انقلابی Brainsim-X V4.2.7 شبیه سازی شبکه عصبی بی سابقه را امکان پذیر می کند

اخبار -در یک جهش قابل توجه برای علوم اعصاب محاسباتی ، آخرین تکرار پلت فرم شبیه سازی عصبی پیشگامانه ، Brainsim-X V4.2.7 رونمایی شده است و محققان قابلیت های بی سابقه ای را در مدل سازی شبکه های عصبی با ابعاد بالا با میلیون ها نورون ارائه می دهد. این به روزرسانی اصلی نشانگر اوج تحقیق و توسعه فشرده در علوم اعصاب نظری و مدل سازی محاسباتی است.

ابزار شبیه سازی شبکه عصبی پیشرفته پیشرفته ، دانشمندان را قادر می سازد تا پویایی پیچیده سیستم های عصبی را با وفاداری قابل توجه ، ضبط پدیده های پیچیده از جمله پویایی سنبله ، تعامل سیناپسی و نوسانات شبکه ای که از نزدیک عملکرد مغز بیولوژیکی را تقلید می کنند ، تکرار کنند. نسخه 4.2.7 به طور خاص ظرفیت پلتفرم را برای رسیدگی به مدلهای نورون چند محفظه و در عین حال بهبود راندمان محاسباتی در سیستم های توزیع شده افزایش می دهد.

Brainsim-X چالش خارق العاده ای را برای رمزگشایی یک سیستم به اندازه مغز انسان پیچیده می کند و تقریباً 86 میلیارد نورون آن از طریق تریلیون سیناپس به هم پیوسته است. این پلتفرم شبیه سازی سیستم عصبی با ابعاد بالا را تسهیل می کند که به کاربران امکان می دهد پدیده های ظهور مانند انعطاف پذیری سیناپسی ، الگوهای فعالیت شبکه و اساس عصبی شناخت را بررسی کنند. پیشرفت های اخیر در چارچوب های ریاضی اساسی ، 37 ٪ افزایش در سرعت شبیه سازی را بدون قربانی کردن دقت بیولوژیکی به همراه داشته است.

اجزای اصلی مدل سازی عصبی را متحول می کنند
معماری Brainsim-X V4.2.7 چندین ماژول پیشرفته را به صورت هم افزایی کار می کند تا یک محیط شبیه سازی جامع ایجاد کند:

ماژول دینامیک عصبی با ابعاد بالا
این مؤلفه بنیادی انواع نورون متنوع از جمله سلولهای هرمی تحریک آمیز ، interneurons مهاری و انواع مختلف سلول های گلیال را با خواص بیوفیزیکی مجزا ضبط می کند. هر مدل عصبی شامل:

مدل سازی چند محفظه: محفظه های آکسون و دندریتیک به طور مستقل شبیه سازی می شوند تا منعکس کننده فعالیت موضعی ، بازگرداندن پتانسیل های عمل و ادغام سیناپسی در قسمت های مختلف نورون باشد.
الگوهای شلیک متنوع: این ماژول روشهای مختلفی را برای شلیک از جمله رفتارهای منظم سنبله ، سنبله سریع و ترکیبی که توسط Hodgkin-Huxley Dynamics و سایر مدل های دقیق بیوفیزیکی آگاه است ، تکرار می کند.
مکانیسم های متاپلاستیک: مدلهای متاپلاستیک یکپارچه اجازه می دهند تا اثر سیناپسی بر اساس تاریخ فعالیت سیناپسی تکامل یابد ، مطابق با تئوری های نوظهور که نشان می دهد تغییرات سیناپسی طولانی مدت قبل از یادگیری وقایع تحت تأثیر الگوهای فعالیت قرار دارد.
ماژول تعامل سیناپسی پیچیده
این ماژول پیشرفته اتصالات سیناپسی پیچیده بین نورون ها را مدل می کند و پتانسیل های تحریکی و مهاری پس از سیناپسی را در حالی که برای دینامیک مکانی مکانی حساب می کند ، شبیه سازی می کند. ویژگی های کلیدی عبارتند از:

توزیع وزن و کمبود: پشتیبانی از توزیع وزن سیناپسی متنوع ، از تنظیمات پراکنده منعکس کننده ریزسنجی قشر مغز تا شبکه های متراکم متصل. این اتصالات از آمار بیولوژیکی حاصل می شوند و می توانند در پاسخ به فعالیت شبکه به صورت پویا تکامل پیدا کنند.
قوانین پلاستیک پیشرفته: اجرای مکانیسم های انعطاف پذیری متعدد از جمله:
انعطاف پذیری وابسته به سنبله (STDP): بر اساس زمان دقیق شلیک عصبی ، اصلاح سیناپسی را حاکم می کند
انعطاف پذیری وابسته به کلسیم: مدل های غلظت کلسیم داخل سلولی به عنوان عوامل تعیین کننده تغییر سیناپسی
انعطاف پذیری هوموستاتیک: استحکام سیناپسی را بر اساس فعالیت کلی عصبی برای تثبیت پویایی شبکه تنظیم می کند
توپولوژی شبکه با ظرفیت بالا و ماژول اتصال
این ماژول مهندسی معماری های پیچیده شبکه را امکان پذیر می کند که از الگوهای اتصال بیولوژیکی مشاهده شده در سیستم های زندگی تقلید می کنند:

