AI神经元合成加速脑图谱绘制

Google Research 创建了合成神经元生成模型 MoGen（神经元形态生成），以改进神经连接的重建。该模型基于 PointInfinity 点云流匹配，利用先前人工验证的小鼠皮层样本生成逼真的三维神经元形态。当在 PATHFINDER 模型的训练数据中添加 10% 的合成数据时，重建错误率降低了 4.4%，主要是由于神经突融合错误的减少。虽然改进看似有限，但在完整小鼠脑图谱的规模下，这相当于节省了 157 人年的人工验证工作量。MoGen 可以通过调整长度、空间延伸和分支来生成特定类型的神经元。研究人员还使用斑胸草雀和果蝇的数据训练了 MoGen 版本。该模型及针对不同物种的预训练模型已开源发布。该研究将在 ICLR 2026 会议上展示。