Οι πιο ισχυροί υπερυπολογιστές στον κόσμο μπορούν πλέον να εκτελούν προσομοιώσεις δισεκατομμυρίων νευρώνων. Οι ερευνητές ελπίζουν ότι αυτά τα μοντέλα θα προσφέρουν άνευ προηγουμένου γνώσεις σχετικά με το πώς λειτουργεί ο εγκέφαλός μας.

Τι θα σήμαινε η προσομοίωση ενός ανθρώπινου εγκεφάλου; Τα σημερινά πιο ισχυρά υπολογιστικά συστήματα περιέχουν πλέον αρκετή υπολογιστική ισχύ για να εκτελούν προσομοιώσεις δισεκατομμυρίων νευρώνων, συγκρίσιμες με την πολυπλοκότητα των πραγματικών εγκεφάλων. Κατανοούμε επίσης όλο και περισσότερο πώς συνδέονται αυτοί οι νευρώνες μεταξύ τους, οδηγώντας σε προσομοιώσεις εγκεφάλου που οι ερευνητές ελπίζουν ότι θα αποκαλύψουν μυστικά της λειτουργίας του εγκεφάλου που ήταν προηγουμένως κρυμμένα.

Οι ερευνητές προσπαθούν εδώ και καιρό να απομονώσουν συγκεκριμένα μέρη του εγκεφάλου, μοντελοποιώντας μικρότερες περιοχές με έναν υπολογιστή για να εξηγήσουν συγκεκριμένες εγκεφαλικές λειτουργίες. Αλλά «δεν μπορέσαμε ποτέ να τα συγκεντρώσουμε όλα σε ένα μέρος, σε ένα μεγαλύτερο εγκεφαλικό μοντέλο όπου μπορούμε να ελέγξουμε αν αυτές οι ιδέες είναι καθόλου συνεπείς», λέει ο Markus Diesmann στο Ερευνητικό Κέντρο Jülich στη Γερμανία. «Αυτό τώρα αλλάζει.»

Αυτό οφείλεται σε μεγάλο βαθμό στην ισχύ των πιο προηγμένων υπερυπολογιστών σήμερα, οι οποίοι πλησιάζουν πλέον την exascale, που σημαίνει ότι μπορούν να εκτελέσουν ένα δισεκατομμύριο δισεκατομμύρια πράξεις ανά δευτερόλεπτο. Μόνο τέσσερις τέτοιες μηχανές υπάρχουν, σύμφωνα με τη λίστα Top500. Ο Diesmann και η ομάδα του εξετάζουν την εκτέλεση προσομοιώσεων εγκεφάλου μεγάλης κλίμακας σε ένα από αυτά τα συστήματα που ονομάζεται JUPITER, συντομογραφία του Joint Undertaking Pioneer for Innovative and Transformative Exascale Research, με έδρα τη Γερμανία.

Τον περασμένο μήνα, ο Diesmann και οι συνεργάτες του έδειξαν ότι ένα απλό μοντέλο των νευρώνων του εγκεφάλου και των συνάψεών τους, που ονομάζεται spiking neural network, θα μπορούσε να διαμορφωθεί και να κλιμακωθεί για να τρέξει στις χιλιάδες μονάδες επεξεργασίας γραφικών (GPU) του JUPITER, γεγονός που θα του έδινε μέγεθος 20 δισεκατομμυρίων νευρώνων και 100 τρισεκατομμυρίων συνδέσεων – ισοδύναμο με τον ανθρώπινο εγκεφαλικό φλοιό, όπου λαμβάνουν χώρα σχεδόν όλες οι ανώτερες εγκεφαλικές λειτουργίες.

Η εκτέλεση μιας τέτοιας προσομοίωσης υπόσχεται να παράγει πιο πολύτιμα αποτελέσματα από τις προσομοιώσεις μικρότερων εγκεφάλων, όπως αυτός της μύγας των φρούτων, που έχουν γίνει στο παρελθόν, λέει ο Diesmann. Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, όπως αυτό πίσω από το ChatGPT, έδειξαν τα τελευταία χρόνια ότι τα μεγαλύτερα συστήματα θα περιέχουν χαρακτηριστικά που απλώς δεν υπάρχουν σε μικρότερα. «Γνωρίζουμε τώρα ότι τα μεγάλα δίκτυα μπορούν να κάνουν ποιοτικά διαφορετικά πράγματα από τα μικρά», λέει ο Diesmann. “Είναι σαφές ότι τα μεγάλα δίκτυα είναι διαφορετικά.”

