Preview

Обозрение психиатрии и медицинской психологии имени В.М.Бехтерева

Расширенный поиск

Аналого-цифровые системы и высокопроизводительные решения в задачах исследования и моделирования человеческого мозга

Полный текст:

Аннотация

Работа посвящена рассмотрению актуальных задач нейроинформатики в разрезе использования существующих аналого-цифровых систем и высокопроизводительных решений. Показаны и проанализированы существующие способы реализации и нужды различных экспериментов. Отдельное внимание уделено задаче моделирования человеческого мозга на основе комбинирования цифровой и аналоговой подсистем. Рассмотрены существующие подходы моделирования взаимодействий нейронов мозга и используемые в них алгоритмы. В рамках рассмотрения способов применения облачных решений в задачах нейроинформатики выделены области особого интереса, такие как работа с внешними хранилищами, распределенная обработка информации и представление результатов. По каждой из них рассмотрены существующие опции для создания распределенных облачных вычислительных систем, решающих важные задачи, с которыми сталкиваются исследователи в ходе своей работы.

Об авторах

Наталия Исаевна Ананьева
ФГБУ «Санкт-Петербургский научно-исследовательский психоневрологический институт им. В.М. Бехтерева» МЗ РФ
Россия


Александр Владимирович Богданов
Санкт-Петербургский государственный университет
Россия


Дмитрий Евгеньевич Гущанский
Санкт-Петербургский государственный университет
Россия


Александр Борисович Дегтярев
Санкт-Петербургский государственный университет
Россия


Наталья Михайловна Залуцкая
ФГБУ «Санкт-Петербургский научно-исследовательский психоневрологический институт им. В.М. Бехтерева» МЗ РФ
Россия


Кирилл Александрович Лысов
Санкт-Петербургский государственный университет
Россия


Николай Григорьевич Незнанов
ФГБУ «Санкт-Петербургский научно-исследовательский психоневрологический институт им. В.М. Бехтерева» МЗ РФ
Россия


Олег Олегович Якушкин
Санкт-Петербургский государственный университет
Россия


Список литературы

1. Broad Agency Announcement. Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics. DARPA-BAA 08-28. 9 April 2008. - https:// www.fbo.gov/download/0b6/0b62b2149395d4bd8a 28dff1b9046944/BAA08-28.doc

2. The Human Brain Project. A Report to the European Commission. - https://ec.europa.eu/re-search/participants/portal/doc/call/h2020/fetflag-1-2014/1595110-6pilots-hbp-publicreport_en.pdf

3. Yasuhiro Mochizuki, Shigeru Shinomoto. Analog and digital codes in the brain. Department of Physics, Kyoto University, Kyoto 606-8502, Japan. November 19, 2013. - http://arxiv.org/ pdf/1311.4035v1.pdf

4. Tayfun Gokmen, Yurii Vlasov. Acceleration of Deep Neural Network Training with Resistive Cross-Point Devices. IBM T. J. Watson Research Center. - https://arxiv.org/ftp/arxiv/pa-pers/1603/1603.07341.pdf

5. Mohlberg, H., Eickhoff, S.B., Schleicher, A., Zilles, K. and Amunts, K. A new processing pipeline and release of cytoarchitectonic probabilistic maps-Ju-Brain. - 2012.

6. Antoniu, G., Costan, A., Mota, B.D., Thirion, B. and Tudoran, R. A-brain: using the cloud to understand the impact of genetic variability on the brain. - ERCIM News, 89. - 2012. - Р 21-22.

7. Watson, P., Lord, P., Gibson, F., Periorellis, P. and Pitsilis, G. Cloud Computing for e-Science with CARMEN. In 2nd Iberian Grid Infrastructure Conference Proceedings - 2008. - May. - Р 3-14.

8. D’Haese, P.F., Konrad, P.E., Pallavaram, S., Li, R., Prassad, P., Rodriguez, W. and Dawant, B.M. CranialCloud: a cloud-based architecture to support trans-institutional collaborative efforts in neurodegenerative disorders. - International journal of computer assisted radiology and surgery. - 2015. - Vol.10. - P. 815-823.

9. Wang, Yida, Michael J. Anderson, Jonathan D. Cohen, Alexander Heinecke, Kai Li, Nadathur Satish, Narayanan Sundaram, Nicholas B. Turk-Browne, and Theodore L. Willke. «Full correlation matrix analysis of fMRI data on Intel* Xeon Phi™ coprocessors.» In Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis. - ACM. - 2015. - p. 23.

