Todavía no hemos completado la construcción de un cerebro digital completo. Sin embargo, hemos superado la mayoría de los hitos clave que nos acercan mucho a este objetivo. Hay muchas razones por las que el cerebro no se ha reconstruido en 10 años. Anticipamos que cantidades masivas de datos experimentales estarían disponibles abiertamente debido a la revolución de la ciencia abierta.
Ha habido muchos avances en esta área, pero todavía estamos lejos de un estándar global. Aquí es donde surge el protecto Blue Brain. Vamos a analizar en qué consiste esta tecnología y cómo funciona.
Indice
¿Qué es la tecnología Blue Brain?
La tecnología Blue Brain es un programa que impulsa al cerebro azul, el primer cerebro artificial que se ha desarrollado.
Brain Mind Institute (BMI) e International Business Machines (IBM) colaboraron para lanzar el Blue Brain Project (BBP) en julio de 2005 con el objetivo principal de simular las funciones del cerebro de los mamíferos con gran detalle.
Su objetivo era obtener una mejor comprensión de la inteligencia biológica y sus procesos utilizando la tecnología del cerebro azul. Fue lanzado por École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) a través de su fundador Henry Markram, un fuerte defensor de la simulación del cerebro humano.
La tecnología Blue Brain es una máquina virtual impulsada por redes neuronales artificiales. Es una de las aplicaciones avanzadas de la inteligencia artificial (IA) para el cerebro humano que tiene como objetivo abordar muchos de los problemas urgentes relacionados con las disfunciones cerebrales, la mente humana y la conciencia.
Eso significa una máquina que puede funcionar completamente como un cerebro humano. Los científicos están investigando ayudando a los graduados de las universidades de ingeniería a crear un cerebro artificial que pueda pensar, responder, tomar decisiones y guardar cualquier cosa en la memoria.
Después de la muerte del cuerpo, el cerebro virtual puede actuar como un hombre. Por lo tanto, nunca perderemos la inteligencia, el conocimiento, la personalidad, los sentimientos y los recuerdos de la persona.
Sin embargo, las simulaciones del cerebro humano en este proyecto se llevan a cabo en una supercomputadora Blue Gene construida por los profesionales de la lista de facultades de ingeniería en Jaipur. Por lo tanto, se denomina «Cerebro azul».
¿Cómo funciona?
La tecnología Blue Brain utiliza la supercomputadora Blue Gene que IBM desarrolló para impulsar el proceso de simulación cerebral. El objetivo principal es crear un programa que pueda cargar un cerebro humano en una computadora. Al hacerlo, la máquina puede pensar y decidir incluso en ausencia de un cuerpo humano.
El cerebro humano es muy complejo con millones de sinapsis y transmisiones que ocurren simultáneamente. Ésa es la razón principal por la que las personas pueden reaccionar ante una situación determinada en tiempo real. Por tanto, es imposible utilizar una máquina estándar para un proyecto de este tipo.
Como tal, IBM creó la supercomputadora Blue Gene para que sirviera como interfaz entre un cerebro humano y una computadora utilizando pequeños robots o nanorobots, también llamados nanobots.
Estos nanobots son lo suficientemente pequeños como para permanecer y viajar dentro del cuerpo pasando a través del sistema circulatorio. Luego pueden estudiar, monitorizar y proporcionar actualizaciones sobre el cerebro, incluida la interconectividad neuronal.
El objetivo de Blue Brain es establecer la neurociencia de simulación como un enfoque complementario junto con la neurociencia experimental, teórica y clínica para comprender el cerebro mediante la construcción de las primeras reconstrucciones y simulaciones digitales biológicamente detalladas del cerebro del ratón del mundo.
Para lograr el objetivo, existe un proceso de modelado basado en datos con cinco etapas principales y muchos elementos que se alimentan. Estas etapas interdisciplinarias comienzan con la recopilación y organización de datos hasta el refinamiento de los modelos y experimentos.
¿Cómo se pueden cargar datos a Blue Gene?
La carga de datos cerebrales se realiza a través de los nanobots. Los nanobots siguen tres pasos principales, a saber:
Adquisición de datos
Dado que los nanobots pueden atravesar el sistema circulatorio del cuerpo humano, pueden recolectar fragmentos de cerebro humano y llevarlos al microscopio.
