Симулятор компьютера: Игра PC Building Simulator обзор

Игра PC Building Simulator обзор

Игра PC Building Simulator – симулятор сборки компьютера

Сегодня я узнал о существовании компьютерной игры PC Building Simulator (Симулятор сборки ПК), и спешу этим с вами поделиться.
Итак, PC Building Simulator – это симулятор сборки компьютера. Уверен, что игра заинтересует любого, кто связан с IT или компьютерным железом.

В игре в режиме карьеры вы начнете и будете развивать собственное дело по ремонту компьютеров. Будете диагностировать проблемы, ремонтировать и собирать ПК. В игре представлено множество настоящих комплектующих от известных производителей (AMD, Gigabyte, MSI, Corsair, EVGA и т.д.).

Начинается все с того, что вы оказываетесь в небольшой мастерской, в которой пока имеется только пара столов и стеллаж с какими-то комплектующими. Также есть системный блок, клавиатуры, мониторы.

Приближаемся к монитору на столе: видим, что на ПК установлена операционная система и несколько приложений.

Первым делом открываем электронную почту: из первого письма мы узнаем, что мастерская досталась нам от дяди, и дела идут неважно. Следующее письмо – это наша первая заявка по работе: клиент просит очистить его ПК от вирусов.

Принимаемся за работу: в коридоре нашей мастерской появляется коробка с системным блоком. Мы берем этот системник и несем его в комнату; ставим на свободный стол. Подключаем питание, периферийные устройства, включаем. Дальше мы должны вставить в компьютер свою флешку, установить антивирус и очистить систему от вирусов.

После этого относим системник обратно в коридор и оставляем у двери. Первое задание выполнено – получаем за это оплату в электронном письме.

В дальнейшем задания будут усложняться, а их количество – увеличиваться. Каждый игровой день вам на почту будут приходить письма с описанием проблем клиентов. Вам придется устанавливать комплектующие, наносить термопасту, очищать системник от пыли, подключать системы охлаждения, закручивать винты, приобретать “железо” в магазинах и многое многое другое.

В игре также есть режим песочницы. В нем вам не нужно будет беспокоиться о развитии своего виртуального компьютерного бизнеса. Здесь вы сможете спроектировать и самостоятельно собрать компьютер своей мечты. Заодно вникнете во все тонкости этого процесса. Кстати, после такой тренировки – вам будет не страшна и реальная сборка компьютера.

Конечно, я могу еще долго рассказывать про игру PC Building Simulator (Симулятор сборки ПК). Но, как говорится, лучше один раз увидеть самому. Вы можете купить игру в официальном магазине или найти на торрентах – дело ваше. Но в любом случае, я думаю, раз вы посещаете мой сайт, то эта игра не оставит вас равнодушным 🙂

Метки: it штучки, игры

Симулятор сборки компьютера — Te4h

Все, кто интересуется техникой и компьютерами, наверное, хотели бы попробовать собрать свой компьютер. Но не у всех есть такая возможность в плане финансов. Также, даже если вы уже готовы собирать компьютер и у вас есть все необходимые компоненты, не помешает потренироваться на безопасном тренажере, чтобы ничего не сломать и все подключить с правильной последовательности.

Именно для этого может понадобится симулятор сборки компьютера. В Steam есть платная версия симулятора сборки ПК, мало кто знает, но у этой программы есть бесплатная демо версия. Возможно, здесь нет такой детализации и нет возможности виртуального запуска собранного ПК, но зато весь процесс сборки максимально приближен к реальному и вы сможете все попробовать на своем компьютере, даже если у вас нет мощного железа.

Содержание статьи:

Установка симулятора

Как я уже сказал, симулятор сборки пк –  программа бесплатная и у неё есть версии для Windows, MacOS и Linux. Она создана на основе Unity3D и вы можете скачать её на официальном сайте.

После загрузки вам достаточно распаковать архив:

И запустить, находящийся в нём исполняемый файл.

Как использовать симулятор сборки компьютера

После запуска вы можете выбрать расширение экрана и качество графики. Для самого максимального качества графики выберите режим

Fantastic:

В главном меню необходимо выбрать опцию Tutorial. Это интерактивное обучение поможет вам собрать свой первый компьютер. Но там все на английском, поэтому давайте пройдем весь процесс обучения вместе.

