6
| Обзор современных проектов крупномасштабного моделирования мозговой активности | ||||
 |
15.08 02:49 |  |
1869 | |
| klakhman.habrahabr.ru | ||||
В последние годы область крупномасштабного моделирования мозговой активности стала активно развиваться и все большее количество математиков и нейробиологов вовлекается в нее. В данном обзоре я проведу краткий обзор наиболее известных и удачных проектов в этой области. Также в заключении опишу мои мысли по поводу перспективы и полезности дальнейшего развития проектов подобного рода. Крупномасштабные модели мозговой активностиОдин из первых проектов в данной области получивший широкую огласку и финансирование – это Blue Brain Project [1], начатый компанией IBM летом 2005 года совместно со Швейцарским федеральным технологическим институтом в Лозанне. Целью Blue Brain Project является детальное моделирование отдельных нейронов и образуемых ими типовых колонок неокортекса мозга – неокортикальных колонок. В коре нейроны организованы в элементарные единицы – неокортикальные колонки, имеющие порядка 0.5 мм в диаметре и 2 мм высотой. Каждая такая колонка содержит около 10 тыс. нейронов со сложной, но упорядоченной структурой связи между собой и с внешними, по отношению к колонке, нейрогруппами. Фактологической базой для моделирования послужили данные о морфологии и динамике активности нейронов крысы и другие данные о физиологии нейрона, полученные за прошедшие десятилетия исследований нервных клеток. В модели нейрона в рамках данного проекта учитываются различия между типами нейронов, пространственная геометрия нейронов, распределение ионных каналов по поверхности мембраны клетки и другие параметры нейронов-прототипов. Разработчкики модели отмечают, что разнобразие типов нейронов, объединенных в нейрогруппу, весьма важно для реализации когнитивных функций данной группы, причем каждый тип нейронов присутствует в определенных слоях колонки, а пространственное расположение, плотность и объем распределения нейронов различных типов служат основой упорядоченного распространения активности по сети в целом. В рамках модели также принимается во внимание, что точная форма и структура нейрона влияют на его электрические свойства и возможность соединения с другими нейронами, а электрические свойства нейрона определяются разнобразием ионных каналов. Для трехмерного моделирования нейрогрупп в рамках проекта Blue Brain Project используется компьютер IBM Blue Gene/L (рис.1), который позволяет моделировать распространение электрической активности внутри неокортикалоной колонки в режиме реального времени.  Рис. 1. Схематическая архитектура суперкомпьютера Blue Gene/L В конце 2006 года удалось смоделировать одну колонку неокортекса молодой крысы, состоящую из 10000 биологически правдоподобных моделей нейронов с приблизительно 3х107 синапсами между ними. В конце 2007 года было объявлено о завершении «Фазы I» проекта Blue Brain. Результатами этой фазы являются: • новая модель сеточной структуры, которая автоматически, по запросу, генерирует нейронную сеть по предоставленным биологическим данным; • новый процесс симуляции и саморегуляции, который перед каждым релизом автоматически проводит систематическую проверку и калибровку модели, для более точного соответствия биологической природе; • первая модель колонки неокортекса клеточного уровня, построенная исключительно по биологическим данным. По мнению авторов проекта полученные клеточные модели нейронов и модель колонки в целом позволяют непосредственно соотносить моделируемые процессы распространения активности с аналогичными процессами в биологической колонке прототипе. Продолжением проекта Blue Brain новый проект IBM «Cognitive Computing via Synaptronics and Supercomputing» (C2S2), о начале которого было объявлено 20 ноября 2008 года [2]. Компания заявила о начале реализации проекта разработки принципиально новой архитектуры вычислительной системы, воспроизводящей организацию межнейронных соединений (синапсов) и нейронных сетей мозга млекопитающих. В финансировании проекта принимает участие Агенство перспективных оборонных исследовательских программ США (DARPA) в рамках проекта «System of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics» (SyNAPSE). Именно