Este proceso permitió a los expertos estudiar las dimensiones y la actividad eléctrica de cada neurona. Luego, todas las observaciones se convierten en algoritmos que describen con precisión el proceso, la funcionalidad y los métodos de posicionamiento de cada neurona. Luego, los algoritmos generan neuronas virtuales que se consideran biológicamente similares a las de la vida real. Una vez que esto se logra, las neuronas se someten a simulación.
Simulación de datos
El proceso de simulación tiene dos aspectos:
- Velocidad: en la actualidad, la tecnología del cerebro azul puede ejecutar un segundo de tiempo simulado de neuronas durante cinco minutos. Eso significa que la simulación de 10.100 neuronas o una columna cortical sería 200 veces más lenta que en la vida real. La única forma de avanzar en su desempeño es identificar con precisión qué funciones son importantes.
- Desbordamiento: en este paso, los algoritmos tienen como objetivo definir y describir neuronas con la mayor precisión posible. Deben adaptarse a la edad y la etapa de enfermedad del cerebro que se está simulando. Primero, los algoritmos deben desarrollar un esqueleto de red que represente varios tipos de neuronas sintetizadas. Una vez hecho esto, las celdas se combinan según reglas predefinidas. Finalmente, las neuronas simuladas cobran vida y se observan mediante visualización.
Visualización de datos
La tecnología Blue Brain utiliza RT Neuron para visualizar simulaciones neuronales. El software utiliza las salidas de la simulación y las envía a un sistema para que se puedan ver en 3D. Eso facilita a los investigadores y programadores pausar, detener, iniciar y ampliar las actividades entre neuronas, lo que les permite estudiar el cerebro simulado en detalle.
Importancia del proyecto
Uno de los principales objetivos del proyecto es lograr una comprensión completa del cerebro por parte de los estudiantes de las mejores universidades de ingeniería en Jaipur.
También permite un mejor y más rápido desarrollo de tratamientos para enfermedades cerebrales. Tomar decisiones en ausencia de una persona, utilizando las habilidades y la inteligencia de una persona después de la muerte, son algunas de las cosas que se pueden lograr.
También incluye la comprensión de las actividades de los animales, permitiendo que los sordos escuchen a través de la estimulación nerviosa directa.
Los factores más importantes que conducen al desarrollo de este proyecto son:
- Tratamientos de enfermedades cerebrales: Hay alrededor de 560 enfermedades cerebrales. Sin embargo, el éxito de este proyecto puede ayudar a curar enfermedades como el Parkinson y el Alzheimer.
- Curiosidad científica sobre la conciencia y la mente humana.
- El estudio de la mente consciente y subconsciente.
- Integración de todos los resultados de la investigación neurocientífica en todo el mundo
- Progreso hacia la construcción de máquinas pensantes.
Cronología y logros
Desde el 2005, la tecnología Blue Brain ha obtenido numerosos logros que vamos a analizar.
2005
En junio, EPFL e IBM firman un acuerdo para lanzar el Blue Brain Project (BBP). El acuerdo prevé la instalación de una supercomputadora BlueGene en el campus de EPFL.
2006
En febrero, el proyecto toma forma. Un artículo en Nature Reviews Neuroscience del profesor Henry Markram describe los objetivos y métodos del proyecto.
Durante el verano, el equipo de BBP genera su primer modelo de columna cortical, utilizando un modelo de neurona simplificado.
2007
En enero, el profesor Henry Markram presenta el proyecto en el foro de Davos.
El 26 de noviembre marca el final de la primera fase del proyecto, que anuncia la finalización de un modelo inicial de la columna cortical de rata.
2008
El equipo de Blue Brain prueba la precisión de su construcción de modelos con datos anatómicos y fisiológicos de experimentos de laboratorio. En junio, un artículo en el HFSP Journal resume el debate en curso sobre el tamaño y la ubicación de las columnas corticales funcionales.
2009
En junio, gracias a la iniciativa CADMOS, la supercomputadora BlueGene /L del Blue Brain Project es reemplazada por una BlueGene / P, con el doble de procesadores. La nueva máquina representa un aumento importante en la potencia informática de Blue Brain.
