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Big Data

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The Human Brain Project

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Introducción

El Human Brain Project (HBP) es uno de los proyectos mas emblemáticos de nuestros tiempos (buque insignia o en ingles flagship)  en donde la comunidad científica europea y de otros países han decidido unir esfuerzos para poner en marcha un extraordinario estudio de investigación avanzado del cerebro humano. El proyecto requiere de la participación de especialistas en Neurociencias, robótica, informática avanzada y otras áreas, además de una plataforma informática para la Computación de Alto Rendimiento (High Performance Computing – HPAC) que será una de las infraestructuras de computación sin precedentes en el mundo. Este tipo de investigación científica aborda desafíos computacionales altamente evolutivos, la necesidad de aumentar la memoria disponible en más de un orden de magnitud y la realización de Super Computación Interactiva a nivel Exascale para la visualización y la integración del Big Data.

Aquí una traducción al español de una parte de la información del HBP en su pagina web: https://www.humanbrainproject.eu.

Descripción general

El Human Brain Project (HBP) es un Flagship de la Comisión Europea para el Futuro y las Tecnologías Emergentes (H2020 FET Flagship Project). El HBP tiene como objetivo crear una Infraestructura de Investigación Científica de vanguardia basada en las TIC para la investigación del cerebro, la neurociencia cognitiva y la computación inspirada en el cerebro. El proyecto promueve la colaboración en todo el mundo y se ha comprometido a impulsar la industria europea.

El Human Brain Project tiene como objetivo poner en marcha una infraestructura de investigación de vanguardia que permitirá a los investigadores científicos e industriales avanzar en nuestros conocimientos en los campos de la neurociencia, la informática y la medicina relacionada con el cerebro.

El flagship del HBP fue lanzado por la Comisión Europea para el Futuro y las Tecnologías Emergentes (FET) en octubre de 2013, y está programado para ejecutarse durante diez años. Con Flagships, la Comisión propone un nuevo modelo de asociación para la investigación cooperativa europea a largo plazo y visionaria en el Espacio Europeo de Investigación, que demuestre el potencial de esfuerzos comunes de investigación. El HBP tiene los siguientes objetivos principales:

  • Crear y operar una infraestructura europea de investigación científica para la investigación del cerebro, la neurociencia cognitiva y otras ciencias inspiradas en el cerebro
  • Reunir, organizar y difundir datos que describan el cerebro y sus enfermedades
  • Simular el cerebro
  • Construir una teoría de andamios de varias escalas y modelos para el cerebro
  • Desarrollar computación, análisis de datos y robótica inspirados en el cerebro
  • Asegurar que el trabajo de la HBP se emprenda de manera responsable y que beneficie a la sociedad.

El cronograma del Proyecto se divide en varias fases, cada una de las cuales estará cubierta por un acuerdo de financiamiento separado. La fase actual es el Acuerdo de Subvención Específica (SGA1 – Specific Grant Agreement), que abarca el período de dos años comprendido entre abril de 2016 y abril de 2018. El HBP se financia a través de varias fuentes. Se prevé que la financiación total ascienda a 1000 millones de euros; aproximadamente la mitad de los cuales serán proporcionados por la Unión Europea, y el otro por los Estados miembros y fuentes de financiación privadas. La Unión Europea aportó 54 millones de euros al proyecto en la fase de aceleración (Ramp-Up Phase) (octubre de 2013 a marzo de 2016), 89 millones de euros para la fase actual (SGA1) y debería proporcionar en la región unos 88 millones de euros para la siguiente fase (SGA2). El Documento de trabajo de los buques insignia del FET (FET Flagships Staff Working Document) proporciona más información sobre cómo se financian los buques insignia.

¿Cómo funciona el flagship?

El modelo Flagship se compone del proyecto principal (Core Project – CP) y de los proyectos de asociación (Partnering Projects – PPs). El CP es financiado por la Unión Europea, y es la fuerza impulsora detrás de la insignia (Flagship). Garantiza el liderazgo científico y la cohesión del Flagship y apoya la construcción de la infraestructura de investigación. Los PP son una parte integral del Flagship. Son financiados por diversos organismos de financiación nacionales y complementan la investigación realizada en el CP. También contribuyen a la construcción de la Infraestructura de Investigación y proveen a los primeros usuarios externos para probar las Plataformas de HBP con proyectos financiados. En el modelo Flagship, la comunidad de investigación impulsa el proceso de definición y selección del gran desafío del Flagship y el desarrollo de la hoja de ruta de investigación relacionada.

Subproyectos (SP)

El Proyecto Principal de la HBP (CP) comprende de 12 Subproyectos que abarcan el desarrollo de 6 Plataformas basadas en las TIC, así como recolección de datos, neurociencia cognitiva y teórica, ética y servicios centrales. Los subproyectos (SP) se subdividen en una serie de paquetes de trabajo, cada uno de los cuales se divide a su vez en tareas. Mientras que el SP11 (Servicios Centrales) se centra en la coordinación del Proyecto, los SPs restantes contribuyen a la construcción de la infraestructura y la realización de investigaciones científicas.

Los siguientes SP se centran en la investigación y la generación de recursos de datos estratégicos.

SP1 – Organización del cerebro del ratón

Descripción: Entendiendo la estructura del cerebro del ratón, y sus funciones eléctricas y químicas

Recientes avances: Vaya a este enlace del SP1

El objetivo del SP1 es generar conceptos, conocimientos, conjuntos de datos experimentales y herramientas neurocientíficas, que se utilizarán para construir modelos para la simulación del cerebro.

