Futuri supercomputer exascale e nuovi algoritmi per simulare intero cervello umano

Risultati che si potrebbero ottenere con i futuri supercomputer exascale con il nuovo algoritmo per la simulazione del cervello (credito immagine: Forschungszentrum Jülich)

Un gruppo internazionali di ricercatori dichiara di aver realizzato un nuovo, potente algoritmo per sfruttare al meglio i nuovi, o meglio futuri, supercomputer di classe exascale (un supercomputer con una velocità di almeno un exaFLOPS, o un miliardo di miliardi di calcoli al secondo).
La ricerca, pubblicata su Frontiers in Neuroinformatics, parla di un algoritmo pensato principalmente per questa tipologia di futuri computer ma che è in grado di usare lo stesso quantitativo di potenza e di memoria degli attuali supercomputer per accelerare in maniera significativa anche le simulazioni cerebrali realizzate attualmente.

Come si sa, simulare al computer un cervello umano rappresenta una cosa così complessa che, almeno per il momento, si rivela ancora una chimera nonostante il progresso a livello di potenza dei supercomputer continui ad andare avanti.
Secondo Markus Diesmann, direttore presso l’Istituto Jülich di Neuroscienze e Medicina (INM-6), questo nuovo algoritmo, e già da qualche anno, permette di simulare circa l’1% dei neuroni del cervello umano, comprese tutte le interconnessioni e dunque anche le sinapsi. Parliamo di più di un miliardo di neuroni e di migliaia di miliardi di collegamenti.

Per arrivare a questo risultato, i ricercatori hanno lavorato per vent’anni su un software di simulazione open source, denominato NEST, già ampiamente utilizzato dalla comunità neuroscientifica mondiale. Hanno inoltre utilizzato un altro simulatore relativo al progetto europeo Human Brain Project.
L’algoritmo prevede la rappresentazione di ogni singolo neurone attraverso una manciata di equazioni matematiche. Si prevede che con nuovi supercomputer di fascia alta, i già succitati supercomputer di classe exascale che potranno superare i supercomputer odierni da 10 a 100 volte, sarà forse possibile, grazie a questo algoritmo, simulare le reti neurali su scala cerebrale.

“Con la nuova tecnologia possiamo sfruttare l’accresciuto parallelismo dei moderni microprocessori molto meglio di prima, cosa che diventerà ancora più importante nei computer exascale”, osserva Jakob Jordan, autore principale dello studio.
Il futuro riguardante la simulazione computerizzata del cervello umano, dunque, nonostante i progressi non risultino fulminei, sembra abbastanza roseo.

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