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Simulation d'un cortex de souris sur un super-calculateur
?
De
nombreux articles en ont parlé : James Frye, Rajagopal Ananthanarayanan,
et Dharmendra S. Modha, chercheurs chez IBM (Almaden Research Lab)
et de l'University du Nevada, ont implémenté une simulation
massivement parallèle d'un modèle de cortex de souris
sur un super-calculateur 4096 Blue Gene L !
Sur des modèles analogues plus réduits, ils avaient
observé des propriétés dynamiques constantes
telles que la formation spontanée de groupes de neurones
et des patterns de décharge synchrone/asynchrone. L'objectif
avec ce nouveau modèle était de raffiner l'architecture
de calcul et d'ajouter des détails neurobiologiques intéressant
la macro et la micro neuroanatomie, des neuromodulateurs et des
équations dynamiques concernant les relations entre neurones
et synapses.
Le
nombre de neurones estimés pour les deux hémisphères
du cortex de la souris est de 16 millions (100 milliards pour un
cerveau humain), avec 8.000 synapses par neurone.
Dans un premier temps, les chercheurs ont effectué les calculs
sur un modèle simplifié comprenant 8 millions de neurones
et 6.300 synapses par neurone. Les délais des influx nerveux
ont été ici fixés entre 1ms et 20 ms, une telle
modélisation imposant des contraintes énormes en matière
de puissance de calcul et de mémoire. La durée de
la simulation a été calculée pour 10 secondes,
à une vitesse dix fois inférieure au temps réel
d'activation des neurones. Dès lors, avec une résolution
de 1ms et une fréquence d'1 Hz, l'expérience a permis
de simuler 1 seconde du fonctionnement des 8 millions de neurones
du modèle (soit une moitié de "cerveau"
d'une souris).
Une deuxième expérience a été menée
en simulant en simulant le fonctionnement de 16 millions de neurones
avec 8.000 synapses par neurones. Pour cela, les chercheurs ont
utilisé une configuration à 8.192 processeurs de leur
BlueGene/L avec 4To de mémoire vive. La simulation de 5 s
de fonctionnement a été effectuée en 168 s
en temps réel.
Un dernier test de montée en charge a permis de réaliser
la même expérience avec 16.000 synapses par neurone
pour un temps d'exécution restant dans le même ordre
de grandeur.
Nécessité
d'une théorie intégrative générale
Disons le tout net : avec ces travaux il s'agissait certainement
plus de mettre en évidence la faisabilité de simuler
un nombre important de connexions et d'étudier l'échange
d'informations à très grande échelle que de
reproduire le fonctionnement effectif du cerveau. Les chercheurs
ont en particulier pu affiner leur modèle pour éviter
les phénomènes d'atténuation ou d'avalanche
dans le déclenchement des influx nerveux.
Les recherches en intelligence artificielle tireront sûrement
le plus grand profit de cette prouesse technologique, certes. Cela
dit, simuler le fonctionnement d'un cerveau ne se réduit
pas au simple fonctionnement des neurones et de leurs synapses et
du nombre de ceux-ci. Un bon modèle ne doit pas être
restreint à une simple juxtaposition des neurones et de ses
synapses (chacun étant simulé par un processeur),
mais doit rendre compte de l'intégration mathématique
de leur fonctionnement au sein d'un système plus général
simulant le réel tissu nerveux. En effet, la cognition résulte
des propriétés émergentes du tissu nerveux,
qui elle-même résulte des couplages entre les éléments
du tissu. Un bon modèle doit notamment être capable
de coupler le système neuronal au système glial et
vasculaire...
On
en revient toujours à la même remarque : une théorie
intégrative générale est nécessaire.
Les chercheurs d'IBM trouveront à notre avis avantage à
lire les articles du neurobiologiste Gilbert Chauvet sur la question,
notamment ceux parus dans le Journal
of integrative neuroscience, septembre 2006 (volume
5, n°3).
Pour
en savoir plus
IBM Research Report, "Scaling, Stability, and Synchronization
in Mouse-sized (and Larger) Cortical Simulations", par Rajagopal
Ananthanarayanan et Dharmendra S. Modha, 17 février 2007 http://www.almaden.ibm.com/cs/people/dmodha/CNS2007.pdf
IBM Research Report, "Towards
Real-Time, Mouse-Scale Cortical Simulations" , par James Frye,
Rajagopal Ananthanarayanan, et Dharmendra S. Modha, 5 février
2007 http://www.modha.org/papers/rj10404.pdf
Articles de Gilbert Chauvet
publiés dans le Journal of Integrative neuroscience, vol
5, n°3 (septembre 2006)
- page 381 : " A new paradigm for theory in integrative
biology - The principe of auto-associative stabilization : biochemical
networks and the selection of neuronal groups", par Gilbert
Chauvet http://www.worldscinet.com/jin/05/0503/S0219635206001264.html
- page 417 : "On the existence of physiological age based
on functional hierarchy : a formal definition related to time irreversibility",
par Gilbert Chauvet http://www.worldscinet.com/jin/05/0503/S0219635206001240.html
- page 443 : "On the integration of physiological mechanisms
in the nervous tissue using the MTIP : synaptic plasticity depending
on neurons-astrocytes-capillaries interactions", par Pierre
Chauvet, Jean-Marc Dupont et Gilbert Chauvet. http://www.worldscinet.com/jin/05/0503/S0219635206001252.html
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Le
nombre de neurones estimés pour les deux hémisphères
du cortex de la souris est de 16 millions (100 milliards pour un
cerveau humain), avec 8.000 synapses par neurone. 
IBM Research Report, "Scaling, Stability, and Synchronization
in Mouse-sized (and Larger) Cortical Simulations", par Rajagopal
Ananthanarayanan et Dharmendra S. Modha, 17 février 2007