Durante la fase Ramp-Up, SP1 se centró en la generación de datos necesarios para derivar los principios de la organización celular y sináptica y el sistema vascular del cerebro. Los datos generados se subieron al HBP Mouse Brain Atlas. Esto proporciona una base para la integración de los datos de la comunidad y la derivación de los principios generales de la organización estructural esenciales para la reconstrucción de modelos de cerebro de ratón.

Estos datos se complementarán con datos adicionales sobre los canales iónicos y los receptores en el cerebro del ratón, y por el trabajo para asignar los genotipos de ratón a los fenotipos. En SGA1, SP1 tiene como objetivo trabajar en las siguientes áreas:

  • Mapas de la vasculatura de todo el cerebro del ratón;
  • Mapas de todo el cerebro de diferentes tipos celulares basados en la expresión génica.
  • Análisis de microcircuitos, proteínas y distribuciones de receptores, arquitectura de fibra en una región específica amplia del cerebro;
  • Mapas de distribuciones celulares, proyecciones axonales de largo alcance y proteínas sinápticas; Morfologías reconstruidas de tipos de neuronas;
  • Mapas de activación del cerebro entero relacionados con comportamientos seleccionados;
  • Principios de organización espacial en la activación cerebral;
  • Mapas funcionales de la actividad cortical durante el aprendizaje de una tarea motora después del accidente cerebrovascular, realizada en la Plataforma Neurorobótica.

SP Leader: Javier DEFELIPE

Deputy SP Leaders: Egidio D’ANGELO, Sten GRILLNER

Work Package Leaders:

SP2 – Organización del Cerebro Humano

Descripción: Entendiendo la estructura del cerebro humano, y sus funciones eléctricas y químicas

Recientes avances: Vaya a este enlace del SP2

Nuestro objetivo en SP2 es desarrollar conceptos, herramientas, conocimientos y conjuntos de datos neurocientíficos para contribuir con el cerebro humano que es paralelo a los datos recolectados para el ratón, y facilita el uso de datos de ratón para predecir datos humanos equivalentes.

Los datos humanos que se generan complementan los datos que ya existen y representan una pequeña fracción de los datos necesarios para modelar el cerebro humano. Sin embargo, será suficiente derivar los principios generales que describen la organización estructural del cerebro humano, permitiendo la reconstrucción predictiva de los modelos del cerebro humano.

Durante la fase de Ramp-Up, SP2 se centró en proporcionar un sistema de referencia espacial del cerebro humano que incorpora el número de células específicas regionalmente, restricciones principales de la conectividad, distribuciones de receptores del transmisor, y en el establecimiento de los caminos claves entre regiones del cerebro. Los datos, que se contribuye al HBP Human Brain Atlas, permitirán construir modelos cerebrales simplificados y sentar las bases para modelos dependientes de la edad del cerebro humano.

En SGA1, SP2 trabajará en las siguientes áreas:

  • Establecimiento de protocolos para la conectividad post mortem y la arquitectura multinivel;
  • Reclutar a los participantes y recibir aprobación ética para la conexión genética in vivo y la neuroimagen funcional;
  • Generación de conjuntos de datos iniciales para composiciones de células neuronales y gliales y arquitectura genética;
  • Subir datos iniciales al Atlas del Cerebro Humano en la Plataforma Neuroinformática.

SP Leader: Katrin AMUNTS

Deputy SP Leaders: Jean-Francois MANGIN, Francesco PAVONE

Work Package Leaders:

SP3 – Sistemas y Neurociencias Cognitivas

Descripción: Entender cómo el cerebro realiza sus actividades a nivel de sistemas y funciones cognitivas

Recientes avances: Vaya a este enlace del SP3

Nuestro objetivo en SP3 es descubrir los mecanismos neuronales subyacentes a los procesos cognitivos, como el aprendizaje, la percepción, el sueño, la conciencia y los fenómenos de los sistemas asociados.

Los patrones observados de activación y dinámica permitirán identificar:

  1. Las regiones del cerebro implicadas en la tarea;
  2. Los circuitos probables que conectan estas regiones del cerebro;
  3. Principios de procesamiento de información dentro y entre estas regiones del cerebro.

Nos referimos a esta información colectivamente como la arquitectura cognitiva para la tarea. Las arquitecturas cognitivas proporcionan las restricciones para los modelos cerebrales cognitivos desarrollados por SP4. Los modelos de arquitecturas cognitivas abarcarán escalas que van desde modelos conceptuales de alto nivel hasta modelos más explícitos con neuronas individuales simplificadas.

Los modelos exitosos se implementarán en los sistemas de computación neuromórficos de SP9 y se probarán sus capacidades cognitivas usando la Plataforma Neurorótica SP10. Combinadas con el comportamiento, las arquitecturas cognitivas guiarán la reconstrucción de modelos multi-escala donde faltan datos y proporcionarán puntos de referencia para la validación de modelos cerebrales biológicamente detallados producidos por la Plataforma de Simulación Cerebral SP6.

El objetivo de la fase Ramp-Up fue:

  1. identificar arquitecturas cognitivas para un subconjunto de funciones cognitivas identificadas;
  2. desarrollar protocolos de localización para estas funciones;
  3. reunir o, si es necesario, adquirir datos únicos de restricción de la teoría que se proporcionarán a los modeladores como puntos de referencia;
  4. trabajar con el SP4 para traducir estas arquitecturas cognitivas en modelos cognitivos, centrándose específicamente en dos modelos teóricos: una arquitectura cognitiva para la navegación espacial y una arquitectura cognitiva para el reconocimiento de la acción visual.

