ВВЕДЕНИЕ 3
1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ РЕШЕНИЙ 6
2 АНАЛИЗ СТРУКТУР И СИМУЛЯЦИЯ ДИФФУЗИИ С
ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОКТОДЕРЕВА ПРИ РОСТЕ НЕЙРОНАЛЬНЫХ СТРУКТУР 12
2.1 Диффузия 12
2.1.1 Аналитический метод решения задач диффузии 13
2.1.2 Численный метод решения задач диффузии 13
2.2 Воксель 15
2.3 Октодерево 17
2.3.1 Представление трехмерного пространства октодеревом 17
2.3.2 Представления узлов на основе указателя 18
2.3.2.1 Стандартное представление 18
2.3.2.2 Блочное представление 20
2.3.2.3 Представление типа sibling-child 22
2.3.3 Неявное представление узлов. Хешированные октодеревья 24
2.4 Симуляция диффузии с использованием октодерева при росте
нейрональных структур 29
2.5 Визуализация результатов работы 30
2.6 Сравнительный анализ 31
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 32
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
Биологические системы построены таким образом, что являются одновременно чрезвычайно сложными, надежными и производительными. Например, человеческий мозг является наиболее сложной сущностью известной нам и во многом превосходит текущие вычислительные технологии. Примером является простое кодирование лиц, в мозге это производятся всего 205 нейронами [1]. Такая сложная структура как мозг возникает через хорошо организованный процесс развития от одной клетки- предшественника. Как происходит этот процесс, создания места наших мыслей, эмоций и планов? Как клетки взаимодействуют, общаются и самоорганизовываются в сложные организмы?
Компьютерное моделирование является очень мощным инструментом для понимания таких сложных биологических систем. Это позволяет разрабатывать модели, формулировать новые гипотезы и прогнозы, а также проводить вычислительные эксперименты очень эффективным и недорогим способом. Более того, это позволяет ученым совместно объединить огромное количество экспериментальных результатов и предыдущих знаний в единую всеобъемлющую структуру. Однако, как правило, очень сложно проводить такое компьютерное моделирование, потому что необходимо учитывать очень подробные динамические механизмы и крупномасштабные системы (например, физические силы, реакционно-диффузионные процессы, динамику регуляции генов и т. д.). Следовательно, эти модели включают в себя очень разные пространственные и временные масштабы (например, в диапазоне от миллисекунд до нескольких недель), и поэтому требуют чрезвычайно сложных вычислительных ресурсов.
Чтобы помочь биологам и междисциплинарным исследователям решить эти проблемы, разрабатывается платформа под названием
BioDynaMo [2], моделирующая биологическую динамику в различных контекстах [3]. Это программное обеспечение позволяет моделировать широкий спектр биологических процессов, таких как пролиферация клеток аксонов роста и электрические активность, путем использования гибридных облачных компьютерных систем эффективном образом.
Используя высокопроизводительные облачные вычисления, планируется применить BioDynaMo для моделирования крупномасштабных моделей человеческого мозга. Цель проекта - использовать BioDynaMo для продвижения пределов, выходящих за рамки того, что в настоящее время возможно в отношении нейромоделирования. В частности, исследовать влияние электрической активности на развитие мозга и применить эти идеи для моделирования реалистичных крупномасштабных систем с количеством нейронов, которое сопоставимо с количеством нейронов человеческом мозгу.
В разработке участвуют:
• CERN
• Ньюкаслский университет
• Казанский (Приволжский) федеральный университет
• Университет Иннополис
Входе разработки все стороны принимают участие в проекте по своим профессиональным навыкам.
Поскольку научные исследования требуют обширных компьютерных
ресурсов, эта платформа должна исполняться в гибридных системах
облачных вычислений, что позволяет эффективно использовать новейшие
вычислительные технологии. Первой стадией разработки была модернизация
кода, основанная на программном обеспечении моделирования
нейроразвития Cortex3D [4]. В частности, переписание кода приложения с
4
Java на C ++ и изменение архитектуры таким образом, чтобы было возможно использование нескольких уровней параллелизма, предлагаемых сегодняшним оборудованием.
В текущем состоянии проекта распределены команды, работающие на первой итерации: разработка слоя пространственной организации с
использованием структуры октодерева c имитацией роста нейронов и внеклеточной диффузией и визуализации этих процессов.
В результате работы была улучшена существующая структура и разработано программное решение, показывающие лучшие результаты в сравнении с существующими на данный момент аналогами.
При выполнении работы были решены следующие задачи:
• Анализ существующих на данный момент решений для симуляции роста нейронных структур;
• Реализация программного решения для процесса испускания вещества;
• Сравнение реализованного программного решения с существующиманалогом.
Дальнейшая разработка проекта предполагает разработку алгоритмов октодерева для работы в облаке с использованием параллельных вычислений. Следующим этапом в развитии диффузии веществ будет посвящена реализация существующих алгоритмов с использованием методов параллельных вычислений.