La experimentación “in silico” está en pleno apogeo, probando el comportamiento de los modelos del Blue Brain Project con los resultados de otros grupos de investigación. Los resultados proporcionan nuevos conocimientos sobre los principios subyacentes a la construcción de microcircuitos neocorticales.
2010
El proyecto Blue Brain impulsa la formación de un consorcio para participar en el programa insignia FET recientemente lanzado por la Comisión Europea.
En diciembre, el nuevo consorcio solicita a la Comisión que financie un proyecto de investigación a gran escala: el Proyecto Cerebro Humano. El objetivo del nuevo proyecto es comprender el cerebro humano y sus enfermedades y, en última instancia, emular sus capacidades computacionales.
Un objetivo clave es reconstruir y simular todo el cerebro humano. El enfoque descrito en la propuesta del proyecto se basa en los métodos y herramientas desarrollados en el Proyecto Blue Brain.
2011
En enero, la Comisión Europea informa al consorcio Human Brain Project que ha sido seleccionado para realizar un estudio preparatorio. El trabajo en el estudio comienza en mayo, coordinado por miembros del Blue Brain Project.
El proyecto contrata nuevos ingenieros y científicos. En noviembre, el equipo ampliado se traslada a un nuevo espacio de oficinas en el Parque de Innovación EPFL. El proyecto publica varios artículos de alto impacto que describen nuevos métodos para generar modelos celulares y estudios in silico de tejido cerebral virtual.
2012
En abril, el consorcio Human Brain Project concluye su estudio preparatorio y publica un informe público. En octubre, el consorcio HBP presenta su solicitud formal para convertirse en un proyecto insignia de FET. El equipo de Blue Brain coordina la elaboración de la propuesta.
Un artículo importante en PNAS describe los métodos desarrollados por Blue Brain, lo que hace posible predecir la conectividad de microcircuitos neocorticales.
En la conferencia Neuroscience 2012 en Nueva Orleans, el Blue Brain Project presenta más de 20 carteles que describen una primera reconstrucción de la columna cortical de la rata.
2013
El 28 de enero, la Comisión de la UE anuncia que ha seleccionado el Proyecto Cerebro Humano como uno de sus dos proyectos emblemáticos FET. El trabajo en el proyecto comienza en octubre de 2013, con el equipo de Blue Brain como protagonista. EPFL acoge la primera “reunión cumbre” del proyecto.
El Blue Brain Project recibe oficialmente el estatus de Infraestructura Nacional de Investigación Suiza, financiado por la Junta de ETH.
Dos publicaciones importantes de Blue Brain describen el uso de modelos del Blue Brain Project para identificar y caracterizar «grupos neuronales» en microcircuitos neuronales y para predecir potenciales de campo local.
2014
El equipo de Informática del Proyecto Blue Brain continúa mejorando la eficiencia y el alcance de las herramientas informáticas y la infraestructura de supercomputación de Blue Brain. Una serie de publicaciones describen las nuevas herramientas.
En junio, el BBP reemplaza su superordenador anterior (BlueGene / P) con una máquina BlueGene / Q (Blue Brain 4) alojada en el Swiss National Computing Center (CSCS) en Lugano. La nueva máquina ofrece mayor rendimiento y memoria ampliada.
En el mismo mes, Blue Brain, IBM Research y ETH Zürich anuncian una colaboración para desarrollar una nueva estrategia de memoria híbrida para supercomputadoras, que cumpla con los requisitos de gran memoria para reconstrucciones de grandes volúmenes de tejido neural (regiones cerebrales, cerebros completos).
El Blue Brain Project completa reconstrucciones digitales validadas de microcircuitos neuronales en el cerebro de ratas jóvenes. El trabajo comienza en un documento importante, que presenta la reconstrucción, y en recursos en línea, poniendo los resultados a disposición de la comunidad en general.
2015
Blue Brain alcanza un hito importante con la publicación de un primer borrador de la reconstrucción digital de microcircuitos neocorticales (Markram et al, 2015). El estudio confirmó la viabilidad de construir y simular una copia digital de una parte del cerebro y demostró que la Big Science multidisciplinaria en el campo de la neurociencia produce resultados favorables (82 científicos contribuyeron al estudio).
