Simulação foi dez vezes mais lenta do que cérebro real de camundongo

Os cientistas usaram o supercomputador BlueGene/L para rodar um “simulador córtico” tão grande e complexo quanto metade do cérebro do animal.

Em outras simulações de menor porte, os pesquisadores disseram ter visto características do padrão de pensamento ocorrido em cérebros reais de camundongos.

Agora a equipe de cientistas está trabalhando em detalhes para fazer o sistema rodar mais rápido e torná-lo ainda mais parecido a um cérebro de camundongo real.

Dificuldade

Tecidos cerebrais apresentam uma grande dificuldade para simulação por causa de sua complexidade e o enorme número de interações potenciais entre os elementos envolvidos.

Os três pesquisadores, James Frye, Rajagopal Ananthanarayanan e Dharmendra S. Modha, descreveram o experimento em uma pequena nota de pesquisa intitulada “Em direção a simulações córticas em escala de camundongo em tempo real”.

Acredita-se que metade de um cérebro real de camundongo teria cerca de 8 milhões de neurônios, cada um deles com até 8 mil sinapses, ou conexões, com outras fibras nervosas.

Segundo os pesquisadores, criar um modelo tão complexo “coloca pressões tremendas sobre a capacidade de processamento, comunicação e memória de qualquer plataforma computacional”.

O supercomputador usado pelos cientistas tem 4.096 processadores, cada um deles com uma memória de 256 Megabytes.

Por causa da grande complexidade da simulação, ela foi feita por apenas dez segundos e em uma velocidade dez vezes mais lenta do que na vida real – ou seja, pelo equivalente a um segundo para um cérebro real de camundongo.

Os pesquisadores disseram que apesar de a simulação ter mostrado algumas semelhanças com a estrutura cerebral de um camundongo em termos de nervos e conexões, ela não tinha as estruturas vistas em um cérebro real.

A equipe de cientistas pretende agora trabalhar para acelerar a velocidade da simulação, torná-la mais próxima à realidade neuro-biológica, adicionar estruturas verificadas num cérebro real e fazer com que as respostas dos neurônios e das sinapses sejam mais detalhadas.