在美國普林斯頓神經科學研究所的一個實驗室里，一群受試者正在看圖片、看電影、聽廣播，而科學家們則通過功能性磁共振成像（fMRI）來追蹤他們的大腦活動。研究人員的目標是：在受試者思考、感受和對刺激做出反應時，能實時“讀取”他們的大腦活動。

這是普林斯頓大學神經科學家與英特爾的一項合作，致力于實時繪制人類大腦“地圖”，開發(fā)下一代大腦成像分析技術。普林斯頓大學和英特爾研究院的研究人員開發(fā)了一種軟件，讓神經科學家得以實時繪制腦部圖像，同時解碼神經數(shù)據(jù)并揭示大腦活動如何影響學習、記憶和其它認知功能。

在此次合作之前，研究人員需要花上好幾天時間來分析fMRI掃描結果。一次典型的掃描最多可包含100萬個三維像素。在幾年前，這還是一項不可能完成的任務——分析單次掃描就非常耗時，分析大量掃描則意味著完全超出系統(tǒng)的存儲和處理能力。

研究人員不僅想要加快分析單次大腦掃描的流程，還希望實時分析大腦中的海量數(shù)據(jù)。普林斯頓神經科學研究所教授Ken Norman表示：“我們需要所能獲得的所有計算能力，因為如果我們解碼的速度越快，神經反饋就會越有效。”借助英特爾的計算力和人工智能等技術，這一挑戰(zhàn)正在得到解決。

當神經科學家想要進一步了解人類大腦時，英特爾的計算機科學家則計劃利用大腦研究來設計更高效的軟件算法，從而處理大量數(shù)據(jù)。英特爾研究院的首席高級工程師Ted Willke表示：“我們希望把從人類認知研究中學到的知識，應用于機器學習和人工智能。這可能會讓自動駕駛變得更加安全，讓研究人員更快開發(fā)新藥，讓醫(yī)生更早檢測到癌癥。”

普林斯頓-英特爾聯(lián)合團隊已經開放了他們的大腦成像分析工具包（BrainIAK），以幫助全球其他研究人員處理fMRI數(shù)據(jù)。聯(lián)合團隊希望把他們的研究成果應用于其他行業(yè)的機器學習和人工智能項目，包括制藥研發(fā)。

通過一種被稱為虛擬篩選的流程，研究人員正在尋找一種藥物，它能夠作為特定生物“鎖”的“鑰匙”。化學數(shù)據(jù)庫已經包含了數(shù)百萬個“密鑰”，但新的技術讓研究人員能夠在這些龐大的數(shù)據(jù)庫中更快地進行篩選，以找到最適合解開這些“鎖”的藥物清單。

“其他研究人員將能夠從我們的進展中獲益，并取得更大進展。”普林斯頓大學教授Nicholas Turk-Browne表示。