理研ら、ヒトの脳全体のシミュレーションを可能にするアルゴリズムの開発に成功
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アルゴリズムというより、ノード間の通信量と、メモリの効率化に関わる最適化の話。
神経細胞シミュレーションにはNESTという20年前に開発されたソフトウェアを使ってるけも、これまては全神経細胞の情報を全ノードに送信していたから、細胞の数に比例して通信量が増えてた。
しかも受信側で、全細胞分のフィルタをしてたからそのぶんのメモリが必要だった。
計算開始前に、シナプスの接続がわかっていれば、必要な信号だけ書くノードに送ればいいので帯域が削減できる。しかも受信側で無関係な細胞の情報を保持する必要がなくなり省メモリ化できた。
という感じかな？脳全体規模でシナプスの発火伝播がシミュレーションできるようになったのですねぇ 高次機能生成過程の理解への、一つの道具が出来たというだけですが、第一歩ではありますねぇ
connectivity マップの書き換えはどうやるんですかねぇ それが学習そのものなので 実験から同定なのかなぁ
とすると、fMRIでの実験との照合による、発火パターン検証と意味づけが次のステップですかねぇ ここAIが使えるかもですが（ちょっと深いですねぇ） この辺は地味で大変な作業なので、PDB（タンパク質構造データバンク）みたいに世界中の研究者がアップできるような仕組みにすると良いかもですねぇ 実験プロトコル標準化して（タイヘンそうですが）
（小声で）記事の技術自体は、rocket science では決してないと思うので、なぜ今まで誰もやらなかったのか、という疑問はありますねぇ ただ、けっこうあることなんですよ、学者の世界、とくに成果主義が行き過ぎた分野では 道具づくりは地味な作業なので
（注）rocket science というのはエイゴでよく使う「スゴーイ科学技術」の比喩です, FYI
