Las supercomputadoras más potentes del mundo ahora pueden simular miles de millones de neuronas. Los investigadores esperan que esto proporcione nuevos conocimientos sobre el funcionamiento de nuestro cerebro.
Las supercomputadoras más potentes ahora tienen suficiente capacidad de cálculo para simular miles de millones de neuronas, lo que es comparable a la complejidad del cerebro humano. Además, comprendemos cada vez mejor cómo están conectadas estas neuronas. Los científicos esperan que esta combinación sea suficiente para desentrañar los secretos de nuestro cerebro.
Durante mucho tiempo, los investigadores han intentado modelar áreas específicas del cerebro con computadoras para explicar ciertas funciones cerebrales. Pero, como explica el neurocientífico Markus Diesmann, del Centro de Investigación Jülich en Alemania, “nunca hemos logrado reunir todo en un modelo cerebral más grande, con el que podamos verificar si nuestras ideas son correctas”. Ahora, esto está cambiando.
‘We kunnen de manier waarop mensen bewegen fundamenteel veranderen’
Biomechanisch ingenieur Herman van der Kooij onderzoekt hoe deze exoskeletten het menselijk lichaam kunnen ondersteunen of ontlasten.
Tan grande como JÚPITER
Esto se debe a que las mejores supercomputadoras han alcanzado la escala exa, lo que significa que pueden realizar mil millones de miles de millones de operaciones por segundo. Hay cuatro de estos dispositivos potentes en todo el mundo. El equipo de Diesmann utilizó uno de ellos, llamado JÚPITER (Joint Undertaking Pioneer for Innovative and Transformative Exascale Research). El equipo investigó si esta computadora, ubicada en Alemania, podía manejar una gran simulación cerebral.
El mes pasado, Diesmann y sus colegas demostraron que es posible escalar y ejecutar un modelo simple de neuronas y conexiones en el cerebro, una llamada red neuronal de impulsos, en los miles de procesadores de JÚPITER. Esto permite alcanzar una escala de 20 mil millones de neuronas y 100 billones de conexiones. Esto equivale al número de neuronas en la corteza cerebral humana, donde tienen lugar nuestras funciones cerebrales superiores.
Realizar una simulación tan grande producirá mejores resultados que los modelos informáticos de cerebros más pequeños, como los de una mosca de la fruta, que se han realizado anteriormente, dice Diesmann. El campo de la IA ha demostrado que los modelos grandes, como el modelo de lenguaje detrás de ChatGPT, desencadenan funciones que son simplemente imposibles en sistemas más pequeños. “Ahora sabemos que las redes grandes pueden hacer cosas cualitativamente diferentes a las redes pequeñas”, dice Diesmann. “Está claro que las redes grandes son diferentes”.
“Un modelo pequeño no solo significa que simplificas las cosas, sino que pierdes ciertas propiedades por completo”, dice el físico Thomas Nowotny de la Universidad de Sussex en el Reino Unido. “Es importante que finalmente podamos realizar simulaciones a la escala del cerebro real, porque de lo contrario nunca obtendremos una imagen realista”.
Mundo real
El modelo que se ejecutará en JÚPITER se basa en mediciones reales del cerebro de neuronas y sinapsis. Esto indica, por ejemplo, cuántas conexiones debe tener una neurona o cuán activa debe ser, dice la física Johanna Senk de la Universidad de Sussex, que colabora con Diesmann. “Ahora tenemos estos datos anatómicos como entrada para el modelo, y también la potencia informática”, dice Diesmann.
Con un cerebro simulado, los científicos pueden poner a prueba sus ideas sobre cómo funciona el cerebro de una manera que es imposible con modelos informáticos más pequeños o con cerebros reales, dice Nowotny. Por ejemplo, pueden averiguar cómo se forman los recuerdos. Esto se puede probar presentando imágenes al cerebro simulado y observando cómo reacciona. También puede revelar cómo la formación de la memoria depende del tamaño del cerebro.
Con un cerebro simulado, también podemos probar medicamentos, dice Nowotny. Los neurocientíficos pueden observar, por ejemplo, qué efecto tiene cierta medicación en una simulación cerebral con epilepsia, una afección que se asocia con picos intensos de actividad cerebral.
Gracias a la potencia informática adicional, una simulación cerebral tan grande también se puede ejecutar mucho más rápido. Senk sugiere que esto también puede proporcionar información sobre cómo funcionan los procesos lentos, como el aprendizaje. Los investigadores también pueden incorporar muchos más detalles biológicos, como reglas más complejas sobre cómo cambian y disparan las neuronas.
Pero incluso con esta gran potencia informática, las simulaciones tienen sus limitaciones, advierte Nowotny. Las simulaciones de cerebros más pequeños, como los de la mosca de la fruta, no pueden reproducir todo el comportamiento de los animales reales. Esto no será diferente para el cerebro humano. Las simulaciones también carecen de ciertas funcionalidades básicas, como la entrada del mundo real que alimenta constantemente a nuestro cerebro.
“En realidad, no podemos construir un cerebro”, admite Nowotny. “Las simulaciones pueden tener el tamaño de un cerebro real, pero fundamentalmente no podemos simular un cerebro”.
