Problematische Beziehung in Jülich "verkleinern"
Von Redaktion [18.09.2015, 07.01 Uhr]

Netzwerk-Modell: Neuronen mit stark synchroner Aktivität haben eine hohe Korrelation, während Neuronen mit unkoordinierter Aktivität schwach korreliert sind. Copyright: Forschungszentrum Jülich

Netzwerk-Modell: Neuronen mit stark synchroner Aktivität haben eine hohe Korrelation, während Neuronen mit unkoordinierter Aktivität schwach korreliert sind. Copyright: Forschungszentrum Jülich

Die Simulation von Hirnfunktionen mit Supercomputern soll dazu beitragen, die Abläufe in unserem Gehirn zu verstehen. Diese Aufgabe ist gigantisch: Schätzungsweise 100 Milliarden Nervenzellen müssen in ihrer Aktivität abgebildet werden. Eine bisher unlösbare Aufgabe, da selbst die leistungsstärksten Rechner der Welt aufgrund ihrer Speicherkapazität momentan gerade ein Prozent davon simulieren können. Wissenschaftler behelfen sich daher mit verkleinerten Modellen. Doch das so genannte "Downscaling" ist problematisch, wie eine aktuelle Jülicher Forschungsstudie zeigt, die in PLOS Computational Biology (11(9): e1004490) veröffentlicht wurde.

"Die Herausforderung der Hirnsimulation besteht darin, dass die Nervenzellen je nach anstehender Aufgabe eine zeitlich begrenzte Beziehung mit anderen Neuronen eingehen", erläutert Prof. Dr. Markus Diesmann, Direktor des Jülicher Instituts "Computational and Systems Neuroscience" (INM-6). Jede Nervenzelle ist im Schnitt mit 10.000 anderen Neuronen vernetzt, die ihre Aktivität unterschiedlich stark untereinander synchronisieren. Die Intensität der Beziehung von Neuronen - Korrelation genannt – variiert, je nach Aufgabe und beteiligten Hirnarealen. Wie Dr. Sacha van Albada, wissenschaftliche Mitarbeiterin von Markus Diesmann, Dr. Moritz Helias, Leiter der Arbeitsgruppe "Theory of Multi-Scale Neuronal Networks", und Diesmann mit mathematischen Methoden nun nachwiesen, kann diese Beziehungsgröße nicht korrekt erhalten werden, wenn im Hirnmodell die Anzahl der Neuronenkontakte unter einer bestimmten Grenze liegt. Korrelationen sind aber die Grundlage häufig genutzter, im Gehirn messbarer Signale wie dem EEG und dem lokalen Feldpotential (LFP).

Jede Nervenzelle hat um die 10.000 Kontaktstellen, über die sie kommuniziert

Der Informationsfluss im menschlichen Gehirn ist äußert komplex. Nervenzellen tauschen Informationen in Form von elektrischen Signalen untereinander über sogenannte Synapsen aus. Jede einzelne Nervenzelle hat etwa 10.000 solcher Kontaktstellen, mit denen sie mit anderen Neuronen kommuniziert.

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Ähnlich wie das Autobahnnetz nicht festlegt, welches Auto wohin fahren wird, wählen die Daten im Gehirn je nach Aufgabe unterschiedliche Wege und Ausfahrten. Computer der jetzigen Generation können diese gigantische Informationsmenge nicht verarbeiten und speichern. In vielen Hirnmodellen wird die Synapsenzahl daher verringert, um den Speicherverbrauch zu reduzieren.

Die detailgetreue Simulation des menschlichen Gehirns ist Ziel des Human Brain Projects (HBP)

Doch die detailgetreue Simulation des kompletten menschlichen Gehirns auf einem Supercomputer der Zukunft bleibt das Ziel eines wissenschaftlichen Großprojekts. Im Rahmen des von der Europäischen Union geförderten "Human Brain Projects" (HBP) arbeiten Neurowissenschaftler und Physiker wie Markus Diesmann gemeinsam mit Informatikern, Medizinern und Mathematikern aus über 80 europäischen und internationalen wissenschaftlichen Einrichtungen zusammen. "Unsere aktuelle Forschungsarbeit zeigt einmal mehr: An der Simulation von Hirnschaltkreisen in ihrer vollen Größe führt kein Weg vorbei, wenn wir fundierte Erkenntnisse gewinnen möchten", so Diesmann.

Zu den herausforderndsten Aufgaben im Human Brain Project gehört die Entwicklung neuer Höchstleistungsrechner. Auch hier sind Jülicher Wissenschaftler federführend beteiligt: Das Jülicher Supercomputing Centre (JSC) entwickelt Exascale-Rechner, um die komplexen Simulationen im Human Brain Project durchführen zu können. Hierfür wird eine Rechenleistung benötigt, die um den Faktor 100 höher ist als die der heutigen Höchstleistungsrechner. Markus Diesmann arbeitet mit Kolleginnen und Kollegen parallel daran, die Simulationssoftware für die neue Rechnergeneration weiterzuentwickeln. Dies erfolgt im Rahmen des Jülicher Instituts "Theoretical Neuroscience" (IAS-6) und der Neural Simulation Technology Initiative, welche die Software NEST über das Internet frei zur Verfügung stellt.


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