Hjrnan i datorn Martin Rehn Computer Science Communication

Hjärnan i datorn Martin Rehn Computer Science & Communication CBN, CSC, KTH f. d. SANS, NADA, KTH Martin Rehn, CBN, KTH 1

Vår grupp: Computational Biology & Neurocomputing (CBN) • 15 personer Computer Science & Communication • Biomekaniska modeller • Beräkningsneurobiologi • Systembiologi Nära samarbete med Karolinska institutet Martin Rehn, CBN, KTH 2

Biomekaniska modeller Computer Science & Communication Gång- och simrörelser Neuronnätsmodeller Mekaniska modeller Martin Rehn, CBN, KTH 3

Systembiologi -cell i pancreas Biokemiska nätverk Computer Science & Communication Martin Rehn, CBN, KTH 4

Beräkningsneurobiologi Computer Science & Communication Modeller av enskilda nervceller Nätverksmodeller Martin Rehn, CBN, KTH 5

Modellering av synbarken Computer Science & Communication Martin Rehn, CBN, KTH Hur kan en simulering hjälpa oss att förstå hur hjärnan arbetar? 6

Primära synbarken i apa ”Receptiva fält” i synbarken (Den signal som intresserar en viss cell mest) Runda och långsmala former Ett receptivt fält Computer Science & Communication Receptiva fält från ett antal celler Martin Rehn, CBN, KTH Data från D. Ringach 7

Representation av synintryck Signalering begränsas av ämnesomsättningen “Mjuk” gleshet = låg genomsnittlig aktivitet Computer Science & Communication Martin Rehn, CBN, KTH Enkel ur beräkningssynpunkt “Hård gleshet” = få aktiva nervceller Fungerar bättre att lagra i minnet Svårare att beräkna 8

Resultat från simulering “Mjuk” gleshet: Bara kantiga former “Hård” gleshet: Även runda former (stämmer bättre!) Mjuk gleshet Hård gleshet Computer Science & Communication Martin Rehn, CBN, KTH Apa (experiment) 9

Modulär hjärnbarksmodell Cell Minikolumn Hyperkolumn Computer Science & Communication Martin Rehn, CBN, KTH TMH 10

IBM Blue. Gene/L Computer Science & Communication Martin Rehn, CBN, KTH TMH 11

Simulering av hjärnbarken i råtta • Egen simuleringsprogramvara (”SPLIT”) • Blue Gene/L (IBM Rochester) • 2048 processorer (1/32 av maskinen) • Simuleringsstorlek Computer Science & Communication Martin Rehn, CBN, KTH • • 9, 5 miljoner nervceller (1/6 av full skala) 5 miljarder synapser (1/100 av full skala) 1: 100 av realtid inofficiellt världsrekord TMH 12

Computer Science & Communication Martin Rehn, CBN, KTH Slut TMH 14