معماری پیچیده شبکه: از توپولوژی های مختلفی از جمله شبکه های کوچک ، شبکه های بدون مقیاس و شبکه های مدولار پشتیبانی می کند که تحقیقات در مورد پدیده های مهم مانند استحکام و پویایی ارتباطی ذاتی سیستم های بیولوژیکی را تسهیل می کند.
ساختارهای شبکه سلسله مراتبی: اجازه شبیه سازی ساختارهای چند لایه شبیه به سازمان موجود در قشر انسانی ، با مدارهای محلی مجزا از طریق پیش بینی های دوربرد برای مطالعه تفکیک عملکردی و ادغام.
اتصال پویا: مکانیسم های تطبیقی ​​را برای تغییرات سیناپسی بر اساس فعالیت شبکه پیاده سازی می کند ، و نشان دهنده تغییرات زمان واقعی مشاهده شده در شبکه های بیولوژیکی در مراحل یادگیری و سازگاری است.
ماژول جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده های زمان واقعی
با توجه به مقیاس شبیه سازی های عصبی ، این ماژول دست زدن به داده های قوی برای نظارت بر فعالیت های شبکه در حال انجام و ارزیابی عملکرد بسیار مهم است:

سریال سازی و ذخیره سازی داده ها: از تکنیک های سریال سازی داده های کارآمد برای ورود به پارامترها ، توزیع وزن سیناپسی و حالت های شبکه استفاده می کند ، و تسهیل ذخیره طولانی مدت و تجزیه و تحلیل عمیق پس از شبیه سازی.
قابلیت های پردازش موازی: طراحی شده برای بهره برداری از محیط های محاسباتی موازی ، توزیع بارهای محاسباتی به طور موثری برای رسیدگی به شبیه سازی های مربوط به میلیون ها نورون با وضوح زمانی بالا.
ادغام با چارچوب های یادگیری ماشین: اجازه می دهد تا یکپارچه سازی با چارچوب های یادگیری ماشین موجود ، تسهیل تشخیص الگوی و کارهای طبقه بندی که از خروجی شبکه های شبیه سازی شده استفاده می کنند.
مجموعه فعالیت های عصبی تجزیه و تحلیل قدرتمند را نشان می دهد
مجموعه فعالیت های عصبی به روز شده در V4.2.7 قابلیت های تحلیلی این پلتفرم را به نمایش می گذارد. این مجموعه مجموعه داده های ضبط عصبی حاوی معیارهایی مانند ID نورون ، تعداد سنبله ، ناحیه مغز ، نوع سلول ، نوع محرک و تأخیر پاسخ را پردازش می کند.

در اجرای فعلی ، سیستم به طور مؤثر پرونده های داده های عصبی را پردازش می کند ، و آمارهای ارزشمندی مانند میانگین سنبله را در سلولهای عصبی و شناسایی الگوهای فعالیت اوج استخراج می کند. ویژگی تجسم چگالی سنبله به محققان این امکان را می دهد تا بلافاصله الگوهای مربوط به میزان شلیک عصبی را در بین جمعیت ها شناسایی کنند ، با پارامترهای قابل تنظیم برای تجزیه و تحلیل های خاص منطقه و سلول خاص.

چارچوب پردازش داده های اساسی برای رسیدگی به مجموعه داده های به طور فزاینده ای بهینه شده است که آخرین نسخه قادر به پردازش ضبط ها از 10 میلیون نورون شبیه سازی شده در منابع محاسباتی توزیع شده است. این نشان دهنده افزایش ده برابر ظرفیت در مقایسه با نسخه قبلی است.

مبانی نظری نوآوری را هدایت می کند
brainsim-x v4.2.7 بر اساس مبانی نظری ایجاد شده در علوم اعصاب محاسباتی ایجاد می شود:

نظریه سیستم های پویا
این پلتفرم از تئوری سیستم های دینامیکی استفاده می کند تا درک کند که چگونه پویایی جمعی از جمعیت بزرگ عصبی پدیدار می شود. چارچوب های ریاضی برای ثبات و تجزیه و تحلیل تقسیم بندی بینش های مهم در مورد پدیده های هماهنگ سازی ، رفتارهای نوسان و تعامل غیرخطی در سراسر شبکه ارائه می دهد.

نظریه اطلاعات و برنامه نویسی عصبی
Brainsim-X با ترکیب چارچوب های تئوری اطلاعات ، اکتشاف مکانیسم های پردازش اطلاعات عصبی را امکان پذیر می کند. این روش برای بررسی استراتژی های مختلف برنامه نویسی – مانند برنامه نویسی نرخ ، برنامه نویسی زمانی و برنامه نویسی جمعیت – ارائه می دهد و آنها را به پویایی عصبی اساسی مرتبط می کند.

