Dane fMRI ujawniają liczbę równoległych procesów zachodzących w mózgu

Ludzki mózg jest często opisywany jako maszyna do przetwarzania masowo równoległego. Rodzi to interesujące pytanie: jak bardzo jest to równoległe?

Dziś odpowiedź otrzymujemy dzięki pracy Harrisa Georgiou z National Kapodistrian University of Athens w Grecji, który policzył liczbę rdzeni procesora pracujących w mózgu podczas wykonywania prostych zadań w funkcjonalnym obrazowaniu metodą rezonansu magnetycznego (fMRI). maszyna. Odpowiedź może pomóc w stworzeniu komputerów, które lepiej pasują do wydajności ludzkiego mózgu.

Sam mózg składa się z około 100 miliardów neuronów, z których każdy tworzy do 10 000 połączeń z sąsiadami. Wszystko to jest zapakowane w strukturę wielkości imprezowego tortu i działa z mocą szczytową zaledwie 20 watów, czyli poziomem wydajności, który informatycy obserwują z nieskrywaną zazdrością.

Urządzenia fMRI ujawniają tę aktywność, mierząc zmiany w poziomie tlenu we krwi przechodzącej przez mózg. Uważa się, że bardziej aktywne obszary zużywają więcej tlenu, więc niedobór tlenu jest oznaką aktywności mózgu.

Zazwyczaj urządzenia fMRI dzielą mózg na trójwymiarowe piksele zwane wokselami, każdy o wielkości około pięciu milimetrów sześciennych. Całkowitą aktywność mózgu w dowolnym momencie można zarejestrować za pomocą trójwymiarowej siatki 60 x 60 x 30 wokseli. Pomiary te są powtarzane mniej więcej co sekundę, zwykle dla zadań trwających dwie lub trzy minuty. Rezultatem jest zbiór danych składający się z około 30 milionów punktów danych.

Praca Georgiou polega na określeniu liczby niezależnych procesów działających w tym ogromnym zbiorze danych. Nie różni się to zbytnio od próby odzyskania (minimalnej) liczby rzeczywistych „rdzeni procesora” wymaganych do „wykonania” wszystkich aktywnych zadań poznawczych, które są zarejestrowane w całej trójwymiarowej objętości mózgu, mówi.

Jest to trudne zadanie, biorąc pod uwagę rozmiar zbioru danych. Aby przetestować swoją technikę przetwarzania sygnałów, Georgiou zaczął od stworzenia syntetycznego zestawu danych fMRI składającego się z ośmiu różnych sygnałów o charakterystyce statystycznej podobnej do tych, które działają w mózgu. Następnie użył standardowej techniki przetwarzania sygnału, zwanej analizą niezależnych komponentów, aby ustalić, ile różnych sygnałów było obecnych, i stwierdził, że zgodnie z oczekiwaniami jest ich osiem.

Następnie zastosował tę samą technikę niezależnej analizy składowej do rzeczywistych danych fMRI zebranych od ludzi wykonujących dwa proste zadania. Pierwszym było proste zadanie wizualno-ruchowe, w którym badany obserwuje ekran, a następnie musi wykonać proste zadanie w zależności od tego, co się pojawi.

W takim przypadku ekran wyświetla czerwone lub zielone pole po lewej lub prawej stronie. Jeśli ramka jest czerwona, podmiot musi to wskazać prawym palcem wskazującym, a jeśli ramka jest zielona, ​​podmiot wskazuje to lewym palcem wskazującym. Jest to łatwiejsze, gdy po prawej stronie pojawia się czerwona ramka, a po lewej zielona, ​​ale jest to trudniejsze, gdy pozycje są zamienione. Dane składały się z prawie 100 badań przeprowadzonych na dziewięciu zdrowych osobach dorosłych.

Drugie zadanie było łatwiejsze. Badanym pokazywano serię obrazów podzielonych na kategorie, takie jak twarze, domy, krzesła i tak dalej. Zadanie polegało na zauważeniu, kiedy ten sam obiekt pojawia się dwa razy, choć pod innym kątem lub w różnych warunkach oświetleniowych. To klasyczne zadanie rozpoznawania wizualnego.

Wyniki stanowią ciekawą lekturę. Chociaż analiza jest złożona, wynik jest prosty do określenia. Georgiou mówi, że analiza niezależnych komponentów ujawnia, że ​​w ludzkim mózgu, wykonującym złożone zadania wizualno-motoryczne, polegające na wskazywaniu na obecność zielonych i czerwonych pól, działa około 50 niezależnych procesów. Jednak podczas wykonywania prostych zadań, takich jak rozpoznawanie wzrokowe, mózg wykorzystuje mniej procesów.

To fascynujący wynik, który ma ważne implikacje dla sposobu, w jaki informatycy powinni projektować chipy mające naśladować ludzką wydajność. Oznacza to, że paralelizm w mózgu nie występuje na poziomie pojedynczych neuronów, ale na znacznie wyższym poziomie strukturalnym i funkcjonalnym, a jest ich około 50.

Georgiou wskazuje, że typowy woksel odpowiada mniej więcej trzem milionom neuronów, z których każdy ma kilka tysięcy połączeń z sąsiadami. Jednak obecne, najnowocześniejsze chipy neuromorficzne zawierają milion sztucznych neuronów, z których każdy ma tylko 256 połączeń. Z tej pracy jasno wynika, że ​​równoległość, którą zmierzył Georgiou, występuje na znacznie większą skalę niż ta.

Oznacza to, że teoretycznie sztuczny odpowiednik mózgopodobnej struktury poznawczej może nie wymagać masowo równoległej architektury na poziomie pojedynczych neuronów, ale raczej odpowiednio zaprojektowanego zestawu ograniczonych procesów, które przebiegają równolegle na znacznie mniejszą skalę. podsumowuje.

Każdy, kto myśli o projektowaniu chipów przypominających mózg, może uznać tę wskazówkę za przydatną.

Nr ref.:arxiv.org/abs/1410.7100: Szacowanie wewnętrznego wymiaru w przestrzeni fMRI za pomocą analizy fraktalnej zbioru danych

ukryć