SP Leader: Cyriel PENNARTZ

Deputy SP Leader: Johan Frederik STORM

Work Package Leaders:

SP4 – Neurociencia Teórica

Descripción: Derivar modelos matemáticos de alto nivel para sintetizar las conclusiones de los datos de la investigación

Recientes avances: Vaya a este enlace del SP4

El desarrollo de algoritmos teóricos puede desempeñar un papel clave en muchas áreas de la investigación en neurociencias, incluyendo el modelado de procesos biológicos, el análisis de los patrones de actividad cerebral, y la entrada en la computación derivada del cerebro.

Por lo tanto, la HBP incluye un programa coherente de investigación teórica, abordando temas estratégicamente seleccionados y esenciales para los objetivos del proyecto. Estas incluyen técnicas matemáticas para producir modelos simplificados de estructuras y dinámicas complejas del cerebro, reglas que vinculan el aprendizaje y la memoria con la plasticidad sináptica, modelos a gran escala que crean un puente entre datos de comportamiento y de imagen de “alto nivel” y descripciones matemáticas del cálculo neuronal en diferentes niveles de organización del cerebro.

Además del programa de teoría cohesiva implementado por la HBP, la teoría del cerebro también necesita explorar ideas no convencionales, las cuales son más probables de venir fuera del Consorcio de HBP. Para fomentar la interacción con científicos externos, la HBP ha establecido un Instituto Europeo de Neurociencia Teórica (EITN), que funciona como incubadora de enfoques que desafían la sabiduría tradicional.

Los objetivos principales de la fase de Ramp-Up fueron:

  • Proporcionar modelos y técnicas matemáticas para vincular diferentes tipos de modelos (de detallado a simplificado);
  • Proporcionar modelos de señales cerebrales a diferentes escalas, desde celular hasta gran escala;
  • Proporcionar modelos de plasticidad sináptica;
  • Proporcionar modelos de varias funciones cognitivas, tales como percepción-acción, atención, memoria de trabajo, así como estados cerebrales tales como vigilia y sueño;
  • Extraer los principios generales de la computación neural que pueden guiar el diseño e implementación de sistemas de computación neuromórficos;
  • Establecer un Instituto Europeo de Neurociencia Teórica para involucrar a la comunidad teórica en la HBP.

En SGA1, SP4 tiene como objetivo producir:

  • Modelos detallados de niveles celulares a niveles de red, y diferentes áreas cerebrales, usando diferentes enfoques de modelado;
  • Modelos simplificados desde niveles celulares hasta niveles de red, y diferentes áreas cerebrales, usando diferentes enfoques de modelado;
  • Modelos de población desde niveles celulares hasta niveles de red, y diferentes áreas cerebrales, usando diferentes enfoques de modelado.

SP Leader: Alain DESTEXHE

Deputy SP Leaders: Idan SEGEV, Viktor JIRSA

Work Package Leaders:

SP5 – Ética y Sociedad

Descripción: Explorando el impacto ético y social del trabajo de la HBP

Recientes avances: Vaya a este enlace del SP5

El HBP tiene como objetivo facilitar a los científicos la organización y el acceso a los enormes volúmenes de datos, conocimientos y herramientas heterogéneas producidos por la comunidad internacional de neurociencias. El Proyecto comparte este objetivo con el Centro Internacional de Coordinación de la Neuroinformática (INCF) y con otros proyectos como los proyectos Brain Atlas del Instituto Allen (www.brain-map.org).

La Plataforma Neuroinformática contribuye a estos esfuerzos ofreciendo una nueva gama de herramientas diseñadas para la construcción de atlas cerebrales multinivel y para el análisis e interpretación de grandes volúmenes de datos estructurales y funcionales. El HBP utilizará estas herramientas para desarrollar atlas detallados de niveles múltiples de roedores y cerebros humanos. Los atlas reunirán datos de la literatura y de la investigación en curso, y proporcionarán una fuente única de datos anotados y de alta calidad. Además, la Plataforma apoyará a la Neuroinformática Predictiva, que consiste en extraer grandes volúmenes de datos y analizar los datos de las actividades con el fin de identificar patrones y relaciones entre los datos de los diferentes niveles de organización biológica. Esto hace posible predecir los parámetros donde los datos experimentales todavía no están disponibles, y para probar y calibrar las implementaciones del modelo. Si esta estrategia es sistemáticamente aplicada, tiene el potencial de aumentar significativamente la cantidad de información que se puede extraer de los datos experimentales, rellenar rápidamente los vacíos en nuestro conocimiento actual y acelerar la generación de datos necesarios para el modelado cerebral.

El objetivo de la fase Ramp-Up fue lanzar la primera versión funcional de la Plataforma Neuroinformática y poblarla con datos, modelos y ontologías para canales iónicos, tipos celulares, tipos de sinapsis y microcircuitos. Datos y modelos se colocan en el espacio de datos, y anotado con ontologías de la Brainpedia. Se desplegarán herramientas y flujos de trabajo iniciales para el análisis de datos de microscopía electrónica y datos de potencial de campo local. Un servicio básico para el seguimiento de la procedencia de datos y modelos a lo largo de los flujos de trabajo garantiza la reproducibilidad y la atribución adecuada. Además, los esfuerzos iniciales de Neuroinformática predictiva dirigidos a la predicción de la escala fina y la conectividad de largo alcance de los datos de imagen DTI se han completado.

