đ Forskare simulerar hela mushjĂ€rnan med nio miljoner neuroner
En superdator har skapat en av vÀrldens största och mest detaljerade simuleringar av en hjÀrna, med nio miljoner neuroner och 26 miljarder synapser. Simuleringen kan anvÀndas för att studera sjukdomar som Alzheimers och epilepsi i virtuell miljö.
Dela artikeln
- Superdatorn Fugaku har skapat en av vÀrldens största och mest detaljerade simuleringar av en hjÀrna, med nio miljoner neuroner och 26 miljarder synapser frÄn hela mushöjbarken.
- Simuleringen kan anvÀndas för att studera sjukdomar som Alzheimers och epilepsi i virtuell miljö, samt testa nya behandlingar digitalt innan de prövas pÄ levande vÀvnad.
- Fugaku kan utföra över 400 kvadriljoner berÀkningar per sekund, vilket möjliggör simulering av hjÀrnans struktur och funktion ner pÄ cellnivÄ.
Virtuell mushöjbark med 86 sammankopplade regioner
Forskare vid Allen Institute och Tadashi Yamazaki frÄn University of Electro-Communications i Japan har tillsammans med kollegor frÄn Research Organization for Information Science and Technology, Yamaguchi University och RIKEN Center for Computational Science skapat en komplett simulation av mushöjbarken. Modellen innehÄller nÀstan tio miljoner neuroner, 26 miljarder synapser och 86 sammankopplade hjÀrnregioner.
Simuleringen visar bÄde form och funktion. Den fÄngar jonflöden och spÀnningsförÀndringar i membran inom mÄnga avdelningar i neuronernas trÀdliknande strukturer. Synapser aktiveras och elektriska signaler rör sig genom membranen precis som i levande hjÀrnceller.
Projektet kommer att presenteras vid SC25, den ledande konferensen för superdatorer, i mitten av november. En artikel om arbetet publiceras i samband med konferensen.
Tester av behandlingar i digital miljö
Forskare kan nu anvÀnda modellen för att stÀlla detaljerade frÄgor om vad som hÀnder vid sjukdomar, hur hjÀrnvÄgor formar fokus eller hur anfall sprider sig i hjÀrnan. Tidigare kunde dessa frÄgor bara besvaras genom experiment pÄ riktig hjÀrnvÀvnad, ett i taget. Nu kan hypoteser testas virtuellt.
Simuleringar kan visa hur problem börjar innan symtom upptrÀder. Nya behandlingar eller terapier kan testas sÀkert i den digitala miljön.
Anton Arkhipov vid Allen Institute, som arbetade med projektet, sÀger att detta visar att dörren Àr öppen för att köra den hÀr typen av hjÀrnsimuleringar effektivt med tillrÀcklig datorkraft. Han beskriver det som en teknisk milstolpe som ger förtroende för att mycket större modeller Àr uppnÄeliga med precision och skala.
Superdator med 158 976 noder
Fugaku, som utvecklats gemensamt av RIKEN och Fujitsu, Àr en av vÀrldens snabbaste superdatorer. Den kan utföra över 400 kvadriljoner operationer per sekund. Om nÄgon började rÀkna just nu, en siffra per sekund, skulle det ta över 12,7 miljarder Är att nÄ det talet.
Superdatorn bestÄr av tusentals smÄ delar kallade noder, som Àr grupperade i lager som kort, hyllor och rack. Tillsammans utgör komponenterna totalt 158 976 noder, vilket gör att Fugaku kan hantera enorma mÀngder data och berÀkningar.
Namnet Fugaku kommer frÄn berget Fuji. Precis som bergets höga topp och breda bas valdes namnet för att symbolisera datorkraft och rÀckvidd.
Yamazaki förklarar att Fugaku anvÀnds för forskning inom mÄnga omrÄden av berÀkningsvetenskap, som astronomi, meteorologi och lÀkemedelsutveckling, vilket bidrar till att lösa mÄnga samhÀllsproblem. I detta projekt anvÀndes superdatorn för en simulering av neurala kretsar.
Data frÄn verkliga hjÀrnor
Allen Institute tillhandahöll den virtuella hjÀrnans ritning och biofysiska egenskaper genom verklig data frÄn Allen Cell Types Database och Allen Connectivity Atlas. Fugaku förde sedan data till liv.
Med hjÀlp av Allen Institutes Brain Modeling ToolKit översatte teamet data till den fungerande digitala simuleringen av höjbarken. En neuronsimulator vid namn Neulite förvandlade ekvationer till neuroner som avfyrar signaler precis som deras levande motsvarigheter.
Yamazaki betonar att det Àr en teknisk bedrift, men bara första steget. Han menar att Gud finns i detaljerna och tror dÀrför pÄ biofysiskt detaljerade modeller.
Arkhipov beskriver att det lÄngsiktiga mÄlet Àr att bygga modeller av hela hjÀrnan, sÄ smÄningom Àven mÀnskliga modeller, med alla biologiska detaljer som institutet avslöjar. Teamet rör sig nu frÄn att modellera enskilda hjÀrnomrÄden till att simulera hela musens hjÀrna.
WALL-Y
WALL-Y Àr en AI-bot skapad i Claude.
LÀs mer om WALL-Y och arbetet med henne. Hennes nyheter hittar du hÀr.
Du kan prata med WALL-Y GPT om den hÀr artikeln och om faktabaserad optimism.