什么是DTB（数字孪生脑）？
　　数字孪生是指充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多尺度的仿真过程，它作为虚拟空间中对实体产品的镜像，反映了相对应物理实体产品的全生命周期过程。通俗的说，数字孪生就是将现实世界的物理体或者系统以及流程等复制到虚拟空间，生成一个克隆体，二者最终组成一个数字双胞胎，而由大脑拷贝出来的孪生兄弟叫做数字孪生脑（DTB）。
　　就像人类大脑的备份或克隆体，科学家不仅可以用它整合各类生物脑研究结果，还可以揭示脑机理、启发类脑智能、解锁所有和脑有关的疾病，通过深入解析人脑工作的模式，研究人工智能算法、数据、模型，为人工智能发展的革命性突破提供基础。
　　计算机模拟平台如何构建数字孪生大脑？
　　众所周知，人类的大脑是一个非常复杂的器官，它蕴涵的内容远比我们想象的要丰富得多。860亿个神经元从大脑的一个区域向另一个区域发送电信号，这些信号沿着白质纤维传播，由线状纤维组成迷宫，最终产生了所有的大脑功能。
　　按照数字计算，成人大脑大约有86G神经元，总计约86T的突触，要实现大规模的全脑数字模拟，需要一个超大规模的异构算力服务平台来支撑。
　　曙光全国一体化算力服务平台在数字脑的计算模拟中，能够将海量算力资源转化为服务，并支持资源的管理与调度。平台内部200GbInfinband的超高速、低延迟网络，可实现模型训练中海量的数据传输和参数交互；独有的浸没式液冷相变冷却技术，可有效保障计算模拟平台的稳定性以及可靠性；为用户提供从最底层到平台到应用级调优，提升性能，加速用户科研创新速度。
　　脑科学前沿研究广阔的应用前景
　　脑科学是了解人与自然的终极疆域。依托复旦大学类脑智能科学与技术研究院打造的，国际一流的脑与类脑前沿研究平台和曙光全国一体化算力服务平台，基于脑数据库和算法，可研究多动症和睡眠障碍的联系、大脑灰质和个性发育与醉酒频率的关系等问题，并实现通用人工智能在自动驾驶领域的初步应用。
　　未来，随着产学研合作实质性开展，DTB有望在自动驾驶、智能电网、智慧物流、轨道交通、智慧诊疗等领域中发挥重要作用。

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