Sistemas de Simulación
El laboratorio CANNES, en conjunto con el Brain Lab de University
of Southern California está desarrollando herramientas, NSL/ASL,
para la simulación de redes neuronales distribuidas y jerárquicas.
Estos va de la mano con investigación en diversas áreas
relacionadas, como visualización, robótica y metodologías
de modelado (Computer-Aided Neural Networks Engineering Systems
- CANNES).
Bases de Datos y Simulaciones
Un aspecto relacionado con los sistemas de simulación son
las bases de datos de apoyo a éstas, como las actualmente
desarrolladas bajo el esquema del HBP (Human Brain Project) de University
of Southern California para poder ofrecer acceso a datos experimentales
de manera distribuida. Entre los aspectos sobresaliente están
el desarrollo de modelos de datos para multimedia (por ejemplo,
texto estructurado describiendo protocolos de experimentación;
series de tiempo de grabaciones neurofisiológicas; y datos
anatómicos de 2D y 3D); cómo corresponder datos de
cortes del cerebro a "cortes estándares" en un
atlas electrónico de la neuroanatomía; integración
de la visualización de construcción y acceso a la
base de datos; y la integración de herramientas de simulación
y bases de datos en un único ambiente, el cual (a) permita
al experimentador aprender sobre predicciones bien fundamentadas
listas para ser probadas, (b) ligar suposiciones del modelo a datos
empíricos de apoyo, y (c) proveer herramientas para probar
modelos contra datos existentes, y desarrollar versiones de modelos
adicionales que mejor se ajusten a los nuevos datos según
estos vayan apareciendo.
Para ligar el modelado neuronal con el proyecto de bases de datos,
se enfatiza el aspecto de "modelado conceptual", y la
manera por la cual será una parte importante del proyecto
general: un conjunto de datos puede ser visto como un arreglo sin
interpretar de bits, o un conjunto altamente estructurado de estructuras,
con representación explícita de relaciones entre estas
estructuras, algunas de las cuales pudieran estar a diferentes niveles
de detalle jerárquico. El problema es encontrar los conceptos
apropiados con los cuales estructurar una conjunto dado de datos,
balanceando el costo de estructurar los datos con el costo de tratar
de responder preguntas usando terminología la cual no está
bien relacionada a la estructura de la base de datos. En otras palabras,
el modelado conceptual es aplicado al proceso de recoger datos en
el proyecto y guiar el diseño de estructuras de datos apropiadas
para las herramientas de simulación.
El proyecto Modelado de
Nivel Múltiple en Redes Neuronales: Un Enfoque Computational
y Experimental tiene un componente importante en la extensión
de NSL para proveer una metodología de nivel múltiple
para ligar simulaciones y bases de datos para facilitar la construcción,
pruebas, y validación de sistemas neuronales complejos.
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