Modéliser les performances pour simuler le tissu cérébral

(© Image: Fotolia) - Des scientifiques ont étendu les techniques de modélisation des performances au domaine des sciences cérébrales informatiques. Publié dans Neuroinformatics, la recherche de l'EPLF fournit une appréciation quantitative de la situation des performances en matière de simulation du tissu cérébral et analyse en détail la relation entre une expérience in silico, le neurone sous-jacent et le modèle de connectivité, l'algorithme de simulation et la plateforme matérielle utilisée. Il en résulte les premiers modèles de performances analytiques de simulations détaillées du tissu cérébral, ce qui constitue une étape concrète pour ouvrir la voie à la nouvelle génération de simulations du tissu cérébral. Comprendre le cerveau est l'un des défis majeurs du 'big data' auxquels nous sommes confrontés aujourd'hui et, petit à petit, les modélisations et simulations informatiques sont devenues des outils essentiels pour mieux comprendre la structure du cerveau ainsi que pour déchiffrer les interrelations causales de ses composants. Jusqu'à présent, l'informatique d'usage général était tout à fait capable de fournir des performances de qualité pour la simulation du tissu cérébral mais, parallèlement à cela, il devient de plus en plus difficile de s'appuyer sur les générations futures d'ordinateurs, en raison de limitations physiques. Si des modèles complets de cerveaux sont en passe d'être réalisés avec la nouvelle génération d'ordinateurs, il sera indispensable de comprendre les caractéristiques de calcul des modèles et des moteurs de simulation.