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Un computer costruito per imitare le reti neurali del cervello produce risultati simili a quelli del miglior software per supercomputer di simulazione cerebrale attualmente utilizzato per la ricerca sui segnali neurali, trova un nuovo studio pubblicato sulla rivista ad accesso aperto Frontiere delle neuroscienze . Testato per la precisione, velocità ed efficienza energetica, questo computer su misura chiamato SpiNNaker, ha il potenziale per superare i problemi di velocità e consumo energetico dei supercomputer convenzionali. L'obiettivo è quello di far progredire la nostra conoscenza dell'elaborazione neurale nel cervello, per includere l'apprendimento e disturbi come l'epilessia e il morbo di Alzheimer.
"SpiNNaker può supportare modelli biologici dettagliati della corteccia, lo strato esterno del cervello che riceve ed elabora le informazioni dai sensi, fornendo risultati molto simili a quelli di una simulazione software equivalente di un supercomputer, "dice il dottor Sacha van Albada, autore principale di questo studio e leader del gruppo di neuroanatomia teorica presso il Centro di ricerca Jülich, Germania. "La capacità di eseguire reti neurali dettagliate su larga scala in modo rapido e a basso consumo energetico farà progredire la ricerca sulla robotica e faciliterà gli studi sull'apprendimento e sui disturbi cerebrali".
Il cervello umano è estremamente complesso, comprende 100 miliardi di cellule cerebrali interconnesse. Comprendiamo come i singoli neuroni e i loro componenti si comportano e comunicano tra loro e su scala più ampia, quali aree del cervello vengono utilizzate per la percezione sensoriale, azione e cognizione. Però, sappiamo meno sulla traduzione dell'attività neurale in comportamento, come trasformare il pensiero in movimento muscolare.
Il software del supercomputer ha aiutato simulando lo scambio di segnali tra neuroni, ma anche il miglior software eseguito sui supercomputer più veloci fino ad oggi può simulare solo l'1% del cervello umano.
"Attualmente non è chiaro quale architettura di computer sia più adatta per studiare in modo efficiente le reti del cervello intero. Il progetto europeo sul cervello umano e il Centro di ricerca Jülich hanno condotto ricerche approfondite per identificare la migliore strategia per questo problema altamente complesso. I supercomputer di oggi richiedono diversi minuti per simulare un secondo di tempo reale, quindi studi su processi come l'apprendimento, che richiedono ore e giorni in tempo reale sono attualmente fuori portata." spiega il professor Markus Diesmann, coautore, capo del dipartimento di neuroscienze computazionali e dei sistemi presso il Centro di ricerca Jülich.
Lui continua, "C'è un enorme divario tra il consumo di energia del cervello e i supercomputer di oggi. L'elaborazione neuromorfica (ispirata al cervello) ci consente di studiare quanto possiamo avvicinarci all'efficienza energetica del cervello usando l'elettronica".
Sviluppato negli ultimi 15 anni e basato sulla struttura e la funzione del cervello umano, SpiNNaker, parte della piattaforma di calcolo neuromorfico dello Human Brain Project, è un computer personalizzato composto da mezzo milione di semplici elementi di calcolo controllati dal proprio software. I ricercatori hanno confrontato la precisione, velocità ed efficienza energetica di SpiNNaker con quella di NEST, un software specializzato per supercomputer attualmente in uso per la ricerca sulla segnalazione dei neuroni cerebrali.
"Le simulazioni eseguite su NEST e SpiNNaker hanno mostrato risultati molto simili, " riferisce Steve Furber, co-autore e professore di Ingegneria Informatica presso l'Università di Manchester, UK. "Questa è la prima volta che una simulazione così dettagliata della corteccia viene eseguita su SpiNNaker, o su qualsiasi piattaforma neuromorfa. SpiNNaker comprende 600 circuiti stampati che incorporano oltre 500, 000 piccoli processori in totale. La simulazione descritta in questo studio ha utilizzato solo sei schede, l'1% della capacità totale della macchina. I risultati della nostra ricerca miglioreranno il software per ridurlo a una singola scheda".
Van Albada condivide le sue aspirazioni future per SpiNNaker, "Speriamo in simulazioni in tempo reale sempre più grandi con questi sistemi di calcolo neuromorfici. Nello Human Brain Project, lavoriamo già con neurorobotisti che sperano di usarli per il controllo robotico".