En SGA1, SP5 tiene como objetivo:

  • Establecer un software estándar para repositorios de datos activos federados centrado en los sitios europeos de producción de datos;
  • Lanzamiento de repositorios de datos estratégicos en Estados miembros clave;
  • Integrar los conjuntos de datos clave del SP1, la bibliografía y los repositorios de datos de la comunidad;
  • Curate conjuntos de datos clave (Curate key datasets) y ontologías necesarias para atlas y modelado cerebral;
  • Integrar los conjuntos de datos de Allen Institute que contienen la expresión de todo el gen del cerebro, las morfologías de una sola célula, la electrofisiología, la conectividad cerebral transcriptoma y mesoescala;
  • Proporcionar una infraestructura inicial de minería de datos para extraer parámetros clave de modelado de modelos completos de roedores;
  • Utilizar enfoques predictivos de neurociencia para predecir parámetros y restricciones adicionales para todo un modelo de cerebro de roedor;
  • Establecer las capacidades iniciales de análisis humano del atlas y del cerebro humano.

Los restantes SP se centran en la construcción de la infraestructura de investigación del HBP; cada uno de ellos es responsable de una plataforma HBP.

SP6 – Plataforma de Simulación Cerebral

Descripción: Desarrollo de reconstrucciones basadas en datos del tejido cerebral y capacidades de simulación para explorar estas reconstrucciones

Recientes avances: Vaya a este enlace del SP6

SP6 ofrece una Plataforma de Colaboración accesible a Internet, la Plataforma de Simulación Cerebral, diseñada para la reconstrucción predictiva y la simulación de modelos cerebrales.

La Plataforma de Simulación Cerebral comprende un conjunto de herramientas de software y flujos de trabajo que permiten a los investigadores reconstruir y simular modelos biológicamente detallados de múltiples niveles del cerebro que muestran estructuras y comportamientos emergentes. La Plataforma hace posible reconstruir y simular modelos a diferentes niveles de descripción, por ejemplo Modelos computacionales abstractos, modelos de neuronas puntuales, modelos detallados a nivel celular de circuitos neuronales, modelos de niveles moleculares de pequeñas áreas del cerebro y modelos multi-escala que cambian dinámicamente entre diferentes niveles de descripción. Esto permite a los experimentadores y teóricos elegir el nivel de detalle apropiado para las preguntas que están haciendo, teniendo en cuenta los datos y la potencia de cálculo disponibles. La Plataforma está diseñada para apoyar la integración continua de datos biológicos y la implementación de principios biológicos, asegurando que los modelos sean cada vez más precisos y detallados. Las herramientas desarrolladas para la Plataforma permitirán a los investigadores diseñar y ejecutar de forma colaborativa experimentos silico para validar los modelos y realizar experimentos y manipulaciones que no son posibles en el laboratorio. Estos experimentos contribuirán a identificar las arquitecturas neuronales subyacentes a funciones cerebrales específicas, a estudiar los mecanismos subyacentes a las enfermedades neurológicas y psiquiátricas ya simplificar los circuitos neuronales para su implementación en la tecnología neuromórfica. El Proyecto utilizará estas herramientas para reconstruir y validar modelos de primer borrador de diferentes niveles de organización del cerebro, en ratones y en seres humanos. El objetivo final es desarrollar modelos multi-escala (simple a complejo), multinivel (genes a cerebro entero) del ratón y de los cerebros humanos.

La primera versión de la Plataforma de Simulación de Cerebro fue construida y lanzada durante la fase de Ramp-Up. Este esfuerzo se basó en trabajos previos en el Proyecto Blue Brain.

En SGA1, SP6 espera proporcionar:

  • Modelos de andamios de neuronas principales de nivel molecular y reconstrucciones de nivel celular de regiones corticales y subcorticales seleccionadas;
  • Modelos a nivel de red de todo el cerebro del ratón;
  • Modelos simplificados para la implementación en sistemas de computación neuromórficos;
  • Verificación inicial de la Plataforma de Simulación Cerebral, incorporando algoritmos y flujos de trabajo para la reconstrucción y simulación de niveles subcelulares, celulares, de microcircuitos y mesocircuitos (región/sistema cerebral);
  • Herramientas y protocolos para la experimentación in silico y validación de modelos.

SP Leader: Henry MARKRAM

Deputy SP Leaders: Jeanette HELLGREN KOTALESKI, Felix SCHÜRMANN

Work Package Leaders:

Visit the SP6 YouTube channel

SP7 – Plataforma de Análisis y Computación de Alto Rendimiento

Descripción: Proporcionar la capacidad de las TIC para el mapeo del cerebro con un detalle sin precedentes, construir modelos complejos, ejecutar grandes simulaciones y analizar grandes volúmenes de datos

Recientes avances: Vaya a este enlace del SP7

El Subproyecto utilizará tecnología HPC innovadora, tal como se detalla en el Mapa de Exascale de la Agenda de Investigación Estratégica de la Plataforma Tecnológica Europea para la Computación de Alto Rendimiento. Con el fin de satisfacer las exigencias específicas de desafío de la HBP, SP7 llevará a cabo una investigación específica adicional en hardware y software, contribuyendo así a la investigación de la tecnología de TIC de vanguardia. Los principales temas de investigación incluyen nuevas tecnologías de aceleración que abordan desafíos computacionales altamente escalables, el uso de memoria de clase de almacenamiento jerárquica para aumentar la memoria disponible en más de un orden de magnitud por núcleo y la realización de supercomputación interactiva a nivel exascale, dirección, visualización y gran integración de datos.

