ГОРИЗОНТИ СУЧАСНОЇ НЕЙРОНАУКИ
Нейронаука являє собою комплекс знань, які стосуються нервової системи, і мають інтердисциплінарний статус на перетині біології, медицини, фізики, хімії, психології, біоінженерії, інформатики та ін. дисциплін. Нервову систему досліджують на молекулярно-генетичному, клітинному, тканинному, органному та системному рівнях. Тож давайте поглянемо на один із сучасних фронтирів нейронауки, а саме глобальний науковий проєкт Європейського Союзу Human Brain Project, бюджет якого становить 607 мільйонів євро. Проєкт започатковано у 2013 році і 2023 рік має стати роком підведення підсумків. Наразі у проєкті беруть участь більше 500 дослідників зі 123 інституцій 16 країн світу, діяльність яких координує інфраструктура під назвою EBRAINS. Проєкт має на меті отримати глибоке розуміння складної структури та функції людського мозку за допомогою міждисциплінарного підходу на стику нейронауки та технологій з використанням передових методів обчислювальної техніки, нейроінформатики та штучного інтелекту. Якими ж є основні зони фокусування проєкту?
Створення, перевірка і експлуатація багатомасштабного коннектому людського мозку та вивчення його мінливості
Цей напрямок зосереджений на відображенні зв’язків усередині мозку, від мозкової мережі до масштабу нейронів, адже це є основоположним для розуміння того, як працює мозок, як його можна моделювати та симулювати, а також як розробляти неврологічні програми, включно з клінічними. Подолання розриву між дуже детальними атласами людського мозку та обчислювальним моделюванням дозволить краще зрозуміти, як мозок генерує свою поведінку, а отже створити відповідну основу для майбутньої теоретичної та прикладної нейронауки.
Вивчення свідомості та пізнання
Вчені цього напрямку працюють над проблемою розуміння різних станів мозку: фізіологічних (наприклад, сон та неспання), наркотичних (наприклад, анестезія), патологічних (наприклад, розлади свідомості). Основною метою напрямку є створення інтегрованих даних і обчислювальних моделей, які підтримуватимуть переходи між різними станами мозку та когнітивні функції. Паралельно розробляється етична та філософська основа для експериментальних та обчислювальних досліджень пізнання та свідомості.
Інспіровані мозком когнітивні архітектури
Основна мета цієї теми полягає в тому, щоб краще зрозуміти, як мережі мозку забезпечують зорово-моторні та когнітивні функції, такі як спритне маніпулювання, просторова навігація та реляційне міркування. Дослідники обрали підхід, який полягає у імітації архітектури та роботи мозку шляхом розробки функціональних когнітивних архітектур, що вирішують складні зорово-моторні та когнітивні проблеми. Вчені націлені на розробку нової когнітивної основи, яка підтримує гнучку інтеграцію ряду різнорідних модулів, що представляють області мозку, у послідовні втілені архітектури. Розроблені обчислювальні архітектури можуть виконувати різні когнітивні функції та створювати нові експериментально перевірені гіпотези про роботу мозку.
Дані та знання
Головною метою цієї групи дослідників є сприяння розумінню людського мозку у стані здоров’я та хвороби за допомогою експериментів, теоретичного моделювання та моделювання на основі даних, які «взаємодіють» між собою. Величезна кількість нейронаукових даних, їх мультимодальний і гетерогенний характер на додаток до фрагментації дослідницьких зусиль між націями та дисциплінами створюють виклик для створення необхідної синергії для того, щоб наукові відкриття перетворилися на реальний прогрес. Служби даних і знань є у відкритому доступі для всіх науковців, задіяних у проєкті. Це дозволяє легко обмінюватися інформацією, знаходити, інтегрувати, аналізувати та симулювати дані, а отже прискорювати глобальні зусилля для розуміння функціонування людського мозку.
Атласи мозку
Атласи мозку являють собою системи просторової прив’язки для нейронауки, які дозволяють здійснювати навігацію, характеризувати та аналізувати інформацію на основі анатомічного розташування. Атлас головного мозку визначає форму і розташування ділянок мозку в загальному координатному просторі. У рамках проєкту розроблені: багаторівневий атлас людського мозку, комплексний атлас мозку щура та рання версія нового атласу нелюдиноподібних приматів.
Симуляція
Симуляція діє як основний канал обміну інформацією між експериментом і теорією. Це потужний інструмент, який дозволяє зрозуміти мозок, який є складною динамічною системою з багатомасштабною архітектурою, ускладненою значними індивідуальними відмінностями. Складність і багатофункціональність мозку, а також індивідуальні варіації є головними науковими проблемами, що спонукають до розвитку технологій моделювання. Нейробіологи мають різні погляди на те, як найкраще впоратися з такою складністю, відстоюючи підходи, які варіюються від цілісного до мінімалістичного, від уявлення про те, що лише реалістичні моделі можуть пояснити внутрішню роботу нашого мозку, до припущення, що лише систематичне спрощення моделі дозволить нам розкрити фундаментальні принципи. Так само моделі мозку відрізняються за розміром, складністю та рівнем деталізації. Інструменти симуляції мозку, розроблені в рамках проєкту, пропонують цікаві технічні рішення для дослідників мозку. Вони забезпечують інтегровані робочі процеси для створення моделі, моделювання та перевірки, включаючи аналіз даних і візуалізацію . Механізми моделювання охоплюють увесь спектр рівнів опису, починаючи від молекулярного та субклітинного до клітинного, мережевого та мозку в цілому. Мультисимуляторна взаємодія дає змогу поєднувати механізми моделювання, що працюють на різних рівнях опису, і таким чином дозволяє одночасно створювати детальні моделі меншого масштабу, вбудовані в більш абстрактні моделі більшого масштабу. Наприклад, NEST – це симулятор для створення моделей нейронних мереж, який зосереджується на динаміці, розмірі та структурі нейронних систем, а не на точній морфології окремих нейронів. Він ідеально підходить для мереж будь-якого розміру, включаючи моделі обробки інформації (наприклад, у зоровій або слуховій корі ссавців), моделі динаміки мережевої активності (наприклад, ламінарні кортикальні мережі або збалансовані випадкові мережі) та моделі навчання й пластичності.