Для того чтобы скрыть окно с текстом нажимайте кнопку T. Чтобы установить компонент, просто кликните по нужному месту мышкой.

1. Установка подставок для материнской платы

В самом начале перед вами стоит пустой корпус компьютера. В него нам и предстоит устанавливать различные компоненты. Перед там, как устанавливать материнскую плату необходимо закрутить в корпус подставки для неё. Откройте инвентарь нажав кнопку

I и в разделе Miscaleneous выберите пункт Standoff:

Далее вам нужно завинтить все эти подставки в подсвеченные отверстия. Для этого просто кликайте по ним мышью:

 

2. Установка блока питания

Затем нужно установить блок питания. В разделе инвентаря Power Supplies выберите блок питания. Затем установите его в левой нижней части корпуса компьютера:

 

 

3. Установите заднюю панель

Задняя панель прикрывает порты ввода и вывода на материнской плате. В разделе инвентаря Miscaleneous выберите

IO Shield и установите его в подсвеченное место:

4. Установка материнской платы

Выберите материнскую плату и установите её на ранее закрепленные подставки. В реальной жизни вам также нужно будет привинтить материнскую плату с помощью винтов. Однако это игра и здесь этот момент упрощается:

5. Установка процессора

Прежде чем вы сможете установить процессор нужно открыть его сокет. Для этого просто кликните по подсвеченной защелке и смотрите как сокет открывается:

Затем выберите процессор в разделе CPU / Proccessor и установите его в сокет:

Затем закройте сокет так же как открывали:

6.

Нанесите термопасту

Термопаста нужна для того чтобы тепло от процессора лучше передавалось кулеру и эффективнее рассеивалось. Выберите

Thermal Paste в разделе Miscaleneous и нанесите её на процессор:

7. Установите кулер

Выберите кулер Stoock Fan в разделе Cooling и установите его на процессор:

8. Установите корпусный вентилятор

Чтобы внутри корпуса компьютера был постоянный поток воздуха используются корпусные вентиляторы. Возьмите Simple Fan в разделе Cooling и установите его около задней панели:

9. Установите видеокарту

Видеокарту можно взять в разделе Graphics Cards:

Затем установите её в один из

PCIe слотов. Вы можете установить две видеокарты в эту материнскую плату.

10. Установите оперативную память

Перед тем, как вставить оперативную память в материнскую плату, нужно открыть защелки на её слотах. После этого возьмите память в разделе Memory и установите четыре планки в слоты:

В реальной сборке защелки для слотов оперативной памяти надо будет закрыть с обоих сторон, так чтобы выступ защелки зашел в ямку на планке и вы услышали легкий щелчок.

 

11. Жесткий диск

Из компонентов нам осталось только добавить жесткий диск. Выберите его в разделе

Storage и установите в подсвеченный слот:

12. Подключение кабелей

Компоненты вы установили, теперь нужно все это соединить между собой. Для этого нажмите кнопку F1 и выберите Cabling:

Теперь на материнской плате будут подсвечены все порты, куда можно подключить кабеля. Давайте сначала подключим питание к материнской плате, кликните по самому длинному разему и выберите 20/24 pins ATX:

Затем подключим питание процессора. Кликните по разъему в верхнем левом углу и выберите EPS 12V:

Для подключения питания кулеров выберите соответствующие четырехпиновые гнезда и подключите к ним Fan Cable

:

Затем подключим питание видеокарты, для этого кликните по разъемам питания на ней и выберите 8 pins PCI-E, а потом 6 pins PCI-E:

Далее вам осталось только подключить питание и кабель данных к жесткому диску. Для этого поверните платформу, так чтобы вам открылась задняя её часть и кликните по подсвеченному разъему на жестком диске. В один из разъемов вставьте провод SATA, во второй SATA Power:

13. Готово

Все основные компоненты установлены и подключены. Теперь вы могли бы запускать новый компьютер. Далее вы можете установить еще переднюю и заднюю крышки. Для этого снова нажмите

F1 и выберите Mount:

Нужные детали вы найдете в инвентаре, в разделе Miscaleneous. Вот так выглядит наш собранный компьютер:

Ещё вы можете его разобрать. Чтобы это сделать нажмите F1 и выберите Umount. Затем просто кликайте по компонентам, которые вы хотите убрать.