La hoja de ruta del hardware de la HBP requiere tecnologías innovadoras de eficiencia energética. El sistema de desarrollo y la arquitectura central para las simulaciones del modelo cerebral incluirá tecnologías de memoria de clase de almacenamiento jerárquico con capacidades de visualización y dirección computacional totalmente interactivas. Se planea alcanzar el rendimiento exascale a finales de 2022 utilizando tecnologías complementadas con subsistemas de comunicación y computación inspirados en el cerebro.

El principal objetivo de SP7 para la fase Ramp-Up fue establecer la Plataforma de Análisis y Computación de Alto Rendimiento y ponerla a disposición de grupos fuera del Consorcio. SP7 también trabajó en el establecimiento de una relación con PRACE, y preparó la adquisición de la supercomputadora pre-exascala HBP. El Subproyecto también trabajó en la investigación y desarrollo del software del sistema y middleware necesarios para la Fase Operacional.

En SGA1, SP7 tiene como objetivo proporcionar:

  • Una versión operativa de la Plataforma paneuropea de análisis y computación de alto rendimiento, basada en supercomputadoras de Jülich, CSCS, BSC, Cineca y otros sitios de hosting en otros países;
  • Sistemas de visualización de alta fidelidad en RWTH y EPFL;
  • Una conexión de red de alta velocidad;
  • Componentes de plataforma habilitados para la Web integrados en el Collaboratory;
  • Servicios de datos federados, incluidos los servicios Cloud en KIT, que son interoperables con proveedores públicos Cloud.

SP Leader: Thomas LIPPERT

Deputy SP Leader: Thomas SCHULTHESS

Work Package Leaders:

Take a look at SP7’s YouTube channel here.

SP8 – Plataforma de Informática Médica

Descripción: Desarrollar la infraestructura para compartir datos de investigación hospitalaria y médica con el propósito de comprender los grupos de enfermedades y sus respectivas firmas de enfermedades

Recientes avances: Vaya a este enlace del SP8

La Plataforma de Informática Médica (MIP) es un innovador sistema de gestión de datos que ofrece a los investigadores los medios para acceder y analizar grandes cantidades de datos anónimos de la neurociencia clínica.

SP8 tuvo tres objetivos para la fase de Ramp-Up:

  • El primero fue la creación de herramientas para federar los datos clínicos que están bloqueados actualmente en hospitales y archivos de investigación, al tiempo que proporciona garantías técnicas tanto que los investigadores no son capaces de enlazar los datos a los pacientes individuales, excepto bajo estricto control médico y supervisión legal.
  • El segundo objetivo fue reclutar a hospitales para utilizar el sistema, y
  • El tercero fue el desarrollo de herramientas que permitan a los usuarios extraer firmas biológicas distintivas de la enfermedad a partir de datos de múltiples niveles para los pacientes con muchos trastornos diferentes. Esto hará posible el desarrollo de una nueva clasificación, integral de las enfermedades cerebrales, basado en combinaciones parametrizadas de características biológicas y marcadores.

Estos pasos iniciales acelerarán el desarrollo de una nueva categoría de diagnóstico basados en la biología, con el apoyo de fuertes hipótesis mecanicistas de la causa de la enfermedad. Las firmas de enfermedades también servirán como configuraciones específicas de la enfermedad para reconstruir modelos de enfermedad y realizar experimentos in silico con la Plataforma de Simulación Cerebral. Los resultados ayudarán a los investigadores a desarrollar nuevos objetivos y nuevas estrategias de tratamiento. La simulación cerebral permitirá predecir los efectos deseables e indeseables de los tratamientos, proporcionando valiosos aportes a los responsables de la toma de decisiones antes de invertir en costosos programas de experimentación con animales o ensayos con seres humanos.

En SGA1, SP8 tiene como objetivo lograr:

  • Una primera versión de la Plataforma de Informática Médica, con acceso para investigadores académicos, epidemiólogos y clínicos;
  • Nodos de la Federación en cinco hospitales para la consulta in situ de datos anónimos;
  • Servicios basados en la Web para estudios neuroepidemiológicos, análisis interactivo y exploración de las firmas biológicas de la enfermedad de Alzheimer;
  • Publicaciones iniciales que demuestran el valor de la Plataforma.

SP Leader: Ferath KHERIF

Deputy SP Leader: Mira MARCUS KALISH

Work Package Leaders:

SP9 – Plataforma de Computación Neuromórfica

Descripción: Desarrollando y aplicando tecnología de computación inspirada en el cerebro

Recientes avances: Vaya a este enlace del SP9

La Plataforma de Computación Neuromórfica (NCP) provee arquitecturas de computadora inspiradas en el cerebro y las hace disponibles para aplicaciones y experimentos en neurociencia y computación genérica.

La Plataforma provee NCS basado en emulaciones físicas (analógicas o mixtas) de modelos cerebrales (NM-PM), corriendo en modo acelerado, modelos numéricos que se ejecutan en tiempo real en arquitecturas multicore digitales (NM-MC), y las herramientas de software necesarios para diseñar, configurar y medir el rendimiento de estos sistemas. La plataforma estará estrechamente integrada con la Plataforma de Análisis y Computación de Alto Rendimiento, que proporcionará servicios esenciales para mapeo y enrutamiento de circuitos a sustratos neuromórficos, benchmarking y verificación basada en simulación de especificaciones de hardware.

