Egyedi idegsejtek és nagy idegsejthálózatok számítási jellemzőinek jobb megértéséhez, a kísérleti eredmények értelmezéséhez elengedhetetlenek a többezer szinapszisból álló (nagyon komplex) modellek. Szimulálásuk viszont költséges, mert rengeteg számítási kapacitás és idő kell hozzájuk, és mindezek a tényezők megkérdőjelezik a hasznosságukat.

A Lausanne-i Szövetségi Műszaki Főiskola (EPFL) és a Jeruzsálemi Héber Egyetem kutatói éppen ezért, Neuron_Reduce nevű számítógépes eszközt fejlesztettek, amellyel lényegében mindenféle idegsejtmodellt igyekeznek áramvonalasabbá tenni.

Az eszköz azért lehet rendkívül hasznos, mert egyrészt megmaradnak a sejtek bejövő-kimenő (input-output) tulajdonságai, másrészt a szimulációkat jelentősen (minimum 40-szer, maximum 250-szer) felgyorsítja.

Leegyszerűsítve: a modellek komplexitását legfőbb jellemzőik (funkcióik, számítási adottságaik) megtartásával csökkenti.

Az új „csökkentett” modellek átmenetet jelentenek az apró részletekig kidolgozott (főként kísérleti célokra használt) és a részleteket sokszor figyelmen kívül hagyó (ezért elnagyolt, időnként pontatlan eredményekhez vezető) egyszerű megoldások között. A gyorsulás oka, hogy a modellekkel drasztikusan csökken a számítási idő, és kisebb tárolási térre van szükség.

A Neuron_Reduce elemző eszköz egyedi (többhengeres) csökkentett megoldást ajánl komplex nemlineáris idegsejt-modellekhez.

„A számítógépes megközelítések alkalmazásakor, először az egér és végül az ember agyánál bármiféle újítás jól jöhet ahhoz, hogy a számítások kivitelezhetők legyenek: következőgenerációs komputerek, szimulációs szoftverek és modellező formák, mint például a Neuron_Reduce. Utóbbi nemcsak hatékonyabb numerikus szimulációkhoz, hanem ma még kivitelezhetetlen új neuromorfikus hardveradaptációkhoz is használható” – magyarázza Felix Schürmann, az agyat feltérképezni hivatott (nemrégiben sokat támadott), egy évtizede futó Blue Brain Project számítási igazgatója.  

Agyszövetek részletes modellezésekor a memóriakövetelmények miatt jelentősen nő a szimuláció ideje és költsége. Pontosan ezért fontos a Neuron_Reduce, ezért várjuk izgatottan” – nyilatkozta a szintén a Blue Brain Projectben dolgozó Pramod Kumbhar.