На суперкомпьютере JUPITER, первом эксафлопсном компьютере Европы, всего за пять дней была обучена модель CytoNet, которая моделирует микроархитектуру мозга. Важность этого события заключается в том, что оно открывает новые возможности для нейробиологии и создания AI-агентов для исследователей.
Контекст проекта Jülich Brain Atlas
Проект, реализуемый в Исследовательском центре Юлиха совместно с Helmholtz AI, использовал 6,5 петабайтов данных, собранных с 21 мертвого мозга. Для вычислений было задействовано 4096 суперчипов NVIDIA Grace Hopper, что подтверждает мощь суперкомпьютера и его вычислительные возможности.
Детали работы с моделью CytoNet
Модель CytoNet обучается на распознании структуры мозга на клеточном уровне, связывая характеристики отдельных клеток с общей функциональностью мозга. Это исследование охватывает 86 миллиардов нейронов и 100 триллионов связей между ними. Катрин Амунтс, руководитель проекта, отмечает, что теперь ИИ играет роль научного агента, который самостоятельно выдвигает гипотезы и продумывает эксперименты. В будущем планируется внедрение ИИ-агента для нейроученых с мультимодальным рассуждением и удобным языковым интерфейсом.
Рекорды суперкомпьютера JUPITER и их значение
Помимо обучения CytoNet, JUPITER установил новый мировой рекорд в климатическом моделировании, просчитав связанную систему Земли с детализацией в 1 км за 24 часа. Это достижение подчеркивает важность суперкомпьютеров в различных научных областях, в том числе в климатологии и квантовых исследованиях.
И что это значит для науки и практики
Для специалистов и исследователей в области нейробиологии это значит, что подходы к изучению мозга становятся более сложными и точными. Технологии обработки огромных массивов данных, использованные в JUPITER, открывают новые горизонты для изучения человеческого мозга, предвещая революцию в нейронауках и смежных областях.
Следующий шаг — разработка AI-агента, который упростит доступ исследователей к данным о мозге и расширит возможности анализа на клеточном уровне.