Cientistas estão prestes a simular um cérebro humano usando os supercomputadores mais poderosos do mundo, visando desvendar segredos da função cerebral. Liderado por pesquisadores do Jülich Research Centre, na Alemanha, o projeto utiliza o supercomputador JUPITER para modelar 20 bilhões de neurônios. Esse avanço poderia permitir testes de teorias sobre memória e efeitos de drogas que modelos menores não conseguem alcançar.
Avanços na potência computacional estão permitindo que pesquisadores simulem o cérebro humano em uma escala sem precedentes. Os supercomputadores de hoje, aproximando-se do desempenho exaescala com um bilião de biliões de operações por segundo, podem lidar com simulações de bilhões de neurônios, de acordo com a lista Top500, que identifica apenas quatro máquinas desse tipo em todo o mundo. Markus Diesmann, no Jülich Research Centre, na Alemanha, explicou a mudança: «Nunca fomos capazes de reuni-los todos em um só lugar, em um modelo de cérebro maior onde pudéssemos verificar se essas ideias são consistentes de alguma forma. Isso está mudando agora.» Sua equipe planeja usar o JUPITER, o Joint Undertaking Pioneer for Innovative and Transformative Exascale Research, sediado na Alemanha. No mês passado, demonstraram que uma rede neural de picos — um modelo simples de neurônios e sinapses — poderia escalar para rodar nas milhares de unidades de processamento gráfico do JUPITER, alcançando 20 bilhões de neurônios e 100 trilhões de conexões. Isso corresponde ao tamanho do córtex cerebral humano, o centro das funções cerebrais superiores. Diesmann enfatizou o valor da escala: «Sabemos agora que redes grandes podem fazer coisas qualitativamente diferentes das pequenas. Está claro que as redes grandes são diferentes.» Simulações anteriores, como as do cérebro de uma mosca-da-fruta, carecem de características que emergem apenas em sistemas maiores, semelhante a como grandes modelos de linguagem superam os menores. Thomas Nowotny, da University of Sussex, no Reino Unido, enfatizou a necessidade de esforços em escala total: «Reduzir a escala não é apenas simplificá-la um pouco, ou torná-la um pouco mais grosseira, significa abrir mão de certas propriedades completamente. É realmente importante que eventualmente possamos fazer [simulações] em escala total, porque caso contrário nunca vamos conseguir o verdadeiro.» O modelo se baseia em dados reais de experimentos com cérebros humanos, incluindo contagens de sinapses e níveis de atividade, como notou a colaboradora Johanna Senk, da University of Sussex. Diesmann acrescentou: «Agora temos esses dados anatômicos como restrições, mas também a potência computacional.» Tais simulações poderiam testar teorias sobre formação de memória inserindo imagens e observando reações, ou avaliar drogas para condições como epilepsia, caracterizada por rajadas de atividade cerebral anormal. Potência aprimorada permite execuções mais rápidas para estudar processos lentos como aprendizado e incorpora comportamentos detalhados de neurônios. No entanto, desafios permanecem. Nowotny alertou que mesmo simulações do tamanho de um cérebro carecem de entradas do mundo real e não podem replicar completamente o comportamento animal. «Não podemos realmente construir cérebros. Mesmo se pudermos fazer simulações do tamanho de um cérebro, não podemos fazer simulações do cérebro.»
