【演算】ヒトの脳全体シミュレーションを可能にするアルゴリズム | 理化学研究所03/26］

しじみ ★

■要旨
理化学研究所（理研）計算科学研究機構プログラミング環境研究チームの佐藤三久チームリーダー、
來山至テクニカルスタッフⅠ、情報基盤センター計算工学応用開発ユニットの五十嵐潤上級センター研究員らの国際共同研究グループは、
次世代スーパーコンピュータ（スパコン）でヒトの脳全体の神経回路のシミュレーション[1]を可能とするアルゴリズム[2]の開発に成功しました。

脳を構成する主役は神経細胞です。神経細胞は電気信号を発して情報をやりとりする特殊な細胞です。
その数はヒトの大脳で約160億個、小脳で約690億個、脳全体では約860億個にのぼります。
神経細胞同士はシナプス[3]でつながり合い、複雑なネットワーク（神経回路）を形成しています。
しかし、現在の最高性能のスパコンをもってしても、ヒトの脳全体の規模で、
神経細胞の電気信号のやりとりをシミュレーションすることは不可能です。

今回、国際共同研究グループは、
次世代スパコンで脳のネットワークのシミュレーションを達成するアルゴリズムを開発しました。
新たなアルゴリズムによってメモリの省力化を実現するだけでなく、
スーパーコンピュータ「京」[4]などの既存のスパコン上の脳シミュレーションも大幅に高速化できました。

本成果は、2020年以降に登場するポスト「京」[5]などの次世代スパコン上で、
ヒトの脳全体のシミュレーションを実現し、脳の情報処理や脳疾患の機構の解明に貢献すると期待できます。
また、新アルゴリズムはオープンソースとして一般公開されている神経回路シミュレータ「NEST[6]」の次期公開版に搭載される予定です。

本研究は、スイスのオンライン科学雑誌『Frontiers in Neuroinfomatics』（2月16日付、日本時間：2月17日）に掲載されました。

また、本研究はポスト「京」研究開発枠・萌芽的課題(4)
「大脳皮質神経回路のデータ駆動モデル構築（課題番号：hp160258）」と
京調整高度化枠「ブレインシミュレータNEST5gの性能評価（課題番号ra001012）」として「京」の計算資源を用いて実施されました。

（中略）

■今後の期待

開発した新アルゴリズムにより、最新のマイクロプロセッサの高い並列演算性能をより活用できます。
次世代スパコンではさらに並列演算性能の上昇が見込まれるため、本成果はますます重要になるといえます。
今後、次世代のハードウェアと適切なソフトウェアを組み合わせることで、
数分間の時間スケールで起こるシナプス可塑性[12]や学習のような脳機能に関する研究が可能になると考えられます。
新アルゴリズムは、オープンソースとして一般公開されているNESTの次期公開版に搭載される予定です。

これまで、「京」を用いたパーキンソン病の脳の病態シミュレーションには、NESTが使用されてきました。
本成果によりポスト「京」などの次世代スパコンによるヒトの脳全体の神経回路のシミュレーションが可能となり、
運動制御や思考の情報処理機構の解明に貢献すると期待できます。

本成果は、次世代のスパコンの実現に向けた国際協力の優れた成功例です。
その点からも、ポスト「京」が利用できるようになった瞬間から活用できるアプリケーションを事前に準備することは非常に重要です。

■原論文情報
Jakob Jordan, Tammo Ippen, Moritz Helias, Itaru Kitayama, Mitsuhisa Sato,
Jun Igarashi, Markus Diesmann and Susanne Kunkel,
"Extremely Scalable Spiking NeuronalNetwork Simulation Code: From　Laptops to Exascale",
Frontiers in Neuroinfomatics, 10.3389/fninf.2018.00002
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fninf.2018.00002/full

理化学研究所
http://www.riken.jp/pr/press/2018/20180326_1/