Кора мозга представляет собой структуру, которая сама по себе очень интересна своими вычислительными свойствами, поскольку она лежит в основе человеческого интеллекта. Это единственная система, которая реализует интеллект.
Как из одной клетки может развится целая и полностью функциональная система. Как клетки надежно создают организмы, которые имеют похожие формы и могут выживать? Большое внимание уделяется на исследование этих принципов.
Симуляция, как один из способов получения новых знаний, сегодня является одним из основных методов исследования в различных областях естествознания. Современные вычислительные алгоритмы позволяют с достаточной точностью решать системы уравнений в двумерном и трехмерном приближениях при решении различных классов задач.
Симуляция динамики биологических систем также имеет решающее значение в исследованиях рака. Рост опухолей головного мозга - очень сложный процесс, включающий множество различных процессов, таких как генетика, химическая сигнализация, взаимодействие с сосудистой системой и т. д. Численные подходы, основанные на компьютерном симуляции, позволяют моделировать эти сложные процессы и даже делать прогнозы на клиническую прогрессию [1, 2].
Компьютерное симуляция динамики биологических систем применим также для многих других тем, таких как, например, образование биопленки [3], рост ткани [4], рост растений [5] или микробные системы [6]. Предполагается, что BioDynaMo [7] станет стандартной платформой для исследований по очень большому числу с тем.
Программное обеспечение BioDynaMo разрабатывается в контексте проекта Human Brain Development Project , спонсируемого CERN openlab.
В разработке участвуют:
• CERN openlab
• Newcastle University
• Innopolis University - Университет Иннополис
• Kazan Federal University
• Intel
В текущем состоянии проекта распределены команды, работающие на первой итерации: разработка слоя пространственной организации с использованием структуры октодерева. И симуляция роста нейронов и внеклеточной диффузией и визуализации этих процессов.
В дипломной работе был проведен анализ алгоритмов для дискретизации 3-х мерного пространства и реализован алгоритм для расчета диффузии.
Был реализован адаптивный метод для численного решения задач диффузии. Который подразделяет весь объем моделирования на несколько подрегионов с использованием октета. Каждый листовой узел в октете также содержит единую подсерию, которая является базовой единицей для моделирования. Разработана новая структура узлов и схема слияния, чтобы динамически регулировать октет во время каждой итерации моделирования.
Из-за использования Octree физическая память рабочей станции должна быть достаточно большой, чтобы содержать небольшое октетов с большинством субрегионов, хранящихся на жестких дисках.
Дальнейшая разработка проекта предполагает разработку алгоритмов Octree для работы в облаке с использованием параллельных вычислений.