El artículo, que apareció en la revista Cell, representa la descripción más completa de cualquier microcircuito neuronal hasta la fecha. Proporciona un mapa digital completo de todas las células y sinapsis en un bloque de tejido neural y describe experimentos de simulación que replican una variedad de experimentos in vivo previos. En otras palabras, nuestra copia digital de una parte del cerebro se comporta como una parte real del cerebro.
Más significativamente, este estudio avanza el caso de la simulación como un nuevo método útil en neurociencia. Demuestra que comprendemos las propiedades básicas de los componentes y las interconexiones del cerebro lo suficientemente bien como para poder reconstruir y simular ciertas funciones fisiológicas. Este avance hace factible, en principio, reconstruir el cerebro humano aunque nunca podamos medir todas sus partes.
El portal de colaboración del microcircuito neocortical es un recurso público en línea del primer lanzamiento del Blue Brain Project de una reconstrucción digital del microcircuito de la corteza somatosensorial de ratas juveniles. Haga clic aquí para acceder a los conjuntos de datos experimentales utilizados en la reconstrucción y los modelos resultantes.
2016
El proyecto Blue Brain lanza la biblioteca de optimización Blue Brain Python (BluePyOpt), un marco de código abierto extensible para la optimización de parámetros de modelos basados en datos que envuelve y estandariza varias herramientas de código abierto existentes.
La biblioteca incluye métodos para configurar optimizaciones a pequeña y gran escala en una amplia gama de plataformas informáticas, desde portátiles hasta grandes infraestructuras informáticas basadas en la nube.
2017
Un equipo de científicos dirigido por Blue Brain Project utilizó un tipo sofisticado de matemáticas de una forma que nunca antes se había utilizado en neurociencia. El equipo descubrió un universo de estructuras y espacios geométricos multidimensionales dentro de las redes del cerebro.
La Conferencia NM2 fue concebida para abordar la comprensión de los mecanismos por los cuales operan los neuromoduladores, que es fundamental para el trabajo pionero de Blue Brain en la simulación de la función y disfunción del cerebro, y para la comunidad global de neurociencias.
Los principales expertos de todo el mundo presentaron y participaron en paneles de discusión. Además, la Conferencia NM2 proporcionó una plataforma única para que los estudiantes e investigadores jóvenes interactuaran con líderes en el campo para participar colectivamente en la configuración del curso futuro de la investigación neuromoduladora.
2018
Blue Brain Project crea y abre código Blue Brain Nexus, lo que permite la construcción de plataformas de integración de datos. Blue Brain Nexus permite la ciencia basada en datos mediante la búsqueda, integración y seguimiento de datos y modelos a gran escala.
En julio, Hewlett Packard Enterprise (HPE) anunció que el EPFL Blue Brain Project había elegido a HPE para construir una supercomputadora de próxima generación para modelar y simular el cerebro de los mamíferos. La nueva supercomputadora, llamada ‘Blue Brain 5’, se dedicará a la neurociencia de simulación, en particular a la investigación, el análisis y la visualización basados en la simulación, para avanzar en la comprensión del cerebro.
Lanzado en agosto, Blue Brain Portal reúne en un solo lugar software, herramientas, modelos y datos de código abierto. El objetivo es que este conocimiento sea utilizado tanto por la comunidad neurocientífica como por la comunidad científica en general para desarrollar el campo de la neurociencia de simulación.
Al igual que «pasar de mapas dibujados a mano a Google Earth», el Blue Brain Cell Atlas permite a cualquier persona visualizar cada región del cerebro del ratón, celda por celda, y descargar datos libremente para nuevos análisis y modelado.
El primer atlas digital en 3D de cada célula del cerebro del ratón proporciona a los neurocientíficos información que antes no estaba disponible sobre los principales tipos de células, números y posiciones en las 737 regiones del cerebro, lo que potencialmente acelerará enormemente el progreso de la ciencia del cerebro.