Выводы

В этой небольшой статье мы сделали небольшой обзор на симулятор сборки компьютера. Несмотря на то, что это всего лишь игра, все действия приближены к реальности, и если вы никогда не имели дела со сборкой ПК вам будет очень полезно и интересно потратить несколько десятков минут на эту программу. Тем более, что она бесплатная.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

PC Building Simulator: ПК месяца своими руками

PC Building Simulator – это симулятор маленькой мастерской по ремонту и апгрейду компьютеров; возможность потренироваться в сборке ПК; поэкспериментировать с различными комплектующими и их разгоном; в конце концов, собрать ПК месяца по рекомендациям Олега Касича.

Жанр симулятор
Платформы Windows
Языки русский, английский
Разработчики Claudiu Kiss, The Irregular Corporation
Издатель The Irregular Corporation
Сайт Steam

PC Building Simulator построен по тем же принципам, что и многие подобные игры – Car Mechanic Simulator 2018, Train Mechanic Simulator 2017, FarmFix Simulator 2014, грядущие Space Mechanic Simulator и Tank Mechanic Simulator. Вы управляете маленькой, расположенной чуть ли не в квартире, мастерской по ремонту компьютеров. Бюджет ограничен, клиентов почти нет, да и репутация у вашего «подвала» так себе. Значит, начинать придется с самых низов – чистки компьютеров от вирусов и физической чистки корпуса. Так что флешку с ОС и антивирусом в одну руку, баллончик со сжатым воздухом — во вторую, и вперед.

Дальше пойдут задачи повеселей. Апгрейд памяти, замена видеокарты на более мощную, замена процессора (не забудьте термопасту, а то получите обидную ачивку!), апгрейд системы до уровня рекомендованных системных требований конкретной игры или до определенных показателей в 3DMark, установка водяной системы охлаждения и т.д. Но самое сложное и интересное – поиск сбойных комплектующих и их замена.

Ну а дальше все как обычно – сумма на вашем виртуальном счету будет расти, в продаже будут появляться все более дорогие и мощные компоненты, число заказов увеличится. Придёт пора поставить второй и третий стол для сбора ПК, купить дополнительный шкаф для комплектующих. И, в конце концов, выкупить мастерскую у своего дяди и стать ее полноценным владельцем.

Чтобы достичь таких результатов, стоит следить за пожеланиями клиентов, выраженными порой весьма путанно, потому что клиенты зачастую считают, что они большие специалисты в ПК, ну или наоборот, совершенно не разбираются в вопросе. Так что придется читать между строк, пытаясь понять их желания, и делать чуть больше, чем от вас требуется, чтобы заработать хороший рейтинг, а значит, и более прибыльные заказы.

Сборка/разборка компьютеров, как в том же Car Mechanic Simulator 2018, процесс несложный, тем более что компонентов здесь не в пример меньше, чем в автомобиле. Наводите курсор мыши на винт, нажимаете левую клавишу, он и отвинчивается. Нажимаете на кабель, а затем на подсвеченное гнездо, куда его стоит присоединить – ничего сложного. Получая новые уровни, можно будет приобрести улучшения, позволяющие ускорить процесс разборки или автоматически подключать все внешние устройства при нажатии на кнопку Power.

Одна из фишек PC Building Simulator – виртуальная ОС, на которой работают все ПК в игре, и, в силу лицензионных проблем, это не Windows. ОС позволяет менять обои, устанавливать и удалять программы, запускать виртуальный 3DMark, специальный софт для диагностики и разгона, антивирус и т.д. ОС можно устанавливать на новые компьютеры при замене SSD/HDD. Конечно, скорость инсталляции ускорена в сотни раз, потому что ждать, глядя на индикатор прогресса, не так уж и весело.

