小型大脑模型扭曲了神经元之间的接触强度

使用超级计算机进行大脑模拟的目标是了解我们大脑的活动过程。这是一项艰巨的任务:估计有1000亿个神经细胞(也称为神经元)的活动必须被表示出来。这也是历史上不可能完成的任务，因为由于内存限制，即使是世界上最强大的计算机也只能模拟1%的神经细胞。出于这个原因，科学家们转向了缩小模型。然而，正如Juelich最近发表在《财富》杂志上的一项研究所示，这种缩小尺度是有问题的PLOS计算生物学．

“大脑模拟的挑战在于神经细胞与他人建立临时关系神经元这取决于手头的任务，”Juelich计算与系统神经科学研究所(INM-6)主任Markus Diesmann教授说。每个神经细胞都与平均10000个其他神经元相连，这些神经元在不同程度上同步彼此的活动。神经元之间关系的强度——被称为相关性——取决于任务和所涉及的大脑区域。Markus Diesmann实验室的研究科学家Sacha van Albada博士、多尺度神经元网络群理论负责人Moritz Helias博士和Diesmann使用数学方法证明，当大脑模型中的神经元连接数量低于一定水平时，这种相关性无法正确保存。然而，相关性形成了大脑中常用的可测量信号的基础，如EEG和局部场电位(LFP)。

每个神经元大约有一万个连接

信息流在人类的大脑是极其复杂的。神经细胞通过所谓的突触以电信号的形式相互交换信息。每个神经细胞都有大约10,000个这样的连接，通过它们与其他神经元进行交流。就像高速公路网络不能决定哪辆车应该开到哪里一样，大脑中的数据会根据任务选择不同的路线和出口。今天的计算机无法处理或存储如此海量的信息。因此，在许多大脑模型中，突触的数量减少了，这反过来又减少了记忆的使用。

人脑计划(HBP)旨在对人脑进行详细的模拟

尽管存在这些困难，在未来的超级计算机上详细模拟整个人脑仍然是一个大规模科学项目的目标。在欧盟资助的人脑项目(HBP)中，神经科学家和物理学家，如Markus Diesmann，正在与来自80多个欧洲和国际科学机构的计算机科学家、医学科学家和数学家合作。“我们目前的研究工作进一步表明，如果我们想获得扎实的知识，就没有办法模拟大脑回路的自然大小，”Diesmann说。

人脑计划最大的挑战之一是新型超级计算机的开发。来自Juelich的科学家在这里也扮演着主要角色:Juelich超级计算中心(JSC)正在开发百亿亿次计算机，以执行人脑计划中的复杂模拟。这需要将当今超级计算机的计算能力提高100倍。在最近的研究中，除了数学建模之外，马库斯·迪斯曼和他的团队还在为新一代计算机创建模拟软件。这项工作正在理论神经科学研究所(IAS-6)进行，作为神经模拟技术计划的一部分，该计划提供免费访问软件NEST。

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