網膜外網状層神経回路モデルの超並列シミューレション

视网膜外丛状层神经回路模型的大规模并行模拟

基本信息

批准号：
08750517
负责人：
神山斉己
金额：
$ 0.58万
依托单位：
Toyohashi University of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1996
资助国家：
日本
起止时间：
1996 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は,色および空間情報の基本処理が実現されている網膜外網状層神経回路において,自然画像がどのように受容,表現,処理されているかを明らかとすることである.また,自然画像を対象にシミュレーション解析を行う場合,細胞数や細胞間結合数など,実際の網膜の回路的特徴を忠実に記述する必要がある.従って,モデルは数100万の細胞を含んだ大規模なものとなり,シミュレーションに要する計算量は膨大なものとなる.そこで,MIMD型超並列計算機,および,仮想並列計算機(PVM : Parallel Virtual Machine)を利用した神経回路モデルの効率的なシミュレーション技術の確立を行った.まず,富士通並列処理研究センターのMIMD型超並列計算機であるAP-1000(オープン利用),および,本学情報処理センターに設置されているEthernet接続された約60台のワークステーション群より仮想並列計算機(PVM : Parallel Virtual Machine)を構成し,イオン電流機構に基づいた神経回路モデルを効率的にシミュレーションするための負荷均衡,通信方式について検討した.その結果,網膜外網状層モデルは,一様な特性を備えた神経細胞モデルを多数含んだものであり,並列計算機の各プロセッサに隣接する複数の細胞モデル割り当てることが,最も効率的であることがわかった.こうしたシミュレーション技術の確立の結果,従来ハードウェアの制約上不可能であった128×128サイズの2次元Hexagonalモデルのシミュレーションが可能となり,自然画像刺激に対する各細胞のイオン電流変化やカルシウム濃度変化をはじめて明らかとすることができた.さらに,特定のシナプス経路の遮断や,イオン電流のブロックなどをモデル上で行うことにより,各要素レベルの特性の機能的意義の解析も可能となった.

本研究的目的是阐明自然图像在视网膜外丛状神经回路中是如何接收、表达和处理的，在对自然图像进行模拟分析时，细胞和细胞间的数量是在其中实现颜色和空间信息的基本处理。连接是由于需要忠实地描述实际视网膜的电路特性，例如连接点的数量，因此模型规模很大，包含数百万个单元，因此，MIMD-所需的计算量巨大。类型大规模并行计算机和虚拟并行计算机（PVM我们使用并行虚拟机建立了一种高效的神经电路模型仿真技术。首先，我们使用了富士通并行处理研究中心的MIMD型大规模并行计算机AP-1000（开放使用）以及我们大学的一组有关信息。安装在处理中心的 60 个连接以太网的工作站创建虚拟并行计算机我们配置了基于离子电流机制的神经网络模型，并研究了有效模拟基于离子电流机制的神经电路模型的负载平衡和通信方法。结果发现，分配与每个处理器相邻的多个单元模型是最有效的。并行计算机的。结果，模拟尺寸为 128 x 128 的二维六边形模型成为可能，这在以前由于硬件限制而无法实现，并且首次能够阐明离子电流和钙浓度的变化。此外，通过阻断模型上的特定突触通路和离子电流，可以分析每个元素水平的特征的功能意义。