“Η σμίκρυνση δεν είναι απλώς η απλοποίησή της λίγο, ή η χονδροποίηση της, σημαίνει στην πραγματικότητα ότι εγκαταλείπουμε ορισμένες ιδιότητες εντελώς”, λέει ο Thomas Nowotny στο Πανεπιστήμιο του Sussex, στο Ηνωμένο Βασίλειο. «Είναι πραγματικά σημαντικό ότι τελικά μπορούμε να κάνουμε [προσομοιώσεις] πλήρους κλίμακας, γιατί διαφορετικά δεν πρόκειται ποτέ να πάρουμε το πραγματικό.»

Το μοντέλο που δοκιμάζεται στον JUPITER θα βασίζεται σε πραγματικά δεδομένα από μικρότερα πειράματα σε ανθρώπινους εγκεφαλικούς νευρώνες και συνάψεις, όπως το πόσες συνάψεις πρέπει να έχει ένας νευρώνας ή τα επίπεδα δραστηριότητάς τους, λέει η Johanna Senk στο Πανεπιστήμιο του Sussex, η οποία συνεργάζεται με τον Diesmann. «Έχουμε τώρα αυτά τα ανατομικά δεδομένα ως περιορισμούς, αλλά και την υπολογιστική ισχύ», λέει ο Diesmann.

Οι προσομοιώσεις εγκεφάλου πλήρους κλίμακας θα μπορούσαν να επιτρέψουν στους ερευνητές να δοκιμάσουν βασικές θεωρίες της λειτουργικότητας του εγκεφάλου που είναι αδύνατες σε μικρότερα μοντέλα ή με πραγματικούς εγκεφάλους, λέει ο Nowotny, όπως πώς σχηματίζονται οι αναμνήσεις. Αυτό θα μπορούσε να δοκιμαστεί δίνοντας εικόνες σε ένα εγκεφαλικό δίκτυο, παρακολουθώντας πώς αντιδρά και καταγράφοντας πώς αυτή η δημιουργία μνήμης αλλάζει με το μέγεθος του εγκεφάλου. Θα μπορούσε επίσης να δημιουργήσει έναν τρόπο δοκιμής φαρμάκων, λέει ο Nowotny, όπως εξετάζοντας πώς τα μοντέλα της επιληψίας, η οποία χαρακτηρίζεται από κρίσεις και εκρήξεις μη φυσιολογικής εγκεφαλικής δραστηριότητας, επηρεάζονται από ορισμένα φάρμακα.

Η επιπλέον υπολογιστική ισχύς σημαίνει επίσης ότι οι προσομοιώσεις εγκεφάλου μπορούν να εκτελεστούν πιο γρήγορα, γεγονός που θα δώσει στους ερευνητές μια εικόνα για το τι είναι σχετικά αργές διαδικασίες, όπως η μάθηση, λέει η Senk. Οι ερευνητές θα μπορούν επίσης να ενσωματώσουν πολύ μεγαλύτερη βιολογική λεπτομέρεια, όπως πιο σύνθετα μοντέλα του πώς οι νευρώνες αλλάζουν και πυροδοτούν.

Αλλά ακόμη και με τη δύναμη να εκτελούνται προσομοιώσεις μεγέθους εγκεφάλου, εξακολουθούν να υπάρχουν τεράστιες ποσότητες που δεν γνωρίζουμε, λέει ο Nowotny. Και ακόμη και οι προσομοιώσεις μικρότερων ολόκληρων εγκεφάλων, όπως αυτός της μύγας των φρούτων, δεν μπορούν να αναπαραγάγουν την πλήρη συμπεριφορά των πραγματικών ζώων.

