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J-GLOBAL ID：202002254644705000   整理番号：20A1354328

Kコンピュータ上での人間スケール小脳ネットワークモデルのシミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Simulation of a Human-Scale Cerebellar Network Model on the K Computer

著者 (3件)： Yamaura Hiroshi (Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications, Tokyo, Japan) ,  Igarashi Jun (Head Office for Information Systems and Cybersecurity, RIKEN, Saitama, Japan) ,  Yamazaki Tadashi (Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications, Tokyo, Japan)
資料名： Frontiers in Neuroinformatics (Web)  (Frontiers in Neuroinformatics (Web))
巻： 14  ページ： 16  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7084A  ISSN： 1662-5196  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 個々のニューロン解像度でのヒト脳の計算機シミュレーションは,計算神経科学の究極の目標である。日本の flag艦スーパーコンピュータ,Kは,この目標に対して前例のない計算能力を提供する。小脳は全脳でニューロンの80%を含む。したがって,人間規模の小脳の計算機シミュレーションは,現代のスーパーコンピュータのための挑戦である。本研究では,Kコンピュータ上で68億のスパイキングニューロンからなる小脳の人間スケールスパイキングネットワークモデルを構築した。ベンチマークとして,オプトキネティック応答として知られる小脳依存性眼球運動タスクの計算機シミュレーションを行った。動物で実験的に観察される妥当なニューロン活性パターンを再現することに成功した。モデルを,MONET(Millefeuille様機構NEural neTwor)と呼ばれる専用ニューラルネットワークシミュレーションソフトウェア上に構築し,タイル分割による並列化によるニューラルネットワークの層状シートタイプを計算した。MONETシミュレータのスケーラビリティを調べるために,1,024から82,944までの計算ノード数を変化させ,計算時間を測定した。小脳ネットワークモデルに対して良好な弱いスケーリング特性を観察した。82,944ノード全てを用いて,シミュレーションが壁クロック時間より578倍遅いが,著者らは初めてヒトスケール小脳をシミュレーションすることに成功した。これらの結果は,KコンピュータがMONETシミュレータの支援により,人間規模の小脳モデルのシミュレーションを既に作成できることを示唆する。Copyright 2020 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 眼球運動 ,  計算機シミュレーション ,  シミュレータ ,  ニューロン ,  クロック ,  軍艦 ,  ニューラルネットワーク ,  動物 ,  *小脳 ,  ヒト ,  ベンチマーク ,  スーパコンピュータ ,  *コンピュータ
準シソーラス用語： *ネットワークモデル ,  スパイキングニューロン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 小脳 ,  人間スケールモデル ,  計算機シミュレーション ,  スパイキングネットワークモデル ,  Kコンピュータ ,  MONET

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

引用文献 (96件)：

• Albus J. S. (1971). A theory of cerebellar function. Math. Biosci. 10 25-61. doi: 10.1016/0025-5564(71)90051-4
• Amunts K., Ebell C., Muller J., Telefont M., Knoll A., Lippert T. (2016). The Human Brain Project: creating a European research infrastructure to decode the human brain. Neuron 92 574-581. doi: 10.1016/j.neuron.2016.10.046
• Apps R., Garwicz M. (2005). Anatomical and physiological foundations of cerebellar information processing. Nat. Rev. Neurosci. 6 297-311. doi: 10.1038/nrn1646
• Apps R., Hawkes R., Aoki S., Bengtsson F., Brown A. M., Chen G., et al (2018). Cerebellar modules and their role as operational cerebellar processing units. Cerebellum 17 654-682. doi: 10.1007/s12311-018-0952-3
• Barmack N. H., Yakhnitsa V. (2008a). Functions of interneurons in mouse cerebellum. J. Neurosci. 28 1140-1152. doi: 10.1523/jneurosci.3942-07.2008

タイトルに関連する用語 (6件)： コンピュータ ,  人間 ,  スケール ,  小脳 ,  ネットワークモデル ,  シミュレーション