論文の概要: A differentiable brain simulator bridging brain simulation and
brain-inspired computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05106v1
- Date: Thu, 9 Nov 2023 02:47:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-10 16:18:52.338086
- Title: A differentiable brain simulator bridging brain simulation and
brain-inspired computing
- Title（参考訳）: 脳シミュレーションと脳インスパイアされたコンピュータによる脳シミュレータ
- Authors: Chaoming Wang, Tianqiu Zhang, Sichao He, Yifeng Gong, Hongyaoxing Gu,
Shangyang Li, Si Wu
- Abstract要約: 脳シミュレーションは、脳の構造と機能を模倣する動的モデルを構築する。
脳にインスパイアされたコンピューティングは、脳の構造と機能から学習することで知的なシステムを発達させる。
BrainPy は JAX と XLA を用いて開発された微分可能な脳シミュレータである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.385618094741582
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Brain simulation builds dynamical models to mimic the structure and functions
of the brain, while brain-inspired computing (BIC) develops intelligent systems
by learning from the structure and functions of the brain. The two fields are
intertwined and should share a common programming framework to facilitate each
other's development. However, none of the existing software in the fields can
achieve this goal, because traditional brain simulators lack differentiability
for training, while existing deep learning (DL) frameworks fail to capture the
biophysical realism and complexity of brain dynamics. In this paper, we
introduce BrainPy, a differentiable brain simulator developed using JAX and
XLA, with the aim of bridging the gap between brain simulation and BIC. BrainPy
expands upon the functionalities of JAX, a powerful AI framework, by
introducing complete capabilities for flexible, efficient, and scalable brain
simulation. It offers a range of sparse and event-driven operators for
efficient and scalable brain simulation, an abstraction for managing the
intricacies of synaptic computations, a modular and flexible interface for
constructing multi-scale brain models, and an object-oriented just-in-time
compilation approach to handle the memory-intensive nature of brain dynamics.
We showcase the efficiency and scalability of BrainPy on benchmark tasks,
highlight its differentiable simulation for biologically plausible spiking
models, and discuss its potential to support research at the intersection of
brain simulation and BIC.
- Abstract（参考訳）: 脳シミュレーションは、脳の構造と機能を模倣する動的モデルを構築し、脳にインスパイアされたコンピューティング(BIC)は脳の構造と機能から学習することでインテリジェントなシステムを開発する。
この2つの分野は相互に絡み合っており、お互いの開発を促進する共通のプログラミングフレームワークを共有する必要がある。
従来のブレインシミュレータはトレーニングの差別化性に欠けるが、既存のディープラーニング(dl)フレームワークは生体物理学的現実主義と脳の力学の複雑さを捉えられていないため、この分野の既存のソフトウェアはこの目標を達成できない。
本稿では,JAXとXLAを用いた脳シミュレータBrainPyを紹介し,脳シミュレーションとBICのギャップを埋めることを目的とした。
BrainPyは、柔軟な、効率的な、スケーラブルな脳シミュレーションのための完全な機能を導入することで、強力なAIフレームワークであるJAXの機能を拡張する。
効率的でスケーラブルな脳シミュレーションのためのスパースとイベント駆動演算子、シナプス計算の複雑さを管理するための抽象化、マルチスケールの脳モデルを構築するためのモジュール的で柔軟なインターフェース、そして脳力学のメモリ集約性を扱うオブジェクト指向のジャストインタイムコンパイルアプローチを提供する。
我々は、ベンチマークタスクにおけるBrainPyの効率性とスケーラビリティを示し、生物学的に可塑性スパイクモデルの微分可能なシミュレーションを強調し、脳シミュレーションとBICの交差点における研究を支援する可能性について論じる。
関連論文リスト
- Brain-like Functional Organization within Large Language Models [58.93629121400745]
人間の脳は長い間人工知能(AI)の追求にインスピレーションを与えてきた
最近のニューロイメージング研究は、人工ニューラルネットワーク(ANN)の計算的表現と、人間の脳の刺激に対する神経反応との整合性の説得力のある証拠を提供する。
本研究では、人工ニューロンのサブグループと機能的脳ネットワーク(FBN)を直接結合することで、このギャップを埋める。