это обстоятельство объясняет фактическое отсутствие подробностей о ходе данного проекта в периодических научных изданиях. В центре всех исследований по проекту C2S2 находится синапс, обеспечивающий, благодаря своей пластичности, формирование индивидуального опыта. Планируется разработка моделей нейросетей с числом и плотностью распределения синапсов, сравнимым с соответствующими параметрами у живых организмов. Отмечается, что мозг, скорее, представляет собой не нейронную, а синаптическую сеть, а мышление явлется резутатом биохимической организции мозга. В случае успеха проекта, по мнению его участников, родится принциально новый класс искусственных когнитивных систем, новая парадигма вычислительной архитектуры с многочисленными практическими приложения во всех областях человеческой деятельности. Один из самых ярких проектов по крупномасшабному моделированию мозга проводился в The Neuroscience Institute Евгением Ижикевичем и Джеральдом Эдельманом. В 2007 году они смоделировали таламокортикальную систему млекопитающих на основе данных о человеческом мозге [3]. Данная модель имитирует работу миллиона спайковых нейронов, которые откалиброваны так, чтобы повторять поведение известных типов нейронов наблюдаемых in-vitro в головном мозге крысы.  Рис. 2. Упрощенная диаграмма микросхемы структуры ламинарной коры (вверху) и ядер таламуса (внизу) В качестве модели нейрона используется феменологическая модель, предложенная Ижикевичем [4]. В процессе моделирования было использовано 22 типа нейронных клеток (рис. 2), которые получаются путем изменения параметров модели Ижикевича. Для соединения нейронов было использовано почти полмиллиарда синапсов с соответствующими рецепторами, кратковременной синаптической пластичностью и долговременной STDP-пластичностью. На рис. 3 представлена динамическая визуализация результатов моделирования.  Рис. 3. Распростроняющиеся волны в модели Ижикевича. (Красными точками обозначены спайки возбуждающих нейронов, черными – ингибиторных) ЗаключениеВ завершении данного обзора, как я и упоминал раньше, хотелось бы сказать несколько слов о целеообразности такого крупномасштабного моделирования. В проектах, представленных выше, мозг рассматривается как некоторая автономная структура, которая может существовать отдельно от всего остального организма и, более того, среды. Таким образом, становится неясным вопрос оценки качества результатов моделирования – в каком случае мы поймем, что оно удачно? Перед моделируемым мозгом не ставят никаких задач, не помещают в какую-либо среду. Фактически необходимость целенаправленного поведения и достижения адаптивного результата не рассматриваются в подобного рода проектах. Они направлены лишь на детальное воспроизведение физической структуры, наблюдаемой в головном мозге реальных животных. Скорее всего, рассмотрение задачи целенаправленного поведения в таких проектах невозможно, так как с точностью повторяя физическую структуру мозга, мы все равно не можем определить каким опытом он обладает и какие задачи способен решать. Участники проекта Blue Brain в частности утверждают, что развитие их исследования поможет в создании ИИ в достаточно короткий срок (ближайшие 20-25 лет). Данное заявление звучит по меньшей мере достаточно громко, но есть один факт, который не позволяет поверить в него. В основном данные исследования направлены на исследование распространения активности в мозге и моделировании ритмов. Однако в рамках данных проектов практически не уделяется внимание обучению, что скорее всего сводит на нет полезность наработок в этой области как базы для создания ИИ. Литература[1]. Markram H. «The blue brain project». // Nat Rev Neurosci. Vol. 7, pp. 153-160 (2006). [2]. IBM Pressroom [Электронный ресурс] / «IBM Seeks to Build the Computer of the Future Based on Insights from the Brain» – www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/26123.wss#release [3]. Izhikevich E., Edelman G. «Large-scale model of mammalian thalamocortical systems». // PNAS. Vol. 105, no.9, pp. 3593-3598 (2008). [4]. Izhikevich E. «Simple Model of Spiking Neurons». // IEEE Transactions on Neural Networks. Vol. 14, no. 6 (2003). |
||||
| Обсудить в блоге автора | ||||
