摘要：在生物智能与人工智能交叉研究的领域中，一项突破性的成果近日由智源研究院揭晓。研究院推出的BAAIWorm天宝系统，是一个基于数据驱动的生物智能模拟系统，首次实现了秀丽线虫神经系统、身体与环境的闭环仿真。

在生物智能与人工智能交叉研究的领域中，一项突破性的成果近日由智源研究院揭晓。研究院推出的BAAIWorm天宝系统，是一个基于数据驱动的生物智能模拟系统，首次实现了秀丽线虫神经系统、身体与环境的闭环仿真。

这一创新系统不仅构建了线虫的精细神经系统模型，还将其身体和环境纳入考量，形成一个完整的闭环系统。通过模拟线虫的行为，研究人员得以深入探索神经结构如何影响智能行为。这一工作为探索大脑与行为之间的神经机制提供了全新的研究平台，标志着生物智能研究迈入了一个新阶段。

BAAIWorm天宝的重要进展在国际科学界引起了广泛关注。智源研究院理事长黄铁军和生命模拟研究中心的马雷等人，在《自然·计算科学》期刊上发表了相关研究成果，并荣幸地被选为期刊封面故事。这一成果不仅为研究生物智能提供了新的平台，也为具身智能理论的进一步发展和人工智能领域的应用奠定了坚实基础。

伦敦大学学院的Padraig Gleeson教授，作为OpenWorm团队的成员和本文的审稿人之一，对BAAIWorm天宝给予了高度评价。他指出，这是一项了不起的成果，将秀丽线虫的生理学和解剖学信息整合进了一个计算模型，在不同层面呈现了诸多进展，构成了一幅条理清晰的图景。

《自然·计算科学》的资深编辑Ananya Rastogi同样对这项工作表示赞赏，认为动态的机体与环境相互作用以及精细的模拟相结合，使得在闭环系统中研究大脑活动如何影响行为成为可能。这一成果的另一审稿人也表示，这项研究为我们从整体上理解神经系统建立了新的研究范式。

近年来，神经科学和人工智能技术的深度交叉融合推动了生物体模型在理解神经系统与行为关系方面的应用。国际上的多个研究机构在这一领域取得了显著进展，而BAAIWorm天宝无疑是其中的佼佼者。通过高精度还原和模拟生物智能，它为理解和探索生物启发的具身智能的核心机制提供了重要的实验平台。

在秀丽隐杆线虫中，运动、觅食等行为是由其神经回路、肌肉生物力学和实时环境反馈之间的协调互动驱动的。然而，传统的模型往往将神经系统或身体环境孤立开来，未能捕捉到支撑复杂行为的整体“大脑-身体-环境”交互。BAAIWorm天宝通过构建一个闭环的生物物理精细模型，成功解决了这一难题。

BAAIWorm天宝作为一个开源模块系统，由两个子模型组成：一个是生物物理层面上精细的神经网络模型，模拟秀丽隐杆线虫的神经系统；另一个是根据线虫解剖学构建的身体模型，并被一个可计算的简化3D流体环境所包围。神经网络模型中的每个神经元都被表示为一个多舱室模型，以精确复现线虫神经元的电生理特性。

身体模型结合了96个肌肉细胞，这些肌肉细胞基于秀丽隐杆线虫的解剖学建模，表面级的力模拟了推力和阻力，优化了计算效率，同时反映了生物体在流体环境中的互动特性。系统还简化模拟了环境中的连续感官输入，这些输入会动态影响神经计算，进而驱动肌肉收缩，形成一个闭环反馈系统。

BAAIWorm天宝在多个方面取得了显著进展。研究团队基于线虫神经元的真实生理特性，构建了一个高精度神经网络模型，这是目前已知首个同时在神经元层面和神经网络层面都具有真实动力学特性的多舱室建模模型。该系统的身体环境模型符合生物线虫解剖特性，可精准稳定地追踪和度量三维软体运动。

更重要的是，BAAIWorm天宝首次建立了线虫神经网络模型与身体环境模型的闭环交互，模拟线虫通过之字形运动接近食物的行为。研究人员可以通过模拟的方法，实时观察线虫的轨迹、神经活动以及肌肉信号，从而更深入地理解神经系统与行为之间的关系。

智源研究院的生命模拟研究中心在研究中使用了OpenWorm提供的诸多宝贵工具和数据，并在此基础上实现了显著的进展。BAAIWorm天宝在增强版神经网络模型、增强版生物体与环境建模以及闭环互动方面取得了重要突破，推动了这一领域的进一步发展。

来源：ITBear科技资讯