El principal objetivo de SP9 para la fase de Ramp-Up fue la construcción de una primera versión totalmente operativa de la plataforma de computación neuromórfica HBP. La plataforma consta de dos NCS completos complementarios construidos en hardware personalizado en Heidelberg, Alemania (el sistema NM-PM) y Manchester, Reino Unido (el sistema NM-MC). La Plataforma proporciona acceso remoto a ambos NCS, así como herramientas de software para su configuración, operación y análisis de datos generados, documentación de soporte al usuario, talleres de capacitación y un servicio de consultoría. Los usuarios de plataformas podrán estudiar implementaciones de red de su elección, incluyendo versiones simplificadas de modelos cerebrales desarrollados en la Plataforma de Simulación Cerebral, o modelos de circuitos genéricos basados en trabajos teóricos.

En SGA1, SP9 tiene como objetivo:

  • Desarrollar el conjunto de funciones para NM-PM-2;
  • Aumentar la escala, el rendimiento y la accesibilidad en línea de NM-MC-1, con un entorno de robótica virtual de bucle cerrado en tiempo real de SP10;
  • Proveer un modelo de arquitectura para NM-MC-2, y probar silicio cuando sea apropiado.

SP Leader: Karlheinz MEIER

SP Co-Leader: Steve FURBER

Work Package Leaders:

Take a look at SP9’s YouTube channel here.

SP10 – Plataforma Neurorobotica (NRP)

Descripción: Desarrollo de robots y entornos virtuales y reales para probar simulaciones cerebrales.

Recientes avances: Vaya a este enlace del SP10

La Platforma Neurorobotica (NRP) es una infraestructura de software y hardware a través de la cual científicos y desarrolladores de tecnología pueden conectar modelos cerebrales validados a simulaciones de cuerpos y entornos de robots.

El objetivo de la fase Ramp-Up fue desarrollar la primera versión de la Plataforma Neurorobótica. Esto permite a los investigadores diseñar y ejecutar experimentos sencillos en neurociencia cognitiva utilizando robots simulados y entornos simulados vinculados a versiones simplificadas de los modelos cerebrales de HBP. La plataforma Neurorobotica incluye un Robot Designer, un Environment Builder y un motor de Loop cerrado, así como la plataforma de Neurorobotica.

En SGA1, SP10 tiene como objetivo proporcionar:

  • La versión inicial de la Plataforma Neurorobótica;
  • Capacidades para diseñar robots virtuales, entornos y experimentos, y vincularlos con simulaciones de cerebro existentes;
  • Experimentos piloto utilizando capacidades de la Plataforma.

SP Leader: Alois KNOLL

Deputy SP Leader: Marc-Oliver GEWALTIG

Work Package Leaders:

For more information please visit the Neurorobotics webpage, or take a look at SP10’s YouTube channel.

SP11 – Servicios Centrales

Recientes avances: Vaya a este enlace del SP11

El SP11 apoya la toma de decisiones de la HBP, gestiona la estructura de gestión y el Programa Europeo de Investigación, garantiza la transparencia y la rendición de cuentas hacia los financiadores y las partes interesadas y mantiene estándares de calidad y rendimiento. Sus principales responsabilidades incluyen la coordinación de la hoja de ruta científica y, en particular, la supervisión de los hitos y los productos para las plataformas TIC de la HBP. Durante la fase de Ramp-Up, los Servicios Centrales trabajaron en los siguientes objetivos:

Coordinación de los mecanismos de gobernanza, liderazgo y toma de decisiones de la HBP, garantizando una representación equilibrada para las partes interesadas, manteniéndose lo suficientemente magra como para promover una acción decisiva;

Monitorear el desempeño del Proyecto y asegurar que todos los procesos de gobierno, administración y administración funcionen sin problemas;

Proporcionar al Proyecto y al Consorcio HBP un apoyo centralizado para la administración, los servicios de TI, los medios de comunicación y las comunicaciones, la transferencia de tecnología y la innovación y la coordinación de la ciencia y la tecnología;

Desarrollar un marco para la colaboración durante el SGA1;

  • Diseñar y lanzar el Programa de Llamadas Competitivas HBP;
  • Diseñar y coordinar un programa de educación transdisciplinaria, formar jóvenes científicos europeos para explotar la convergencia entre las TIC y la neurociencia y crear nuevas capacidades para la industria y el mundo académico europeos;
  • Proporcionar administración administrativa para proyectos seleccionados a través de la Llamada Competitiva HBP.

SP12 – Etica y Sociedad

Recientes avances: Vaya a este enlace del SP12

El subproyecto HBP Ethics and Society explora las implicaciones sociales, éticas y filosóficas del proyecto. Promueve el compromiso con los tomadores de decisiones y el público en general, promueve la investigación responsable y la innovación al aumentar la conciencia social y ética entre los participantes del proyecto y asegura que el proyecto cumpla con las normas legales y éticas pertinentes.

El Subproyecto HBP Ethics and Society explora el desarrollo social, ético y de la investigación y la tecnología del Proyecto HBP tiene numerosas implicaciones sociales, éticas y filosóficas, muchas de las cuales son a largo plazo. El Proyecto tiene interés en reconocer tempranamente las preocupaciones y en abordarlas de una manera abierta y transparente. En particular, la participación temprana puede proporcionar a los científicos la oportunidad de evaluar la reacción del público frente a su trabajo y perfeccionar sus objetivos y procesos de investigación a la luz de estas reacciones.

SP12 se basa en los métodos desarrollados durante las investigaciones empíricas de las tecnologías emergentes en genómica, neurociencia, biología sintética, nanotecnología y tecnologías de información y comunicación, así como en la tradición biomédica de involucrarse con cuestiones éticas mediante la aplicación de principios formales. Procesos de revisión.

