科学者たちは、世界で最も強力なスーパーコンピューターを使って人間の脳をシミュレートする寸前であり、脳機能の秘密を解明することを目指している。ドイツのJülich Research Centreの研究者らが主導するこのプロジェクトは、JUPITERスーパーコンピューターを活用して200億個のニューロンをモデル化する。この画期的な進歩により、小規模モデルでは達成できない記憶や薬の効果に関する理論のテストが可能になる。
計算能力の進歩により、研究者たちは前例のない規模で人間の脳をシミュレートできるようになった。今日のスーパーコンピューターは、1秒あたり100京回の操作というエクサスケール性能に近づいており、数億個のニューロンのシミュレーションを扱えると、Top500リストによると、世界にそのようなマシンはわずか4台しかない。ドイツのJülich Research CentreのMarkus Diesmann氏は、この変化を説明した：「これまでそれらをすべて一箇所に集めて、より大きな脳モデルでこれらのアイデアが一貫しているかどうかを確認することはできませんでした。今、それが変わりつつあります。」彼のチームは、ドイツを拠点とするJoint Undertaking Pioneer for Innovative and Transformative Exascale ResearchであるJUPITERを使用する予定だ。先月、彼らはスパイキングニューラルネットワーク——ニューロンとシナプスの簡単なモデル——がJUPITERの数千のグラフィックス処理ユニットで動作し、200億個のニューロンと100兆の接続に達することを実証した。これは高等脳機能の中心である人間の脳皮質のサイズに匹敵する。Diesmann氏は規模の価値を強調した：「大規模ネットワークは小規模なものとは質的に異なることを今知っています。大規模ネットワークが異なることは明らかです。」果物バエの脳のような以前のシミュレーションは、大規模システムでのみ現れる特徴を欠いており、大規模言語モデルが小規模なものを上回るのと同様だ。英国サセックス大学のThomas Nowotny氏は、フルスケールの取り組みの必要性を強調した：「スケールダウンは単に少し簡略化したり、少し粗くするのではなく、特定の特性を完全に放棄することを意味します。最終的にフルスケールの[シミュレーション]ができることが本当に重要です。そうでなければ本物は決して得られません。」このモデルは、人間の脳実験からの実際のデータ、シナプス数や活動レベルに基づいており、サセックス大学の協力者Johanna Senk氏が指摘した。Diesmann氏は付け加えた：「今、私たちはこれらの解剖学的データを制約として持っていますが、コンピュータの電力も持っています。」このようなシミュレーションは、画像を入力して反応を観察することで記憶形成の理論をテストしたり、異常な脳活動のバーストを特徴とするてんかんなどの状態に対する薬を評価したりできる。強化された電力により、学習のような遅いプロセスを研究するための高速実行が可能になり、詳細なニューロン挙動を組み込める。しかし、課題は残る。Nowotny氏は、脳サイズのシミュレーションでさえ現実世界の入力がなく、動物の行動を完全に再現できないと警告した。「私たちは実際に脳を構築できません。脳サイズのシミュレーションができても、脳のシミュレーションはできません。」
