私たちはスーパーコンピューターで人間の脳をシミュレートしようとしています

人間の脳をシミュレートするとはどういう意味でしょうか?今日の最も強力なコンピューティング システムには、実際の脳の精巧さに匹敵する、数十億のニューロンのシミュレーションを実行するのに十分な計算能力が備わっています。これらのニューロンがどのように相互に配線されているかについてもますます理解が進んでおり、脳シミュレーションにつながり、これまで隠されていた脳機能の秘密が明らかになると研究者らは期待している。

研究者たちは長い間、脳の特定の部分を分離し、コンピューターを使ってより小さな領域をモデル化し、特定の脳の機能を説明しようと試みてきた。しかし、「これらのアイデアをすべて 1 か所に、つまりこれらのアイデアがまったく一貫しているかどうかを確認できる 1 つの大きな脳モデルにまとめることはできませんでした」とドイツのユーリッヒ研究センターのマルクス ディースマン氏は述べています。 「これは今変わりつつあります。」

これは主に、今日の最先端のスーパーコンピューターの能力によるもので、スーパーコンピューターは今やエクサスケールに近づいており、1 秒間に 10 億回の演算を実行できることを意味します。 Top500 リストによると、そのようなマシンは 4 台しか存在しません。ディーズマン氏と彼のチームは、ドイツに拠点を置く革新的で革新的なエクサスケール研究のための共同事業パイオニアの略称である JUPITER と呼ばれるこれらのシステムの 1 つで大規模な脳シミュレーションを実行することを検討しています。

先月、ディーズマン氏らは、スパイキングニューラルネットワークと呼ばれる脳のニューロンとそのシナプスの単純なモデルをJUPITERの数千のグラフィックプロセッシングユニット（GPU）上で実行できるように構成およびスケールアップできることを示した。これにより、200億個のニューロンと100兆個の接続のサイズが得られ、これはほぼすべての高次脳機能が行われる人間の大脳皮質に相当する。

このようなシミュレーションを実行すると、これまでに行われた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よりも価値のある結果が得られることが期待できるとディーズマン氏は言う。 ChatGPT の背後にあるような大規模な言語モデルでは、大規模なシステムには小規模なシステムには存在しない機能が含まれることが近年示されています。 「私たちは今、大規模ネットワークが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を知っています」とディーズマン氏は言います。 「大規模ネットワークが異なるのは明らかです。」

英国サセックス大学のトーマス・ノボトニー氏は、「ダウンスケーリングとは、単に少し単純化したり、少し粗くしたりするだけではなく、実際に特定の特性を完全に放棄することを意味します」と述べています。 「最終的には本格的な活動ができるようになることが非常に重要です」 [simulations]そうしないと本物を手に入れることができないからです。」

JUPITERでテストされているモデルは、1つのニューロンが持つべきシナプスの数やその活動レベルなど、人間の脳のニューロンとシナプスに関する小規模な実験で得られた実際のデータに基づいていると、ディーズマン氏と共同研究しているサセックス大学のジョハンナ・センク氏は述べている。 「現在、私たちはこれらの解剖学的データを制約として持っていますが、コンピューターの能力も持っています」とディーズマン氏は言います。

本格的な脳シミュレーションにより、記憶の形成方法など、小型モデルや実際の脳では不可能な脳機能の基本理論を研究者がテストできる可能性があるとノボトニー氏は言う。これは、脳のネットワークに画像を与え、それがどのように反応するかを観察し、この記憶形成が脳の大きさに応じてどのように変化するかを記録することによってテストできる可能性があります。また、発作や異常な脳活動のバーストを特徴とするてんかんのモデルが特定の薬物によってどのような影響を受けるかを調べることなどにより、薬物をテストする方法も作成できる可能性があるとノボトニー氏は述べています。

計算能力の追加は、脳のシミュレーションをより高速に実行できることも意味し、研究者は学習などの比較的遅いプロセスについて洞察を得ることができるとセンク氏は言う。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ついてのより複雑なモデルなど、より詳細な生物学的詳細を構築することもできるようになります。

しかし、たとえ脳サイズのシミュレーションを実行する能力があっても、私たちが知らないことがまだ膨大にある、とノボトニー氏は言います。そして、ショウジョウバエのような小さな脳全体のシミュレーションでさえ、実際の動物の完全な行動を再現することはできません。

これらのスーパーコンピューターで実行されるシミュレーションも依然として非常に限定的であり、現実世界の環境からの入力など、実際の脳に不可欠な基本的な機能が欠けています。 「実際に脳を構築することはできません」とノボトニー氏は言う。 「脳の大きさのシミュレーションはできても、脳のシミュレーションはできない。」