Simulation
d'un cortex de souris sur un super-calculateur ?
Christophe Jacquemin - 03/05/07
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 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. 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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