Новое вычислительное программное обеспечение, разработанное исследователями OIST, в сотни раз быстрее обычных инструментов, открывая новые возможности для понимания функционирования отдельных нейронов и сетей нейронов.
В отличие от экспериментальных нейронаук, которые имеют дело с нейронами из реальной жизни, компьютерные нейронауки используют моделирование для исследования функционирования мозга. В то время, как многие вычислительные нейронауки используют упрощенные математические модели нейронов, исследователи из отдела вычислительной нейронауки Окинавского института науки и техники (OIST) разрабатывают программное обеспечение, которое моделирует нейроны до деталей молекулярного взаимодействия с целью получения новых представлений о нейронной функции. Область применения программного обеспечения до сих пор была ограничена из-за высокой вычислительной мощности, необходимой для таких подробных нейронных моделей, но недавно д-р Вайлианг Чен, д-р Иен Хепберн и профессор Эрик де Шуттер опубликовали две связанные статьи, в которых они описывают точность и масштабируемость их нового высокоскоростного вычислительного программного обеспечения "Параллельные Шаги". Объединенные результаты показывают, что "Параллельные Шаги" может быть использована для выявления новых представлений о том, как отдельные нейроны функционируют и общаются друг с другом.
В первой статье основное внимание уделяется обеспечению того, чтобы точность "Параллельных Шагов" была сопоставима с традиционными методами. В традиционных подходах вычисления, связанные с химическими реакциями нейронов и диффузией молекул, рассчитываются последовательно на одной вычислительной единице обработки или "ядре". Однако д-р Иэйн Хепберн и его коллеги представили новый подход к параллельному выполнению расчетов реакции и диффузии, которые затем могут быть распределены по нескольким компьютерным ядрам, сохраняя при этом высокую точность моделирования. Ключевым моментом была разработка оригинального алгоритма, разделенного на две части: одну, которая вычисляет события химической реакции, и другую - диффузию.
"Мы протестировали целый ряд моделей, начиная с простых диффузионных моделей и заканчивая реалистичными биологическими моделями, и обнаружили, что мы можем достичь улучшенных характеристик при параллельном подходе с минимальной потерей точности. Это продемонстрировало потенциальную пригодность метода в более широком масштабе", - говорит д-р Хепберн.
В смежной статье, опубликованной в феврале этого года в журнале Frontiers in Neuroinformatics, д-р Вайлианг Чен представил детали реализации "Параллельные Шаги" и исследовал ее производительность и потенциальные приложения. Разбив частичную модель клетки Пуркинье - одного из крупнейших нейронов в мозгу - на 50-1000 секций и моделируя параллельно события реакции и диффузии для каждой секции на суперкомпьютере Sango в OIST, доктор Чен и его коллеги увидели резкое увеличение скорости вычислений. Они протестировали этот подход как на простых моделях, так и на более сложных моделях всплесков кальция в клетках Пуркиня и показали, что параллельное моделирование может ускорить расчеты более чем в несколько сот раз по сравнению с традиционными методами.
"Вместе наши выводы показывают, что параллельное внедрение "Параллельных Шагов" обеспечивает значительное повышение производительности и хорошую масштабируемость", - говорит д-р Чен. "Подобные модели, которые раньше требовали месяцев моделирования, теперь могут быть выполнены в течение нескольких часов или минут, что означает, что мы можем разрабатывать и моделировать более сложные модели и узнавать больше о мозге за более короткий промежуток времени".
Доктор Хепберн и доктор Шен из отдела вычислительной нейронауки НИСТ во главе с профессором Эриком де Шуттером активно сотрудничают с проектом "Мозг человека", всемирной инициативой на базе Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) по разработке более надежной версии "Параллельные Шаги", которая включает моделирование электрического поля.
Стремимся к достижению целей
Пока программное обеспечение только реалистично способно моделировать части нейронов, но при помощи "Параллельных Шагов" вычислительная нейронная установка рассчитывает разработать полномасштабную модель всего нейрона, а затем и взаимодействия между нейронами в одной сети. Сотрудничая с командой EPFL и используя суперкомпьютер IBM "Blue Gene/Q", расположенный там, они стремятся к достижению этих целей в ближайшем будущем.
"Благодаря современным суперкомпьютерам мы можем изучать молекулярные явления внутри нейронов гораздо более понятным способом, чем раньше", - говорит профессор Де Шуттер. "Наши исследования открывают интересные направления в компьютерной нейронауке, которая впервые связывает биохимию с электрофизиологией."