人类作为有史以来最智能的生物，其紧张智能来源于人类大脑中的繁芜神经网络构造。但是千百年来人类对其大脑的构造却知之甚少，探索大脑的详细布局和其对应的功能一贯是当代科学家一贯持续进行的不尽研究。
最新由哈佛大学和谷歌研究团队的科学家一起构建了人类大脑中一小块组织单个神经细胞尺度（纳米级）的神经元及其连接突触的3D图像，该图显示了愉快性神经元根据距大脑表面的深度着色，个中蓝色神经元是最靠近表面的神经元，紫赤色标记的是最内层。图像取自大脑中约一立方毫米的3D纳米级分辨率图。只管该图仅覆盖了大脑神经器官的一小部分（全体大脑百万分之一），包含大约 57000个细胞、大约230毫米的血管和近1.83亿个带注释的突触。这是有史以来所达到的最高分辨率的人脑图像。
为了绘制该3D图，研究小组将这一小块组织样本切成5000个切片，然后利用高速电子显微镜逐一扫描这些切片。末了利用机器学习模型AI帮忙这些超高清的数字切片图像拼合在一起并标记特色。光原始扫描的数据集就达到了1.4 PB。 这可能是所有神经科学中计算机最密集的事情，涉及的事情量非常巨大。
此前研究中已经有很多研究制作许多其他类型的大脑图谱，但大多数供应的数据分辨率低得多。在纳米尺度上，研究职员可以一次追踪一个神经元与突触的大脑连接。为了真正理解人脑如何事情、如何处理信息、如何存储影象，终极须要一张具有这样高分辨率的舆图。
大脑图谱有多种形式。有些揭示了细胞是如何组织的。其他涵盖基因表达。这个重点关注细胞之间的连接，这个领域被称为“连接组学”。大脑的最外层包含大约160亿个神经元，这些神经元相互连接形成数万亿个连接。单个神经元可能会从数百乃至数千个其他神经元吸收信息，并将信息发送到类似数量的神经元。这让追踪这些连接成为一项极其繁芜的任务，纵然只是研究大脑神经网络中的极小的一部分也是如此。
为了创建这张舆图，团队碰着了许多障碍。第一个问题是找到脑组织样本。人去世后大脑会迅速恶化，因此尸体组织无法发挥浸染。为此研究小组利用了在脑部手术期间从一名癫痫妇女身上取出的一块组织，旨在帮助掌握她的癫痫产生发火。研究职员得到样本后，小心地将其保存在树脂中，以便将其切成薄片，每片的厚度约为人类头发的千分之一。 然后他们利用专为该项目设计的高速电子显微镜对切片进行成像。
接下来是打算寻衅。所有这些连接突触网格线以立体的形式在3D空间中遍布各处，形成各种不同的连接。谷歌团队利用机器学习模型将切片重新缝合在一起，就像是拼拼图一样将每个切片与其阁下的切片对齐，对接线进行颜色编码，并找到连接，末了拼在一起。5000个切片重复这样过程，如果缝合中有一处犯了缺点，那么所有的连接都须要重新来拼接。
对任何人类大脑样本进行如此深入的重修的能力是一个主要的进步。该图是“目前可以得到的最靠近真实情形的神经网络图。但是唯一的一个不敷之处是，该神经网络图是从单个人身上采集的单个大脑的单个器官中的一部分样本，可能存在特异性，可能并不能真正反响人类大脑的普遍性。
研究团队还创造了一些惊喜的征象。例如，一些将旗子暗记从一个神经元通报到下一个神经元的长卷须形成了“螺纹”，即它们环绕自身旋转的点。轴突常日形成单个突触以将信息传输到下一个细胞。研究小组创造了形成重复连接的单个轴突——在某些情形下，形成了50个独立的突触。个中的缘故原由尚不清楚，但稳定的联系可能有助于促进对某些刺激的快速或强烈反应。这是关于人类皮层组织的一个非常大略的创造，更多的秘密须要大家一起挖掘探索。
目前，原始数据集（H01，h01-release[dot]storage[dot]googleapis[dot]com），合成图（Neuroglancer）、数据处理利用的拼接工具CREST（github /ashapsoncoe/CREST）和研究论文（science[dot]org/doi/10.1126/science.adk4858）已经公开拓布。
目前该合成图（Neuroglancer）已经免费公开拓布，可供研究职员共同探索揭示人类大脑神经网络的奥秘。