Мы собираемся смоделировать человеческий мозг на суперкомпьютере

Что бы означало симулировать человеческий мозг? Сегодня самые мощные вычислительные системы обладают достаточной вычислительной мощью для моделирования миллиардов нейронов, что сравнимо по сложности с реальным мозгом. Мы все лучше понимаем, как эти нейроны связаны друг с другом, что приводит к моделирование мозга что, как надеются исследователи, раскроет секреты функций мозга, которые ранее были скрыты.

Исследователи уже давно пытались изолировать определенные части мозга. моделирование небольших регионов с компьютером, чтобы объяснить определенные функции мозга. Но «нам никогда не удавалось объединить их все в одном месте, в одну большую модель мозга, где мы могли бы проверить, являются ли эти идеи вообще последовательными», — говорит Маркус Дисманн в Исследовательском центре Юлиха в Германии. «Сейчас ситуация меняется».

Во многом это связано с мощью самых современных суперкомпьютеров, которые сейчас приближается к эксашкалеЭто означает, что они могут выполнять миллиард миллиардов операций в секунду. По данным компании, таких машин всего четыре. Список Топ500. Дисманн и его команда рассматривают возможность проведения крупномасштабного моделирования мозга на одной из этих систем под названием JUPITER, сокращенно от Joint Anniversary Pioneer for Innovative and Transformative Exascale Research, базирующейся в Германии.

В прошлом месяце Дисманн и его коллеги показал что простая модель нейронов мозга и их синапсов, называемая импульсной нейронной сетью, может быть сконфигурирована и масштабирована для работы на тысячах графических процессоров (GPU) JUPITER, что даст ей размер в 20 миллиардов нейронов и 100 триллионов соединений – эквивалент коры головного мозга человека, где выполняются почти все высшие функции мозга.

Проведение такого моделирования обещает дать более ценные результаты, чем моделирование мозга меньшего размера. например, у плодовой мухи«, что уже делалось раньше», — говорит Дисманн. Большие языковые модели, подобные той, что лежит в основе ChatGPT, в последние годы показали, что более крупные системы будут содержать функции, которых просто нет в более мелких. «Теперь мы знаем, что крупные сети могут делать качественно иные вещи, чем маленькие», — говорит Дисманн. «Очевидно, что крупные сети отличаются».

«Уменьшение масштаба — это не просто его немного упростить или сделать немного грубее, это означает фактически полный отказ от определенных свойств», — говорит Томас Новотны в Университете Сассекса, Великобритания. «Очень важно, что в конечном итоге мы сможем проводить полномасштабные [simulations]потому что иначе мы никогда не получим настоящую вещь».

Модель, тестируемая на JUPITER, будет основана на реальных данных небольших экспериментов с нейронами и синапсами человеческого мозга, например, на том, сколько синапсов должно иметь один нейрон или уровни их активности, говорит он. Йоханна Сенк в Университете Сассекса, который сотрудничает с Дисманном. «Теперь у нас есть не только анатомические данные, но и возможности компьютера», — говорит Дисманн.

Полномасштабное моделирование мозга может позволить исследователям проверить основные теории функционирования мозга, которые невозможны на моделях меньшего размера или с реальным мозгом, говорит Новотны, например, о том, как формируются воспоминания. Это можно проверить, передавая изображения в сеть мозга, наблюдая, как она реагирует, и записывая, как формирование памяти меняется в зависимости от размера мозга. По словам Новотны, это также может создать способ тестирования лекарств, например, путем изучения того, как определенные лекарства влияют на модели эпилепсии, которая характеризуется судорогами и всплесками аномальной мозговой активности.

Дополнительная вычислительная мощность также означает, что моделирование мозга может выполняться быстрее, что даст исследователям понимание относительно медленных процессов, таких как обучение, говорит Сенк. Исследователи также смогут создавать гораздо более детальные биологические модели, например, более сложные модели того, как нейроны изменяются и активируются.

Но даже несмотря на возможность запуска симуляций размером с мозг, мы все еще многое не знаем, говорит Новотны. И даже модели меньшего по размеру мозга, такие как у плодовой мухи, не могут полностью воспроизвести поведение реальных животных.

Моделирование, выполняемое на этих суперкомпьютерах, также все еще очень ограничено и лишено базовых функций, необходимых для реального мозга, таких как получение входных данных из реальной среды. «На самом деле мы не можем построить мозг», — говорит Новотны. «Даже если мы сможем смоделировать размер мозга, мы не сможем смоделировать мозг».