مدلهای علوم اعصاب محاسباتی پیشرفته
دینامیک عصبی با ابعاد بالا با استفاده از تئوری های تعیین شده مدل می شود و در عین حال رویکردهای نوآورانه را نیز ادغام می کند:

بینش شبکه عصبی مصنوعی: این ابزار شامل روشهای گرفته شده از یادگیری ماشین معاصر است که با آشکار کردن چگونگی یادگیری و سازگاری ساختارهای مشابه ، درک شبکه بیولوژیکی را آگاه می کند.
مدل های علوم عصبی نظری: استفاده از مدلهای نظری به اکتشاف دینامیک سیناپسی و محاسبات عصبی کمک می کند ، و شبیه سازی ها را در برابر داده های تجربی از مطالعات رفتاری و الکتروفیزیولوژیکی تأیید می کند.
برنامه های عملی که دارای چندین حوزه هستند
Brainsim-X v4.2.7 برنامه های تحول آمیز را در سراسر حوزه های تحقیق و بالینی ارائه می دهد:

برنامه های تحقیقاتی
نوروژنز و مطالعات رشد: مدل هایی که چگونه فرآیندهای رشد در شبکه های عصبی آشکار می شوند ، با بررسی تصویب نوروژنز و تأثیر آن بر الگوهای اتصال.
مدلهای پاتوفیزیولوژیکی: اختلالات در اتصال سیناپسی و انعطاف پذیری را شبیه سازی می کند ، و بینش هایی در مورد اختلالات عصبی و عصبی و عصبی ارائه می دهد و آزمایش فرضیه را در مورد مکانیسم های اساسی امکان پذیر می کند.
علوم اعصاب شناختی: اکتشاف فرآیندهای شناختی مانند حافظه ، ادراک و تصمیم گیری را از طریق شبیه سازی هایی که از تعامل جمعیت عصبی توزیع شده مدل می کند ، تسهیل می کند.
برنامه های آموزشی
ابزار آموزشی: تجسم های تعاملی به عنوان کمکهای مؤثر در یادگیری برای دانش آموزان و مربیان در علوم اعصاب عمل می کند و مفاهیم پیچیده را در زمان واقعی نشان می دهد.
آموزش تحقیقاتی: برای دانش آموزان پیشرفته ، ترویج مهارت در تفکر انتقادی ، تولید فرضیه و تجزیه و تحلیل داده ها از طریق طراحی و اجرای شبیه سازی های عصبی ، آموزش های دستی را فراهم می کند.
دستورالعمل های آینده: فشار دادن مرزهای محاسباتی
Brainsim-X همچنان با اهداف توسعه جاه طلبانه در حال تکامل است:

ادغام محاسبات کوانتومی
تلاش های توسعه آینده ادغام قابلیت های محاسبات کوانتومی را با هدف مهار ویژگی های منحصر به فرد سیستم های کوانتومی برای شبیه سازی دینامیک های عصبی پیچیده بررسی خواهد کرد. این رویکرد به طور بالقوه می تواند در اکتشاف شبکه های عصبی با ابعاد بالا ، تسهیل محاسبات سریعتر و امکان مدل سازی مناظر سیناپسی وسیع که در حال حاضر با روش های محاسباتی کلاسیک قابل دستیابی نیست ، متحول شود.

تکثیر واقعی مغز
تحقیقات مداوم در مورد رویکردهای زیستی با هدف تکرار عملکرد واقعی مغز با افزایش دقت انجام می شود. این امر مستلزم پالایش مدل های نورون و سیناپسی است بلکه از ویژگی های بیوفیزیکی و تأثیرات زیست محیطی که حاکم بر رفتار عصبی است ، تکرار می شود. پیشرفت در فن آوری های تصویربرداری عصبی ، توسعه الگوریتم هایی را که دقیق تر از فرآیندهای سازگار مغز و تفاوت های فردی در اتصال تقلید می کنند ، آگاه می کند.

اکتشاف رفتارهای ظهور
تمرکز پیشرفته بر رفتارهای نوظهور در شبکه های در مقیاس بزرگ ممکن است بینش قابل توجهی در مورد چگونگی آشکار شدن پویایی جمعی به عنوان عملکردهای شناختی مرتبه بالاتر داشته باشد. این شامل اکتشاف پدیده هایی مانند آگاهی ، تصمیم گیری و پردازش عاطفی از سطح سیستمیک ، به طور بالقوه رونمایی از چارچوب های نظری جدید است که با مشاهدات علوم اعصاب رفتاری مطابقت دارد.

Brainsim-X V4.2.7 به عنوان یک منبع محاسباتی پیشرفته در تقاطع علوم اعصاب و فناوری ، طراحی شده برای کشف پویایی پیچیده ذاتی شبکه های عصبی با ابعاد بالا است. این سکوی با ادغام مدلهای پیشرفته پویایی عصبی ، انعطاف پذیری سیناپسی و اتصال ، بینش عمیق تری در مورد عملکرد مغز انسان ، ایجاد مسیرهای برای اکتشاف فرآیندهای شناختی ، مکانیسم های بیماری و چارچوب های محاسباتی پیشرفته تسهیل می کند.