Аналіз медичних даних
Зростаюча потреба у збільшенні можливостей обміну даними про здоров’я для прискорення прогресу в клінічній нейронауці та медицині загалом ілюструється численними ініціативами, спрямованими на зіставлення великих масивів даних. Сприяння обміну даними та впровадження стандартизованих правил гармонізації зменшує тягар невикористаних досліджень і відіграє вирішальну роль у пом’якшенні впливів, пов’язаних із зменшенням розмірів вибірки. Служба аналізу медичних даних надає дві унікальні платформи EBRAINS, які охоплюють ключові сфери клінічних нейронаукових досліджень. Це платформа медичної інформатики (MIP), що об’єднує децентралізовані великі клінічні набори даних та платформа внутрішньомозкової електроенцефалографії (ЕЕГ) людини (HIP). Служба аналізу медичних даних має на меті посилити та максимально збільшити міжнародне використання медичних даних.
Нейроробототехніка
Нейророботехніка – це нова трансдисциплінарна галузь досліджень на стику нейронауки, штучного інтелекту та робототехніки. Платформа нейророботів – це рішення для втіленого моделювання, розроблене в контексті проєкту, яке є основою технології, яку пропонує дослідницька інфраструктура EBRAINS. Це інтегративна структура моделювання, яка дозволяє експериментувати in silico та втілювати моделі мозку всередині віртуальних агентів, які взаємодіють із реалістичними змодельованими середовищами.
Обчислювальні, хмарні сховища та мережеві послуги
До інфраструктури EBRAINS інтегровані високопродуктивні обчислення (HPC), хмарні обчислення, сховища, мережеві служби та служби моніторингу даних, які у свою чергу формують інфраструктуру під назвою Fenix. Її послуги можна використовувати для різноманітних потреб, від розробки та розміщення служб платформи на віртуальних машинах до моделювання, симуляції та аналізу даних, а також для навчання та освіти. У рамках інфраструктури Fenix шість європейських суперкомп’ютерних центрів погодилися узгодити свої послуги. Відмінною рисою цієї електронної інфраструктури є те, що сховища даних і масштабовані та інтерактивні суперкомп’ютерні системи знаходяться в безпосередній близькості та добре інтегровані. Вона пропонує: швидкий доступ до окремих обчислювальних серверів для аналізу та візуалізації даних в інтерактивному режимі або для підключення до запущених симуляцій, які використовують масштабовані обчислювальні служби; масштабовані обчислювальні послуги, які підходять для високопаралельного моделювання мозку або для завдань високопродуктивного аналізу даних; активні репозиторії даних; архівні сховища даних, оптимізовані для забезпечення ємності, надійності та доступності, довгострокового зберігання великих наборів даних, які не можна легко відновити.
Нейроморфні обчислення
Нейроморфні обчислення реалізують аспекти біологічних нейронних мереж як аналогові або цифрові копії на електронних схемах. Цей підхід має подвійну мету: запропонувати нейронауці інструмент для розуміння динамічних процесів навчання та розвитку в мозку та застосувати стимулювання мозку до загальних когнітивних обчислень. Ключовими перевагами нейроморфних обчислень порівняно з традиційними підходами є енергоефективність, швидкість виконання, стійкість до локальних збоїв і здатність до навчання. У дослідницькій інфраструктурі EBRAINS пропонуються та розробляються унікальні нейроморфні системи для зовнішнього використання. Великі нейроморфні машини засновані на двох взаємодоповнювальних принципах. Багатоядерна машина SpiNNaker, розташована в Манчестері (Велика Британія), з’єднує 1 мільйон процесорів ARM із мережею на основі пакетів, оптимізованою для обміну нейронними потенціалами дії (спайками). Машина фізичної моделі BrainScaleS, розташована в Гейдельберзі (Німеччина), реалізує аналогові електронні моделі нейронів і синапсів. Важливою особливістю нейроморфних машин є їх швидкість. Система SpiNNaker працює в реальному часі, BrainScaleS реалізована як прискорена система та емулює нейрони в 1000 разів швидше реального часу. Симуляції на звичайних суперкомп’ютерах зазвичай працюють у 1000 разів повільніше, ніж біологічні, і не можуть отримати доступ до дуже різних часових масштабів, пов’язаних із навчанням і розробкою, починаючи від мілісекунд до років.
Нещодавні дослідження в галузі нейронауки та обчислювальної техніки показали, що навчання та розвиток є ключовими аспектами нейронауки та застосування когнітивних обчислень у реальному світі. Наразі Human Brain Project є єдиним проектом у всьому світі, який вирішує цю потребу за допомогою спеціальних нових апаратних архітектур.
Підготовлено за матеріалами:
http://usn.org.ua/
https://www.humanbrainproject.eu/en/
