人間の脳のコンピューターモデルは実際の脳の複雑さに匹敵する

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2026-01-14 16:03:00

世界で最も強力なスーパーコンピューターは、数十億のニューロンをシミュレートできるようになりました。研究者らは、これが私たちの脳の仕組みについて新たな洞察をもたらすことを期待している。

最も強力なスーパーコンピューターは、現在、数十億ものコンピューターを実行するのに十分な計算能力を備えています。 ニューロン これは人間の脳の複雑さに匹敵します。さらに、これらのニューロンがどのように相互に接続されているかについても、ますます理解が進んでいます。科学者たちは、この組み合わせが、 私たちの脳の秘密 暴露すること。

しばらくの間、研究者たちは特定の脳機能を説明するために、コンピューターを使って特定の脳領域をモデル化しようと試みてきました。しかし、「私たちは、すべてを 1 つのより大きな脳モデルにまとめて、自分のアイデアが正しいかどうかを確認することはできませんでした」と神経科学者は言う マルクス・ディースマン ドイツのユーリッヒ研究センター出身。 「それは今変わりつつあります。」

木星と同じくらいの大きさ

これは、現在、当社の最高のスーパーコンピューターが次の機能を備えているためです。 エクサスケール これは、1 秒あたり 10 億回の操作を実行できることを意味します。これらの強力なデバイスは世界中に 4 つあります。 Diesmann 氏のチームは、そのうちの 1 つである JUPITER (Joint Undertaining Pioneer for Innovative and Transformative Exascale Research) を使用しました。研究チームは、ドイツに拠点を置くこのコンピューターが大規模な脳シミュレーションを処理できるかどうかを調査した。

先月 ディーズマンと彼の同僚は、脳内のニューロンと接続の単純なモデル、いわゆる スパイクニューラルネットワークスケールアップして、JUPITER の数千のプロセッサにデプロイします。このようにして、200 億個のニューロンと 100 兆個の接続のサイズに達することができます。これは、高次の脳機能が行われる人間の大脳皮質の数に等しい。

このような大規模なシミュレーションを実行すると、ショウジョウバエの脳などの小さな脳のコンピューター モデルよりも良い結果が得られます。 以前に実行されましたディーズマン氏は言う。そこから AIの分野 ChatGPT の背後にある言語モデルなどの大きなモデルは、 機能を解き放つ これは小規模なシステムではまったく不可能です。 「大規模ネットワークは小規模ネットワークとは質的に異なることを実行できることがわかっています」と Diesmann 氏は言います。 「主要ネットワークが異なることは明らかです。」

「小さなモデルは物事を単純化するだけでなく、特定の特性を完全に失うことを意味します」と物理学者は言います トーマス・ノボトニー 英国サセックス大学卒業。 「最終的には実際の脳のスケールでシミュレーションを実行できることが重要です。そうしないと、現実的な画像は決して得られません。」

現実世界

JUPITER 上で実行されるモデルは、ニューロンとシナプスの実際の脳測定に基づいています。これは、たとえば、ニューロンがどれだけ多くの接続を持たなければならないか、またはニューロンがどの程度アクティブである必要があるかに従う、と物理学者は言う ヨハンナ・センク サセックス大学の博士号を取得し、ディーズマンと共同研究を行っています。 「現在、この解剖学的データをモデルへの入力として使用できるほか、計算能力も備えています」と Diesmann 氏は言います。

シミュレーションされた脳を使用することで、科学者は、小型のコンピューターモデルや本物の脳では不可能な方法で脳がどのように機能するかについてのアイデアに挑戦できるとノボトニー氏は言います。たとえば、記憶がどのように形成されるかを知ることができます。これは、シミュレートされた脳に画像を提示し、それがどのように反応するかを確認することでテストできます。これは、記憶形成が脳の大きさにどのように依存するかを示す可能性もあります。

模擬脳を使えば薬物の検査もできる、とノボトニー氏は言う。たとえば、脳科学者は、脳活動の激しいピークを伴う症状であるてんかんの脳シミュレーションで、特定の薬物の効果を調べることができます。

追加のコンピューティング能力のおかげで、このような大規模な脳シミュレーションもはるかに高速に実行できます。したがって、学習などの遅いプロセスがどのように機能するかについての洞察も提供できると Senk 氏は示唆しています。研究者は、ニューロンがどのように変化して発火するかに関するより複雑なルールなど、より多くの生物学的詳細を組み込むこともできます。

しかし、この優れたコンピューティング能力があっても、シミュレーションには限界があるとノボトニー氏は警告します。ショウジョウバエのような小さな脳のシミュレーションでは、実際の動物の行動全体を再現することはできません。これは人間の脳でも変わりません。シミュレーションには、次のような特定の基本機能も欠けています。 現実世界からのインプット それは常に私たちの脳に栄養を与えます。

「実際に脳を構築することはできません」とノボトニー氏は認める。 「シミュレーションは実際の脳のサイズにすることもできますが、基本的にそれはできません」 脳をシミュレートする。」

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