2019
Los investigadores de Blue Brain han combinado dos conjuntos de datos a gran escala de alto perfil para producir algo completamente nuevo: un primer borrador de modelo de las reglas que rigen la conectividad neurona a neurona de un neocórtex de ratón completo.
La ‘Channelpedia’ del Blue Brain Project está abierta a modeladores cerebrales y farmacólogos de todo el mundo. Los poros en la superficie de las neuronas y las células musculares controlan todos sus pensamientos y movimientos; el mismo latido de tu corazón. La forma en que se comportan los poros, es decir, se abren, se cierran o se bloquean durante un breve período de tiempo (inactivar) según el voltaje, modela las señales en forma de carga eléctrica (iones) que se mueven a través de la superficie celular. Por primera vez, se ha mapeado el comportamiento de la familia más grande de estos canales iónicos activados por voltaje: los canales KV.
En un artículo de portada publicado en Cerebral Cortex, Blue Brain explica cómo se pueden clasificar las formas de las neuronas utilizando métodos matemáticos del campo de la topología algebraica. Los neurocientíficos ahora pueden comenzar a construir un catálogo formal para todos los tipos de células del cerebro. En este catálogo de células, pueden mapear sistemáticamente la función y el papel en la enfermedad de cada tipo de neurona en el cerebro.
En julio de 2019, Blue Brain anuncia que ha construido los primeros modelos de neuronas talamocorticales de próxima generación. Estos modelos digitales de neuronas talamocorticales se construyeron utilizando técnicas de optimización de vanguardia, que limitan directamente los valores de parámetros desconocidos con datos experimentales.
2020
Por primera vez, los científicos de la Universidad Hebrea de Jerusalén y el Blue Brain Project han formulado un enfoque analítico único para el desafío de reducir la complejidad de los modelos de neuronas al tiempo que conservan sus funciones clave de entrada / salida y sus capacidades computacionales. ‘Neuron_Reduce’ es una nueva herramienta computacional que proporciona a la comunidad científica una capacidad sencilla para simplificar modelos de neuronas complejos de cualquier tipo de célula y aún preservar fielmente sus propiedades de entrada-salida mientras reduce significativamente el tiempo de ejecución de la simulación.
Con Suiza comenzando a salir del encierro, las pruebas de SARS-CoV-2, que son la piedra angular de todas las estrategias de respuesta, son más importantes que nunca para contener el riesgo de un aumento renovado de casos a medida que la vida pública se recupera lentamente. Asegurar un número adecuado de pruebas diarias para esta tarea requiere una distribución precisa y oportuna de equipos, suministros y otros recursos. Para apoyar este esfuerzo, el Proyecto EPFL Blue Brain y ETH Zurich, como parte del Grupo de Trabajo Científico Nacional COVID-19, están colaborando con el Laboratorio Spiez en una plataforma en línea, Recursos Académicos para COVID-19 (ARC), para igualar el apoyo crítico necesarios por los laboratorios de diagnóstico de Suiza con el apoyo ofrecido por el sector académico suizo.
Con la determinación del EPFL Blue Brain Project de hacer que nuestros recursos informáticos y su experiencia estén disponibles para la lucha contra COVID-19, participan en el desarrollo de software junto a la Fundación para Nuevos Diagnósticos Innovadores (FIND). FIND es una organización global sin fines de lucro centrada en el diagnóstico, que actualmente convoca la Asociación de diagnóstico del acelerador de acceso a las herramientas COVID-19. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), las pruebas de diagnóstico para COVID-19 son fundamentales para rastrear el SARS-CoV-2, comprender la epidemiología, informar la gestión de casos y suprimir la transmisión. Con el diagnóstico emergiendo como uno de los problemas más urgentes en la crisis de COVID-19,
Ventajas y desventajas
La principal ventaja de Blue Brain es que el conocimiento y los recuerdos de grandes personalidades se pueden almacenar para siempre en forma de cerebro virtual y se puede examinar el tratamiento de diversas enfermedades cerebrales.
La desventaja del Blue Brain es que la información almacenada puede ser vulnerable y puede ser manipulada o mal utilizada por piratas informáticos.
