計算機技術已經成為人類了解自身奧秘的重要工具，無論在生物科學還是神經學，高容量的計算和存儲集群、新型軟件正扮演者越來越重要的角色。 InfoQ專訪了霍華德·休斯醫學研究所研究員Jeremy Freeman，他通過計算機技術收集斑馬魚的神經元信息，并挖掘其中的規律。同時作為QCon北京2014大會《大數據處理與大數據應用》專題的講師，Jeremy Freeman將就《大規模腦計算——操控腦，繪制腦地圖》話題做分享。以下為專訪全文：

InfoQ:你好Jeremy Freeman，請介紹下自己吧。

Jeremy Freeman:大家好，我叫Jeremy Freeman，是來自于霍華德·休斯醫學研究所的一位研究組負責人。我現在的工作是借助于云計算技術研究大腦。

InfoQ:你在Spark Summit 2013上做的斑馬魚的神經元演示很吸引人，做這項研究的初衷是什么？

Jeremy Freeman:我的激情來源于我對大腦工作原理的渴求。大腦是非常復雜的，特別是人類的大腦， 但即使是老鼠、魚和蒼蠅這樣的小動物它們的大腦依舊不簡單。大腦如此復雜的原因之一就是它有非常多的神經元：蒼蠅和魚有數十萬，老鼠有數百萬，人類有數十 億。長期以來我們一次僅能記錄少數神經元的活動，但是在過去的十年間有很多技術獲得了長足的發展，甚至有些技術在***這幾年才發展起來，它們讓我們能夠同 時測量非常大規模的神經元的活動。雖然我們現在能夠產生所有的這些數據，但是我們能夠拿它們做什么呢?我們怎樣才能找到蘊含在這些復雜數據中的模式，幫助 我們理解大腦的工作原理呢？我一直在從計算機的角度探索神經學，使用這些新型的數據——通過它們達到理解大腦的目的——是一個非常令人鼓舞的挑戰。

InfoQ:你的實驗中利用了大量***進的大數據技術。可否講一下這些大數據技術對你實驗帶來了什么幫助？在使用Spark的過程中，你都遇到了什么挑戰？

Jeremy Freeman:神經數據如此之大以致于它需要新技術的支撐。我們需要快速地處理大規模的數據。 但是神經數據還有另外一個挑戰，那就是我們幾乎不知道什么是“正確的”分析。相反的，我們需要交互式地探索數據，并且適應需要重復查詢的復雜模型。 Spark能夠***地契合我們的場景，因為它正好是為這兩種用例而設計的。開源是Spark的另一個優勢，它有一個奇妙的用戶社區，能夠被擴展到支持流式 分析。***的挑戰是Spark以及其他被普遍使用的大數據技術在神經科學領域的應用還很少，所以我和我的合作者們不得不一起從頭開始構建一個新的分析集。 但是我希望我們所構建的東西現在能夠對神經科學社區有所幫助。

InfoQ:規模突破是進行神經元實驗面對的問題，大規模神經元實驗主要有哪些挑戰？你認為現在的科技能夠支持比斑馬魚更強大的大腦分析了嗎？

Jeremy Freeman:斑馬魚的關鍵優勢是它是透明的，特殊的顯微鏡利用這一點幾乎能夠同時監控它整個 大腦的神經響應。對于其他的動物，例如老鼠，我們能夠測量相當大區域內（幾百個神經元）的活動，但是不可能延伸到整個大腦。令人興奮的是，同時使用顯微鏡 和大規模電記錄的新技術可能給了我們擴大測量范圍的機會。我的合作者們正在積極地開發這些技術，而我的主要焦點是如何使用這些數據。

InfoQ:有些人說你是他們見過的計算機科學家里面對生物了解最多的，也是生物科學家里面對計算機技術了解最多的。你此有什么評價嗎？

Jeremy Freeman:謝謝這樣夸獎我！我不知道這是不是真的。從我還是一個孩子開始，我一直在盡可能 多的去學習神經科學和計算方面的知識，因為我意識到它們之間是如何聯系的。尤其是現在，這兩者的關系變得越來越緊密，幾乎缺一不可。在這個過程中很多人讓 我受益匪淺，包括來自于不同網絡的朋友、合作者、導師、我的神經科學家伙伴、Spark社區以及其他高科技企業中的朋友。

InfoQ:說說你將在QCon北京2014大會上的分享吧。

Jeremy Freeman:我將會介紹我們是如何使用Spark映射和操作大腦的。我首先會介紹我們使用的 動物模型以及合作者們開發的、能夠讓我們同時記錄這些動物大腦中成千上萬神經元活動的技術。然后我會介紹這些實驗數據給我們帶來的技術分析挑戰，以及我們 是如何使用Sprak克服這些挑戰的。特別會介紹我們為了對神經數據進行快速、探索性分析而開發的一個開源類庫，并給出一些示例展示這個類庫是如何幫助我 們在整個大腦的層面上理解功能性組織、感覺處理的瞬時動態以及活動行為的。基于在Spark Summit上的呈現，我將會介紹一個新的專門針對分解神經響應瞬時動態的分析家族，同時還會介紹一個新的使用Spark Streaming在實驗期間分析在線流式神經數據的方法集，以及與新的在線機器學習算法相關的技術。

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