PC di casa, in particolare quelli da gioco dotati di schede grafiche sempre più elaborate e potenti, che possono eseguire simulazioni che, solo fino a pochissimo tempo fa, gli scienziati erano in grado di produrre solo con i supercomputer: è l’obiettivo che i due ricercatori della School of Engineering and Informatics dell’Università del Sussex dichiarano di aver raggiunto.
I due ricercatori, infatti, spiegano di aver usato le schede grafiche di ultima generazione (GPU) per far sì che singoli PC desktop possano simulare modelli cerebrali molto complessi.
La procedura che hanno usato e i risultati che hanno ottenuto nel simulare il modello della corteccia visiva di un macaco vengono descritti in uno studio apparso su Nature Computational Science.
Supercomputer: un oggetto per pochi
Uno dei problemi principali che gli scienziati si trovano di fronte è spesso quello dell’utilizzo di supercomputer quando devono produrre di modelli o eseguire simulazioni di varia natura e ciò riguarda soprattutto lo studio del cervello con le sue intricatissime strutture di neuroni e sinapsi. Utilizzare un supercomputer, infatti, costa tantissimo e non tutti i laboratori possono permetterselo. I supercomputer, inoltre, consumano tantissima energia, cosa di certo non positiva anche per quanto riguarda il discorso della sostenibilità.
Come spiega Nature Computational Science, esperto di computer Science alla Sussex, “si tratta di una barriera all’ingresso piuttosto elevata, che potenzialmente sta trattenendo molte ricerche significative”. Il risultato: simulazioni di modelli cerebrali su una scala può più ampia sono effettuabili solo da pochissimi laboratori di scienziati in tutto il mondo, in pratica solo quelli che dispongono dell’accesso ai supercomputer, cosa che porta ad un notevole rallentamento del progresso della ricerca.
Tecnica applicata alle schede grafiche odierne
I due ricercatori hanno quindi applicato una tecnica, denominata “connettività procedurale” e creata nel 2006 dal ricercatore statunitense Eugene Izhikevich, su una GPU moderna, di quelle che spesso si acquistano sostanzialmente solo per giocare ai moderni videogiochi, sempre più esosi in termini di richieste computazionali e grafiche. Con questa modifica, hanno usato un normale pc desktop per simulare il modello della corteccia visiva di un macaco per un totale di milioni di neuroni e di sinapsi, un modello che può essere eseguito solo su un supercomputer.
Il normale PC desktop ci riesce proprio grazie alla potenza della GPU: quelle più moderne risultano infatti potentissime, almeno 2000 volte più potenti, in termini di calcolo, delle schede grafiche disponibili solo 15 anni fa.
Simulazione di una rete neurale con i sui picchi di connettività
Utilizzando la quantità di potenza di calcolo di queste GPU, si può simulare una rete neurale con tutte le sue connessioni sinaptiche eliminando il bisogno di memorizzare i dati relativi alla connettività delle sinapsi nella memoria e dunque generandoli “al volo”. Per simulare un secondo biologico di parte della corteccia visiva di un macaco, per un totale di 4,13 × 106 neuroni e 24,2 × 109 sinapsi, ci sono voluti 7,7 minuti di tempo reale. Si tratta di tempi paragonabili a quelli che ci vorrebbero con un supercomputer.
Simulazioni su larga scala di modelli di reti neurali
“Le simulazioni su larga scala di modelli di reti neurali con picchi sono uno strumento importante per migliorare la nostra comprensione delle dinamiche e, in ultima analisi, della funzione del cervello. Tuttavia, anche i piccoli mammiferi come i topi hanno connessioni sinaptiche dell’ordine di 1 × 1012, il che significa che le simulazioni richiedono diversi terabyte di dati, un requisito di memoria non realistico per una singola macchina desktop”, spiega Nowotny nel comunicato apparso sul sito della stessa università del Sussex.
Questo nuovo studio, secondo gli stessi ricercatori, potrebbe essere un punto di svolta per tutto il campo della neuroscienza computazionale e forse anche per quei settori di ricerca impegnati nel simulare il cervello umano per ottenere una vera intelligenza artificiale.
