶”構造了逼真的線蟲肌肉和身體軟體模型，建立了更適合人工智能體訓練的流體仿真環境。
具體來說，這個環境框架由包含三維建模、有限元求解、簡化流體模型、強化學習、可視化等多個模塊，能最大程度上模擬線蟲與環境的交互方式。
相比目前國際領先的OpenWorm線蟲仿真項目，天演團隊的流體仿真環境規模更大，也更適合作為生命體的多體/群體智能行為仿真環境、完成智各種能體學習訓練復雜任務等。
最后，團隊將線蟲模型放到仿真環境中，完成了初步訓練。
這些都是未來天演平臺的組成部分。具體來說，這是一個還在建造中的多GPU集群平臺，可用于高精度、大規模生物神經元的模擬。
在場景尺度超過1300個線蟲身長的仿真環境下，團隊現在已經初步訓練出了能夠根據環境化學信號分布自主行動的“智能線蟲”，而這一場景也能支持更大空間和多線蟲群體仿真。
據團隊表示，“智能線蟲”模型能夠高效、精準地計算與流體環境相互作用的規律，在相同計算資源下，單線蟲單次仿真時間小于0.1秒。