Mohanasankar Sivaprakasam – NVIDIA 技術博客
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Thu, 28 Nov 2024 08:27:28 +0000
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借助視覺問答和多模態檢索推進神經科學研究
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/advancing-neuroscience-research-with-visual-question-answering-and-multimodal-retrieval/
Wed, 20 Nov 2024 08:22:44 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12176
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領先的醫療健康組織正在轉向生成式 AI，以幫助構建能夠帶來挽救生命影響的應用。這些組織包括印度理工學院 – IIT Madras 大腦中心 。為推進神經科學研究，IIT Madras 大腦中心正在利用 AI 生成不同人口群體的細胞層面的全人腦分析。 該中心使用視覺問答 (VQA) 模型和 大語言模型 (LLM) 開發了一種獨特的知識探索框架，使神經科學界更易于獲取腦成像數據。本文展示了關于人工智能 (AI) 如何突破神經科學研究極限的概念驗證。通過構建融合 VQA 模型與 LLM 的多模態框架，該團隊找到了一種讓大腦成像數據更易于理解的方法。這種方法可幫助研究人員發現有關大腦結構和功能的新見解，為取得突破性進展奠定基礎，進而實現挽救生命的發現。 該知識探索框架利用神經科學出版物幫助研究人員將腦成像數據與最新的神經科學研究關聯起來。借助此工具，
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在 NVIDIA DGX 上以細胞分辨率繪制全人腦神經映射
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/whole-human-brain-neuro-mapping-at-cellular-resolution-on-dgx/
Wed, 08 Nov 2023 03:42:55 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=8139
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為了在 2 年內對 100 個大腦進行全人腦細胞級成像以及后續的分析和映射，我們需要加速超級計算和計算工具。NVIDIA 的技術很好地滿足了這一需求，包括硬件、計算系統、高帶寬互連、特定領域的庫、加速工具箱、精心策劃的深度學習模型和容器運行時。NVIDIA 的加速計算涵蓋了 IIT Madras 大腦中心 的解決方案構建、推出、優化、管理和擴展的技術之旅。 如今，對于像蒼蠅這樣的小型昆蟲大腦，以及老鼠和小猴子的大腦，獲取、轉換、處理、分析和解釋的過程已經相當復雜。然而，對于整個人類大腦來說，這些活動規模更大、更復雜，更需要技能和時間。 IITM Brain Centre 的成像管線的關鍵大數據特征是體積 和速度。每個掃描儀的掃描速率為 250 GB/小時，當多個掃描儀同時運行時，該中心每小時能生成 2 TB 的高分辨率未壓縮圖像。所有圖像都必須進行處理，
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