SP Leader: Kathinka EVERS

Deputy SP Leaders: Jean-Pierre CHANGEUX, Lars KLÜVER

Work Package Leaders:

Descripción de las plataformas

Las versiones iniciales de las Plataformas se publicaron el 30 de marzo de 2016. Esto fue el resultado de un extenso esfuerzo multidisciplinario que involucró a más de 750 colaboradores e ingenieros científicos de más de 100 instituciones en 24 países.

Las plataformas son las siguientes:

  • La Plataforma de Neuroinformática
  • La Plataforma de Simulación Cerebral
  • La Plataforma de Análisis y Computación de Alto Rendimiento
  • La Plataforma de Informática Médica
  • La plataforma de computación neuromórfica
  • La Plataforma Neurorótica

Colaborador de HBP y las Plataformas de HBP

La Colaboracion HBP Collaboratory recopila las herramientas de las plataformas HBP en un solo lugar y le permite organizarlas en su propio espacio de trabajo colaborativo o collab.

Plataforma de Neuroinformática

La plataforma de neuroinformática organiza los datos de neurociencia de la HBP y más allá. Los objetivos de la Plataforma Neuroinformática son proporcionar a la comunidad de neurociencias:

  • Un atlas integrado multi-nivel, enriquecido de los datos del cerebro del roedor.
  • Un atlas integrado multi-nivel, enriquecido de los datos del cerebro humano.
  • Herramientas para ordenar y registrar espacialmente conjuntos de datos a atlas de referencia estándar.
  • Identificar o desarrollar ontologías para calificar y describir datos, permitiendo la navegación y búsqueda de datos.
  • Analytics para procesar automáticamente los subconjuntos de datos con el fin de proporcionar una visión integrada de los atlas multi-nivel para los usuarios.
  • Visores 2D y 3D para navegar, consultar y anotar los atlas.
  • API programática para acceder a datos en los atlas.

Plataforma de simulación cerebral

Este es el primer prototipo público de la Plataforma de Simulación Cerebral. Implica funcionalidad encabezada en los primeros 30 meses del HBP, de un ciclo de desarrollo total de 10 años. En consecuencia, la funcionalidad en este punto tiene diferentes niveles de madurez y accesibilidad pública. En resumen, muchos de los paquetes de software fundamentales en que la Plataforma se basa y se desarrolla, están libremente disponibles como codigo abierto. La plataforma de neuroinformática organiza los datos de neurociencia del HBP y más allá.

Los intrincados canales para la reconstrucción y la simulación se empaquetan en flujos de trabajo accesibles desde la Web, presentados como casos de uso (use cases), que normalmente requieren acceso privilegiado. Por último, utilizando estas herramientas y flujos de trabajo, la Plataforma alberga a los equipos cientificos de los Collabs para la construcción colaborativa de modelos de andamios de diferentes regiones cerebrales, sirviendo de co-diseñadores para la Plataforma.

Plataforma de Análisis y Computación de Alto Rendimiento

La Plataforma de Análisis y Computación de Alto Rendimiento (HPAC) proporciona a los neurocientíficos las capacidades de computación de alto rendimiento (HPC), almacenamiento y procesamiento de datos que necesitan para ejecutar simulaciones de modelos cerebrales sofisticados y detallados y para analizar conjuntos de datos grandes y complejos. También proporciona herramientas y marcos de software para la visualización científica, análisis de datos interactivos y visuales, análisis de rendimiento de aplicaciones paralelas, gestión de datos, análisis de series de tiempo (time-series), balanceo dinámico de carga (dynamic load balancing), modelos de programación paralelos y modelos numéricos para simulaciones cerebrales.

Algunos usuarios de la plataforma HPAC necesitan recursos de computación por ellos mismos; otros también quisieran tener acceso a conjuntos de datos y resultados producidos y almacenados en los centros de HPC. La Plataforma HPAC ofrece herramientas de software desarrolladas por los partners de la Plataforma para ambos grupos de usuarios. La ejecución de algunas de estas herramientas, por ejemplo para la visualización y la gestión de datos, no requiere necesariamente un superordenador, pero se pueden utilizar en ordenadores y portátiles estándar. Otros software, como los marcos de programación paralelos, se pueden utilizar en ambos tipos de arquitecturas. Los neuró-cientificos que deseen utilizar un superordenador necesitan experiencia en la programación con lenguajes como C, C ++, Python o Fortran. La primera experiencia con HPC es muy útil, pero los centros de HPC también ofrecen cursos introductorios y soporte.

Plataforma de Informática Médica

El objetivo de la Plataforma de Informática Médica es proporcionar a los investigadores la capacidad de acceder y analizar grandes cantidades de Datos clínicos anónimos del hospital, de la Investigación y bases de datos de ensayos clínicos farmacéuticos a través de un innovador sistema de gestión de datos que estamos construyendo.

El sistema integra formatos de datos heterogéneos sin problemas y federa fuentes de datos en una base de datos virtual armonizada con una interfaz personalizada para la navegación y el data mining. Los patrones descubiertos en los datos (“firmas biológicas” que identifican únicamente enfermedades) generarán nuevas hipótesis sobre enfermedades cerebrales para la investigación y conducirán a su nueva clasificación, este último sobre la base de características biológicas, fisiológicas y anatómicas, además de los patrones clásicos de la fenomenología, se expresan en síntomas, signos y síndromes.