Οι προσομοιώσεις που εκτελούνται σε αυτούς τους υπερυπολογιστές είναι επίσης ακόμη πολύ περιορισμένες και στερούνται βασικής λειτουργικότητας που είναι απαραίτητη για τους πραγματικούς εγκεφάλους, όπως η εισαγωγή από περιβάλλοντα του πραγματικού κόσμου. «Δεν μπορούμε πραγματικά να φτιάξουμε εγκεφάλους», λέει ο Nowotny. «Ακόμα κι αν μπορούμε να κάνουμε προσομοιώσεις του μεγέθους ενός εγκεφάλου, δεν μπορούμε να κάνουμε προσομοιώσεις του εγκεφάλου».

Πώς ωφελεί η προσομοίωση του ανθρώπινου εγκεφάλου την έρευνα;

Η προσομοίωση του ανθρώπινου εγκεφάλου σε υπερυπολογιστές ανοίγει νέους δρόμους στην έρευνα, επιτρέποντας στους επιστήμονες να:

• Δοκιμάσουν θεωρίες: Ελέγχουν θεμελιώδεις θεωρίες για τη λειτουργία του εγκεφάλου, που είναι αδύνατο να εξεταστούν με μικρότερα μοντέλα ή σε πραγματικούς εγκεφάλους.
• Εξερευνήσουν τη μνήμη: Μελετούν πώς σχηματίζονται οι αναμνήσεις και πώς αλλάζουν ανάλογα με το μέγεθος του εγκεφάλου.
• Αναπτύξουν φάρμακα: Δημιουργούν τρόπους να δοκιμάσουν φάρμακα, όπως για την επιληψία, μελετώντας την επίδρασή τους σε μοντέλα εγκεφάλου.
• Κατανοήσουν τη μάθηση: Αποκτούν εικόνα για αργές διαδικασίες, όπως η μάθηση, μέσω ταχύτερων προσομοιώσεων.
• Προσθέσουν βιολογικές λεπτομέρειες: Ενσωματώνουν πιο σύνθετα μοντέλα νευρώνων και της λειτουργίας τους.

Ποια είναι τα εμπόδια στην προσομοίωση του ανθρώπινου εγκεφάλου;

Παρά τις προόδους, υπάρχουν σημαντικά εμπόδια:

• Έλλειψη γνώσεων: Υπάρχουν τεράστιες ποσότητες πληροφοριών για τον εγκέφαλο που δεν γνωρίζουμε.
• Περιορισμοί προσομοιώσεων: Ακόμη και προσομοιώσεις μικρότερων εγκεφάλων, όπως της μύγας των φρούτων, δεν μπορούν να αναπαράγουν την πλήρη συμπεριφορά των πραγματικών ζώων.
• Έλλειψη αλληλεπίδρασης με το περιβάλλον: Οι προσομοιώσεις στερούνται βασική λειτουργικότητα, όπως η αλληλεπίδραση με το πραγματικό περιβάλλον.

Συχνές Ερωτήσεις (FAQ)

1. Θα μπορέσουμε ποτέ να δημιουργήσουμε έναν πλήρη, λειτουργικό εγκέφαλο μέσω προσομοίωσης;

Αυτό είναι ακόμα ένα μακρινό όνειρο. Παρόλο που η τεχνολογία προχωρά, υπάρχουν τεράστιες γνώσεις που λείπουν σχετικά με τη λειτουργία του εγκεφάλου και την αλληλεπίδρασή του με το περιβάλλον.

2. Πώς η προσομοίωση του εγκεφάλου μπορεί να βοηθήσει στην αντιμετώπιση νευρολογικών ασθενειών;

Οι προσομοιώσεις επιτρέπουν στους ερευνητές να μελετήσουν τις επιπτώσεις φαρμάκων και θεραπειών σε εγκεφαλικά μοντέλα, προχωρώντας στην ανακάλυψη νέων θεραπειών για ασθένειες όπως η επιληψία και το Alzheimer.

3. Είναι η προσομοίωση του εγκεφάλου μια απειλή για την ανθρώπινη ύπαρξη;

Όχι. Η προσομοίωση του εγκεφάλου είναι ένα εργαλείο για την κατανόηση του εγκεφάλου και την ανάπτυξη νέων θεραπειών. Δεν αποτελεί απειλή για την ανθρώπινη ύπαρξη.

via