Разработчики игры проделали огромную работу, заключив лицензионные контракты со многими ведущими производителями компьютерного железа. AMD, Intel, NVIDIA, ASUS, MSI, Gigabyte, Team Group, Antec, Arctic, Cooler Master, Corsair, Cryorig, Deep Cool, GamerStorm, EVGA, Fractal Design, G.Skill, inWin, NZXT, Patriot, Raijintek, Viper Gaming, Razer, SilverStone, Thermaltake, XPG, Zotac… Производители корпусов, систем охлаждения, процессоров, видеокарт, памяти, SSD и т.д. Да, это далеко не все бренды, и вы, возможно, не найдете в списке своих любимых блоков питания или процессорных вентиляторов, но поверьте, собрать столько производителей в рамках одной инди-игры – это действительно титаническая задача. Браво, The Irregular Corporation! Хотя мы все же очень надеемся, что этот список будет пополняться, хотя бы в рамках DLC, тем более что новые процессоры и видеокарты выходят регулярно. Впрочем, несмотря на отсутствие некоторых компонентов (блока питания и охлаждения процессора), мне, например, удалось собрать компьютер, очень близкий к тому, что стоит у меня дома, и он показал близкие к реальным результаты 3DMark.

А вот на что действительно стоит посетовать, так это на отсутствие возможности подбора периферии, тем более что среди партнеров игры есть такие компании как Razer, ASUS, Cooler Master и т.д., в линейках которых имеются мыши, клавиатуры, игровые гарнитуры и поверхности. Плюс у той же ASUS есть и отличная серия игровых мониторов. Опять-таки, будем надеяться на DLC. На сегодня у игры лишь одно необязательное дополнение – Overclocked Edition Content, включающее два кастомных корпуса NZXT H700 – Extinction Wars и NZXT H500 – Re-Animator.

Кроме режима кампании, есть в PC Building Simulator и свободная игра, в рамках которой вы можете экспериментировать с любыми компонентами, в независимости от их цены. Этот режим отлично подойдет для сборки компьютера своей мечты из самых топовых комплектующих.

Как и все подобные игры, PC Building Simulator немного монотонная. Заказы повторяются, процесс откручивания/закручивания винтов и подключения кабелей сложно назвать чрезвычайно захватывающим… Тем не менее, если вы собирали или планируете собирать компьютер своими руками, если вы фанат домашней сборки и вообще любите все, связанное с ПК (а судя по количеству прочтений материала ПК месяца, таких людей на ITC.ua еще много) – мы рекомендуем вам попробовать свои силы в PC Building Simulator. Прямо сейчас игра стоит 378 грн., а на следующей распродаже может получить скидку в 50%. Не пропустите.

Плюсы: Комплектующие от многих известных брендов; возможность разгона ПК и виртуальной проверки его производительности; простой и удобный интерфейс

Минусы: Как и все подобные симуляторы, игра немного монотонная; отсутствие периферии

Вывод: Рекомендуется всем приверженцам ПК как основной игровой платформы

Игровой компьютер для Microsoft Flight Simulator 2020 – системные требования и описание

Как выбрать компьютер для Microsoft Flight Simulator

Самым первым компонентом сборки игрового ПК является всегда видеокарта. Так как она занимает до 40-50% общей стоимости системного блока, то выбирается исходя из запросов и финансов.

Процессор выбирается под карточку, чтобы не возникало эффекта «узкого горлышка», когда один из компонентов системы работает медленнее остальных и из-за этого тормозит весь компьютер. Это также касается памяти и накопителя.

Видеокарта

В тестах, приведенных ниже, вы можете увидеть реальную производительность топовых видеокарт от NVIDIA. Требования для компьютера в Microsoft Flight Simulator 2020 и других играх часто занижают или через пару патчей они становятся не актуальны, но их не переписывают. Только в подобных тестах вы можете увидеть реальную картину, как ведет себя та или иная карточка в игре.

Две таблицы показывают FPS на разных разрешениях в двух пресетах настроек High-end и Ultra.

High-end

Кадров в секунду	1920×1080 (FullHD)	2560X1440 (QuadHD)	3840×2160 (4К)
RTX 2080 Ti	90	72	45
RTX 2080 SUPER	88	64	38
RTX 2070 SUPER	75	54	32
RTX 2060 SUPER	63	46	27
GTX 1660 Ti	46	32	19
GTX 1660 SUPER	44	31	19

Ultra

Кадров в секунду	1920×1080 (FullHD)	2560X1440 (QuadHD)	3840×2160 (4К)
RTX 2080 Ti	65	57	35
RTX 2080 SUPER	65	50	29
RTX 2070 SUPER	55	42	25
RTX 2060 SUPER	47	36	21
GTX 1660 Ti	35	26	14
GTX 1660 SUPER	34	25	14

«Ультра» качество графики не обязательно, в движок добавили много новых крутых технологий, которые заведомо опережают развитие бытовых видеокарт, чтобы игре было чем удивить геймеров и через 5 лет.