Desafíos encontrados
A pesar de los años dedicados a estos proyectos, la simulación cerebral real sigue siendo simplemente una idea, un objetivo que puede resultar demasiado inverosímil. ¿Por qué? Hay varias razones:
Capacidad de escalabilidad limitada
El cerebro humano contiene miles de millones de neuronas, cada una de las cuales activa miles de sinapsis simultáneamente. Duplicar todas estas neuronas y colocarlas en una computadora superaría los límites incluso de las supercomputadoras que tenemos en este momento. Simular esta importante funcionalidad de las neuronas significaría construir una computadora a exaescala capaz de calcular al menos 1 billón de operaciones en un segundo.
Hasta ahora, la simulación neuronal más extensa que pueden realizar las computadoras tiene una capacidad de solo 4 millones de neuronas. Como tal, su capacidad de reconstrucción completa solo puede contener 31.000 modelos biofísicos de neuronas corticales de roedores, que tiene 36 millones de sinapsis.
Complejidad del cerebro
Duplicar todo el cerebro significa crear un conjunto ilimitado de parámetros, ya que todos y cada uno de los detalles y componentes deben incorporarse fielmente en los modelos. Eso incluye todos los procesos moleculares del cerebro y las interacciones extracelulares.
Actualmente, la mayoría de los proyectos de simulación cerebral, como el Blue Brain Project o el Human Brain Project, por ejemplo, están desarrollando extensas bases de datos de tipos de células y sus especies correspondientes. Sin embargo, completar la recopilación de datos de una manera no invasiva puede ser un desafío, lo que hace que sea imposible de lograr para el cerebro humano.
Si bien existen complejidades cerebrales que son difíciles de duplicar, los defensores de la simulación cerebral esperan que simplemente descubrir los principios primarios de las funciones cerebrales sea suficiente para programar algoritmos. Sin embargo, la identificación de las funciones que se pueden utilizar sigue sin estar clara.
Mantenerse al día con los procesos
Un cerebro humano puede tardar años en desarrollarse por completo. Incluso el proceso de aprendizaje puede durar décadas. Y el desarrollo de una tecnología que pueda igualar estas simulaciones a gran escala en tiempo real, si no más rápido, no existe en este momento. Los modelos que actualmente ejecutan proyectos en curso lo hacen a un ritmo más lento. Lograr esto significa trabajar para mejorar la supercomputación.
Si bien la computación cuántica podría funcionar, observar la computación neuromórfica también es prometedor, ya que utiliza circuitos analógicos, que pueden copiar arquitecturas neuronales con gran detalle.
Invertir en el desarrollo de estas tecnologías puede hacer que los modelos funcionen más rápido que en tiempo real. Pero hay más en la velocidad de ejecución de los procesos. El sistema utilizado también debe poder manejar procedimientos complicados para simular procesos de aprendizaje.
Requisitos de integración
Para desarrollar modelos que incluyan redes o regiones cerebrales que muestren conectividad funcional, los proponentes deben crear representaciones más pequeñas de regiones cerebrales que puedan integrarse. Estos son esenciales para comprender mejor la funcionalidad general del cerebro: cómo puede procesar sinapsis en tiempo real, lograr flexibilidad y hacer todo con alta eficiencia. El principal obstáculo aquí es la falta de una teoría férrea sobre cómo funciona el cerebro.
Dicho esto, varios aspectos de la mente como la conciencia, la comprensión y la agencia nunca serán completamente capturados ni siquiera por las simulaciones digitales más sofisticadas del cerebro debido a una mala representación de la conciencia que puede limitar la comprensión total.
¿Lograremos alguna vez la simulación cerebral?
Si bien muchos ven el cerebro como un sistema lleno de picos eléctricos que facilitan la comunicación y la codificación, hay mucho más que aún se desconoce. Y aunque todavía tenemos que lograr una simulación cerebral completa, la posibilidad aún existe.
Los algoritmos de escalado con supercomputadoras pueden hacer posible una simulación completa. Cuando esto sucede, puede cambiar el curso de cómo brindamos atención médica. Entenderemos mejor los trastornos cerebrales. La investigación de inteligencia artificial (IA) y el trabajo en redes neuronales también cambiarán en términos de visualización del aprendizaje profundo.