Forskere ved NMBU har i over to tiår utviklet bedre metoder for å modellere og simulere aktivitet i hjernen. Modellene er en forutsetning for å kunne forstå hjernens virkemåte både på godt og vondt.
– Siden hjernemodeller er så komplekse at de ikke kan regnes ut med papir og blyant, er vi helt avhengige av å kunne utforske modellene gjennom simuleringer, sier Hans Ekkehard Plesser, professor i informatikk ved Fakultet for realtek og teknologi (REALTEK).
– Stadig mer detaljerte biologiske data setter oss i stand til å utvikle modeller av større og større deler av hjernen. Dette krever at vi har superdatamaskiner til simulering, og disse krever mye strøm. Det er derfor viktig at vi stadig optimaliserer simuleringsmetodene vi bruker, både for å kunne utforske komplekse modeller og for å redusere ressursene vi trenger til dette, sier forsker Susanne Kunkel.
Kunkel er derfor meget glad for at et nytt gjesteforskerstipend via nettverket NORA har gitt stipendiaten Melissa Lober fra Forschungzentrum Jülich i Tyskland anledning til å arbeide ved REALTEK i tre måneder. Her skal hun videreutvikle simuleringsprogramvaren NEST, slik at den kan lage mer ressurseffektive hjernesimuleringer.
– Slik NEST er programmert nå, utnytter den ikke at hjernen har struktur, sier Lober.
Programvaren behandler alle nervecellene likt og fordeler dem helt jevnt over de enkelte komponentene av superdatamaskiner. Dette skiller seg fra hjernen. Der er nervecellene koblet sammen tett lokalt, mens signaler har lengre reisevei mellom forskjellige deler av hjernen.
– Hvis vi plasserer nerveceller som er tett koblet i hjernen nær hverandre også i datamaskinen, kan vi effektivisere signalflyten mellom nervecellene i simuleringen. Da får datamaskinen mindre å gjøre, simuleringen blir raskere og bruker da også mindre energi, som er ekstra kjærkomment i lys av dagens strømpriser, sier Lober.
Melissa Lober vil være ved REALTEK fra juni til august 2022 og gleder seg over å være tilbake i Norden etter å ha tilbrakt et semester ved Chalmers under fysikkstudiene sine.
Fakta
Om samarbeidet
- Forskerutvekslingsavtalen er et samarbeid mellom Helmholtz Information & Data Science Academy (HiDA) og Norwegian Artificial Intelligence Research Consortium (NORA).
- Hensikten med utvekslingen er å føre sammen datavitenskapstalenter for å jobbe sammen om innovative forskningsprosjekter og styrke båndene mellom tysk og norsk forskning innen kunstig intelligens og datavitenskap.
- NMBU har vært partner i NORA siden opprettelsen i 2019.
- Formålet med NORA er å styrke norsk forskning og utdanning innen kunstig intelligens, maskinlæring og robotikk, samt andre fagområder med relevans innenfor dette feltet.