https://arxiv.org/abs/2211.15963

여기서 우리는 개인화된 자기공명영상 데이터와 생물학적 제약을 기반으로 인간 뇌의 대규모 뉴런 규모에서 스파이크 뉴런 네트워크를 시뮬레이션하기 위한 플랫폼인 Digital Brain(DB)을 제시합니다. DB는 인간 뇌의 휴식 상태와 특정 측면의 행동을 모두 재현하는 것을 목표로 합니다. 최대 860억 개의 뉴런과 14,012개의 GPU를 갖춘 아키텍처, GPU 간의 2단계 라우팅 방식을 포함하여 최대 47.8조 개의 뉴런 시냅스까지 스파이크 전송을 가속화하는 아키텍처가 시뮬레이션의 일부로 구현되었습니다. 우리는 DB가 높은 상관 계수로 인간 뇌의 휴식 상태의 혈액 산소 수준에 따른 신호를 재현할 수 있고, 시각적 작업에서 입증된 것처럼 지각적 입력과 상호 작용할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 결과는 광범위한 잠재적 응용 분야로의 문을 열 수 있는 인간 뇌의 디지털 표현을 구현할 수 있음을 나타냅니다.