Los datos también estarán disponibles para responder a las preguntas de salud pública y epidemiología médica propuestas por la comunidad de científicos y planificadores médicos. A largo plazo, nuestra visión es que el desbloqueo de la gran cantidad de información encerrada en bases de datos médicas y de investigación proporcionará un camino creíble y rápido a la asistencia médica precisa (o personalizada).

Nuestra interacción con los componentes computacionales y neurocientíficos de la HPB servirá para probar modelos de lesión, los modelos cerebrales funcionales y estructurales y los artefactos que producen.

Plataforma de Computación Neuromórfica

La plataforma de computación neuromórfica desarrollada en el Human Brain Project (HBP) proporciona acceso remoto a dos sistemas complementarios de computación neuromórfica (NCS) a gran escala construidos en hardware personalizado en Heidelberg (el sistema BrainScaleS) y Manchester (el sistema SpiNNaker).

Los NCS son dispositivos de computación programables, inspirados en el cerebro, que permiten simulaciones de alta velocidad y baja energía de redes neuronales con saturación con plasticidad sináptica.

El sistema BrainScaleS se basa en emulaciones físicas (analógicas o de señales mixtas) de modelos de neuronas, sinapsis y plasticidad con conectividad digital, funcionando hasta diez mil veces más rápido que el tiempo real.

El sistema SpiNNaker se basa en modelos numéricos que se ejecutan en tiempo real en chips multicore digitales personalizados usando la arquitectura ARM.

Los modelos y los experimentos de simulación se describen en un script Python utilizando la API PyNN. Los experimentos pueden ser enviados en su navegador a través del Colaborador de HBP o a través de nuestra API web (el cliente de Python está disponible). Del mismo modo, una vez completada la simulación, puede ver los resultados en su navegador, descargar archivos de datos a través de la API web o transferir los datos a la plataforma HBP High Performance Computing para un análisis más detallado.

Plataforma Neurorobótica

La Plataforma NeuroRobótica (NRP) es un sistema de simulación accesible por Internet que permite la simulación de robots controlados por redes neuronales.

Se accede a la plataforma desde su navegador. Cuando inicie sesión en la plataforma, puede iniciar un nuevo experimento o unirse a otros experimentos que se estén ejecutando actualmente. Si inicia un nuevo experimento, puede cambiar el experimento (actualmente sólo algunos parámetros) e interactuar con la simulación. Si te unes a un experimento en ejecución, solo eres un observador, pero puedes navegar por la escena.

La plataforma debe ser fácilmente accesible para los investigadores de las neurociencias y la robótica por igual con poca o ninguna programación implicada en la creación y ejecución de experimentos.

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Information Technologies

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Nous avons plusieurs projets en développement dans le domaine des technologies de l’information. Notre premier projet était d’intégrer les initiatives de télémédecine diffusées dans un pays au sein d’un système de bases de données distribuées pour renforcer son activité médicale avec le soutien d’un centre de référence médical local et ce dernier le relier à un autre centre important dans une région à laquelle il appartient. De cette façon, les études d’importance vitale pour la santé dans un pays ou une région peuvent être effectuées comme épidémiologiques et aussi pour mieux comprendre les différentes maladies dans une région. Le projet intègre l’expérience de l’hôpital universitaire de Genève dans le déploiement de centres de télémédecine entièrement équipés de ressources médicales et de télécommunications.

D’autre part, ce type d’études nous a permis de mieux comprendre l’importance de la technologie Big Data qui, grâce à l’utilisation de la téléphonie mobile, peut améliorer les capacités opérationnelles des centres de télémédecine dans un pays ou une région.

Projets:

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Big Data

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Big Data est souvent caractérisées par 3VS: l’extrême volume de données, la grande variété de types de données et la vitesse à laquelle les données doivent être traitées. Bien que Big data ne correspondent pas à un montant spécifique de données, le terme est souvent utilisé pour décrire des téraoctets, pétaoctets et même exaoctets de données capturées au fil du temps.

3VS (volume, la variété et la vitesse) sont trois propriétés qui définissent ou dimensionnées à “BigData”:

  • Le volume correspond à la quantité de données
  • La variété désigne le nombre de types de données
  • La vitesse correspond à la vitesse de traitement des données.

Selon le modèle 3VS, les défis de la gestion de grandes données résultant de l’expansion des trois propriétés, plutôt que le volume seul – la grande quantité de données à traiter.

Gartner analyste Doug Laney a introduit le concept 3VS une publication scientifique en 2001 MetaGroup, “gestion des données 3D: La gestion des données 3D: Contrôle des volume de données, la variété et la vitesse” (3D data management: Controlling data volume, variety and velocity). Plus récemment, plus Vs ont été proposés pour inclusion dans le modèle, y compris la variabilité – comme une augmentation dans les rangs des valeurs typiques d’un vaste ensemble de données – et la valeur, qui traite de la nécessité d’une évaluation des données entreprise.

Ces données volumineuses peuvent provenir d’innombrables sources différentes, telles que les enregistrements de ventes commerciales, les résultats recueillis à partir d’expériences scientifiques ou de capteurs en temps réel utilisés sur l’Internet des choses. Les données peuvent être crues ou prétraitées en utilisant des outils logiciels indépendants avant que les analyses soient appliquées.

En effet, dans les expériences de collision produites par les accélérateurs de particules, par exemple le grand collisionneur d’hadrons (LHC) du CERN, où il y a eu beaucoup d’expérience dans le développement de ces outils et l’enregistrement de grandes quantités de données par les détecteurs de particules. Les plus grands progrès dans les technologies de l’information, comme la WWW et le Grid Computing, ont également été développés au CERN.