このフレームワークはANサブグループをFBNにリンクし、大きな言語モデル(LLM)内で脳に似た機能的組織を記述できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-25T13:15:17Z) - Enhancing learning in spiking neural networks through neuronal heterogeneity and neuromodulatory signaling [52.06722364186432]
人工ニューラルネットワーク(ANN)の強化のための生物学的インフォームドフレームワークを提案する。
提案したデュアルフレームアプローチは、多様なスパイキング動作をエミュレートするためのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)の可能性を強調している。
提案手法は脳にインスパイアされたコンパートメントモデルとタスク駆動型SNN, バイオインスピレーション, 複雑性を統合している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-05T14:11:28Z) - A Differentiable Approach to Multi-scale Brain Modeling [3.5874544981360987]
本稿では,脳シミュレータBrainPyを用いたマルチスケール微分脳モデリングワークフローを提案する。
単一ニューロンレベルでは、微分可能なニューロンモデルを実装し、電気生理学的データへの適合を最適化するために勾配法を用いる。
ネットワークレベルでは、生物学的に制約されたネットワークモデルを構築するためにコネクトロミックデータを組み込む。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-28T07:41:31Z) - Interpretable Spatio-Temporal Embedding for Brain Structural-Effective Network with Ordinary Differential Equation [56.34634121544929]
本研究では,まず動的因果モデルを用いて脳効果ネットワークを構築する。
次に、STE-ODE(Spatio-Temporal Embedding ODE)と呼ばれる解釈可能なグラフ学習フレームワークを導入する。
このフレームワークは、構造的および効果的なネットワーク間の動的相互作用を捉えることを目的とした、特異的に設計されたノード埋め込み層を含んでいる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-21T20:37:07Z) - MindBridge: A Cross-Subject Brain Decoding Framework [60.58552697067837]
脳の復号化は、獲得した脳信号から刺激を再構築することを目的としている。
現在、脳の復号化はモデルごとのオブジェクトごとのパラダイムに限られている。
我々は,1つのモデルのみを用いることで,オブジェクト間脳デコーディングを実現するMindBridgeを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-11T15:46:42Z) - Digital Twin Brain: a simulation and assimilation platform for whole
human brain [14.320205840701226]
我々は、人間の脳全体のスパイク神経ネットワークをシミュレートできるDTB(Digital twin brain)という計算プラットフォームを提案する。
均質なグローバル構造を持つほとんどの脳シミュレーションと比較して、脳のsMRI、DTI、PETデータにおけるスパース性、結合性、異種性は、脳シミュレーションの効率に重要な影響を与える。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-02T15:56:43Z) - In the realm of hybrid Brain: Human Brain and AI [0.0]
現在の脳-コンピュータインターフェース(BCI)技術は主に治療結果に関するものである。
近年,脳信号のデコードには人工知能(AI)と機械学習(ML)技術が用いられている。
クローズドループ,インテリジェント,低消費電力,小型化されたニューラルインターフェースの開発を想定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-04T08:35:34Z) - Multimodal foundation models are better simulators of the human brain [65.10501322822881]
1500万の画像テキストペアを事前訓練した,新たに設計されたマルチモーダル基礎モデルを提案する。
視覚的エンコーダも言語的エンコーダもマルチモーダルで訓練され,脳に近いことが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-17T12:36:26Z) - BrainCog: A Spiking Neural Network based Brain-inspired Cognitive
Intelligence Engine for Brain-inspired AI and Brain Simulation [16.83583563493804]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、脳にインスパイアされた人工知能と計算神経科学に広く注目を集めている。
脳にインスパイアされたAIと脳シミュレーションモデルを作成するために、脳にインスパイアされた認知知エンジン(BrainCog)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-18T11:53:31Z) - Mapping and Validating a Point Neuron Model on Intel's Neuromorphic
Hardware Loihi [77.34726150561087]
インテルの第5世代ニューロモルフィックチップ「Loihi」の可能性について検討する。
Loihiは、脳内のニューロンをエミュレートするスパイキングニューラルネットワーク(SNN)という新しいアイデアに基づいている。
Loihiは従来のシミュレーションを非常に効率的に再現し、ネットワークが大きくなるにつれて、時間とエネルギーの両方のパフォーマンスにおいて顕著にスケールする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-22T16:52:51Z) - The whole brain architecture approach: Accelerating the development of
artificial general intelligence by referring to the brain [1.637145148171519]
個人が脳全体に対応するソフトウェアプログラムを設計することは困難である。
全脳アーキテクチャアプローチは、脳に触発されたAGI開発プロセスを脳の参照アーキテクチャを設計するタスクに分割する。
本研究では,仮想成分図を作成するための仮説構築手法である構造拘束型界面分解(scid)法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-06T04:58:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。