10. Богданов А.В., Дегтярев А.Б. Суперкомпьютинг без суперкомпьютеров: что мы можем, а что не можем? Вычислительные технологии в естественных науках. Методы суперкомпьютерного моделирования. Сборник трудов. Сер. «Механика, управление и информатика» под редакцией Р.Р. Назирова, Л.Н. Щура. - Институт космических исследований Российской академии наук. - Москва. - 2015. - С. 61-77.

11. Bogdanov, A., Degtyarev, A. and Korkhov, V. New Approach to the Simulation of Complex Systems. In EPJ Web of Conferences. - 2016. - Vol. 108. - Р. 01002.

12. Jinzhou, Yang, He Jin, Zhang Kai, and Wang Zhi-jun. «Discussion on private cloud PaaS construction of large scale enterprise.» In 2016 IEEE International Conference on Cloud Computing and Big Data Analysis (ICCCBDA). - 2016. - Р. 273-278.

13. V. Korkhov, I. Gankevich, A. Degtyarev, A. Bogdanov, V. Gaiduchok, N. Ahmed, A. Cubahiro. “Experience in Building Virtual Private Supercomputer”, Proceedings of 13. International Conference on Computer Science and Information Technologies (CSIT). - 2015. - Р. 220-223. - ISBN 978-5-80800797-0

14. Swanson, L.W. and Lichtman, J.W. From Cajal to Connectome and Beyond. - Annual Review of Neuroscience. - 2016. - Vol. 39.

15. Tomassy, G.S., Berger, D.R., Chen, H.H., Kasthuri, N., Hayworth, K.J., Vercelli, A., Seung, H.S., Lichtman, J.W. and Arlotta, P. Distinct profiles of myelin distribution along single axons of pyramidal neurons in the neocortex. - Science. - 2014. - Vol. 344. - P. 319-324.

16. Lichtman, J.W. and Denk, W. The big and the small: challenges of imaging the brain’s circuits. - Science. - 2011. - Vol. 334. - P. 618-623.

17. Lichtman, J.W., Pfister, H. and Shavit, N. The big data challenges of connectomics. - Nature neuroscience. - 2014. - Vol.17. - P. 1448-1454.

18. Han, Y. Cloud storage for digital preservation: optimal uses of Amazon S3 and Glacier. - Library Hi Tech. - 2015. - Vol. 33. - P. 261-271.

19. Miller, J.A., Ding, S.L., Sunkin, S.M., Smith, K.A., Ng, L., Szafer, A., Ebbert, A., Riley, Z.L., Royall, J.J., Aiona, K. and Arnold, J.M. Transcriptional landscape of the prenatal human brain. - Nature. - 2014. - Vol.508. - P. 199-206.

20. Prieto, A., Prieto, B., Ortigosa, E.M., Ros, E., Pelayo, F., Ortega, J. and Rojas, I. Neural networks: An overview of early research, current frameworks and new challenges. - Neurocomputing. - 2016.

21. Neven, H., Denchev, V.S., Rose, G. and Mac-ready, W.G. QBoost: Large Scale Classifier Training with Adiabatic Quantum Optimization. - In ACML. - 2012. - P. 333-348.

22. Singh, H. and Sachdev, A., 2014, February. The quantum way of cloud computing. In Optimization, Reliabilty, and Information Technology (ICROIT). - International Conference on. - 2014. - P. 397-400. Ieee.

23. Cunningham, J.P. Analyzing neural data at huge scale. - Nature methods. - 2014. - Vol.11. - P. 911-912.

24. Leon, P.S., Knock, S.A., Woodman, M.M., Domide, L., Mersmann, J., McIntosh, A.R. and Jirsa, V. The Virtual Brain: a simulator of primate brain network dynamics. Information-based methods for neuroimaging: analyzing structure, function and dynamics. - 2015. - P. 10.


Для цитирования:


Ананьева Н.И., Богданов А.В., Гущанский Д.Е., Дегтярев А.Б., Залуцкая Н.М., Лысов К.А., Незнанов Н.Г., Якушкин О.О. Аналого-цифровые системы и высокопроизводительные решения в задачах исследования и моделирования человеческого мозга. Обозрение психиатрии и медицинской психологии имени В.М.Бехтерева. 2016;(3):16-21.

For citation:


Ananyeva N.I., Bogdanov A.V., Gushchanskiy D.E., Degtyarev A.B., Zalutskaya N.M., Lysov K.A., Neznanov N.G., Iakushkin O.O. Analog and digital systems and high-performance solutions in problems of brain research and modeling. V.M. BEKHTEREV REVIEW OF PSYCHIATRY AND MEDICAL PSYCHOLOGY. 2016;(3):16-21. (In Russ.)

Просмотров: 39


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2313-7053 (Print)