人类大脑是世界上最复杂的系统，但本质上是一个信息处理系统，而表征信息的一般以神经元集群的方式发放的脉冲信号。全脑计算平台基于采集到的多维度、多尺度这样的生物大脑的数据所提供的生物大脑结构的信息，包括大脑结构磁共振的数据以及功能磁共振的数据，用传统的生物物理模型来模拟单个神经元以及神经元之间的相互作用，发展一个数据同化方法，估计超参数，构建不少于一千万个神经元的全脑计算模型，实现一个数字大脑。全脑计算平台以突破基础脑科学研究、基础人工智能算法为目的，为全世界在神经科学/脑科学、脑疾病诊疗技术、人脑增强技术、类脑智能技术等领域研究，提供开放的硬件计算平台和开源的软件工具，为研究脑科学、发展新一代类脑智能搭建实践平台。

年度建设进展

全脑计算平台目前正在承担2019年国家重点研发计划变革性技术关键科学问题”重点专项项目——“大脑计算同化平台与新一代类脑智能算法理论”。在项目执行过程中，本平台的研究队伍不断发展壮大，分工更加专业化。目前，全脑计算平台全职研究人员5名，资深算法工程师2名，科研助理2名，博士生7名，同时与信息学院微纳系统中心、计算机科学技术学院、大数据学院均有长期稳定的交流与合作。

2021年本平台基于脑影像数据，构建脉冲神经网络为基础的全脑计算模型，通过发展介观尺度数据同化方法来估计模型参数。基于真实的结构和功能磁共振数据，建立包含90个脑区、1000万个神经元的全脑计算模型，包含两万多个体素、1亿个神经元的体素水平的全脑计算模型，以及两万多个体素乘以六层的功能柱水平的全脑计算模型。结果显示数据同化取得较好的结果，模型的结果实验测量的大脑数据有较好的符合。并在体素版静息态模拟75%相似性的基础下，做了一系列包括信息流、裂脑等的任务实验。这些结果进一步证实了基于大脑磁共振数据以脉冲神经网络为基础的构建全脑计算模型的可行性。

3月21日，全脑计算平台正式入职一名专任算法工程师，参与全脑智能系统研发重大创新任务。

4月15日，全脑计算平台完成人形机器人技术开发国际招标。该项招标是为了验证测试人脑模拟的结果，而比较理想的是验证方式是控制或与模拟人体的人形机器人进行交互，比较两者之间的同步化程度。由此订购一款名为iCUB的人形机器人，计划打造覆盖完整一套的视觉、听觉、触觉、表情交流等多种功能的全脑同化平台。

12月18日，由复旦大学牵头的国家重点研发计划“变革性技术关键科学问题“重点专项“大脑计算同化平台与新一代类脑智能算法理论”项目进展汇报顺利召开。中科院数学与系统科学研究院常务副院长高小山研究员，计算机辅助设计与图形学国家重点实验室副主任、浙江大学计算机学院潘纲教授，清华大学医学院、清华IDG麦戈文脑科学研究院宋森教授，模式识别国家重点实验室副主任、中科院自动化所余山研究员，浙江大学计算机学院副院长、浙江大学计算机学院人工智能研究所所长吴飞教授，上海交通大学计算机系张丽清教授6位技术专家，以及来自项目合作单位中国科学院数学与系统科学研究院、中国科学院动物研究所、上海交通大学、北京师范大学、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心的项目组骨干成员30余人参加了本次在线会议。进展汇报开幕式由复旦大学类脑人工智能科学与技术研究院院长冯建峰主持。冯建峰教授对专项相关研究领域的总体背景进行了介绍，项目负责人李春贺副教授汇报了项目总体情况、近一年来的进展和进度安排，各课题汇报发言人简要介绍了课题研究目标、方法和进展，专家们就项目的研究内容、实施方案、进展成果等进行了认真讨论。

平台能力建设

开展与国家超算中心合作，为我们提供超大神经元网络的计算能力。

12月1日，复旦大学高性能计算资源与技术服务采购项目完成招标。在服务周期内，日常需要不低于200个计算节点（800张智能加速卡）用于开展全脑千亿神经元模拟计算，日常使用计算节点要求全服务周期内独占使用。并且根据项目需要，在服务期内的特定时间段（累计时长不超过一周）需独占使用大规模的即时峰值计算节点（可同时使用10000张智能加速卡）以便完成特定大型计算任务的需求。

在与国家超算中心合作的同时，着手建立用于超大规模神经元网络的院级超算中心，为我院日益增长的算力需求提供强有力支撑。

12月21日，复旦大学计算集群设备（576张智能加速卡）采购项目完成招标，将结合现有的计算设备，弥补现有计算设备整体运算能力不足的情况，大幅度提升整体计算性能和节点间传输速度，缩短计算时间，以满足计算需求。