Если не страдать перфекционизмом и довольствоваться High-end качеством, то оптимальным вариантом для FullHD будет RTX 2060 SUPER. Это вполне доступная видеокарта базового уровня из последней серии.

Более продвинутый вариант – RTX 2080 или младшая коллега RTX 2070 SUPER. Компьютер с такой карточкой можно спокойно использовать с 2К монитором. Настройки графики на самом высоком уровне гарантированы для любой игры.

Процессор

Очень важно, чтобы во время игры видеокарта была нагружена полностью, а процессор нагружен хотя бы на 70%, а лучше – еще меньше. Это нужно, так как процессор также занимается всеми приложениями на фоне, например, мессенджерами, браузером или другими вспомогательными программами.

Среди Intel Core серии камушков можно выделить отличный процессор базового уровня i5-10600K, который подойдет для FullHD и 2К гейминга. Он станет отличным фундаментом компьютера для Microsoft Flight Simulator 2020 базового уровня.

i7-10700K – уже более продвинутая модель, которая подойдет тем, кто хочет стримить, записывать свои ролики и создавать трехмерные модели в качестве модов для этой игры.

Серия процессоров Intel Core i9 – это серверные решения на удобном десктопном сокете. Все экстремальные решения лучше собирать на них. Топовые сборки можно создавать на i9-10900K – это переходная модель, которая отличается от более продвинутых меньшим количеством каналов памяти, тут их 2, как в обычных бытовых процессорах.

Оперативная память

Частота память и ее производитель – главные показатели качества. Чем выше частота, тем быстрее происходит запись и, соответственно, повышается FPS. Минимальный объем памяти на 2020 год в игровом компьютере – 16 Gb. 8 уже недостаточно, разве что вы собираетесь играть только в небольшие онлайн-игры.

Накопитель

Игры и программы становятся все больше, системные требования Microsoft Flight Simulator говорят нам, что нужно 150 Gb пространства на жестком диске. Чтобы быстро оперировать этими файлами, нужно хранилище с максимальной скоростью работы.

На данный момент лучшую скорость чтения и записи показывают топовые модели SSD m. 2 от Samsung и Kingston. Есть и другие марки, которые предлагают революционные решения, но они еще не проверены временем, а цены на них заоблачные.

Симулятор полного квантового состояния — комплект средств разработки квантовых вычислений — Azure Quantum

• 02/01/2021
• Чтение занимает 2 мин

В этой статье

QDK содержит симулятор полного состояния, который моделирует квантовый компьютер на локальном компьютере. Симулятор полного состояния можно использовать для запуска и отладки алгоритмов квантовых вычислений, написанных на Q#, с использованием до 30 кубитов. Симулятор полного состояния по своей функциональности аналогичен симулятору квантовых вычислений, который используется на платформе LIQ$Ui|\rangle$ в Microsoft Research.

Вызов и запуск симулятора полного состояния

Для доступа к симулятору полного состояния используйте класс QuantumSimulator. Дополнительные сведения см. в разделе Способы запуска программы Q#.

Вызов симулятора из C#

Создайте экземпляр класса QuantumSimulator и передайте его в метод Run квантовой операции вместе с дополнительными параметрами.

    using (var sim = new QuantumSimulator())
    {
        var res = myOperation.Run(sim).Result;
        ///...
    }

Поскольку класс QuantumSimulator реализует интерфейс IDisposable, когда экземпляр симулятора больше не требуется, необходимо вызвать метод Dispose. Лучший способ для этого — создание программы-оболочки для объявления и операций симулятора в операторе using, который автоматически вызывает метод Dispose.

Вызов симулятора из Python

Используйте метод simulate() из библиотеки Python Q# с импортированной операцией Q#:

qubit_result = myOperation. simulate()

Вызов симулятора из командной строки

При запуске программы Q# из командной строки симулятор полного состояния используется в качестве целевого компьютера по умолчанию. При необходимости для указания нужного целевого компьютера можно использовать параметр —simulator (или сокращение -s). Две следующие команды запускают программу с помощью симулятора полного состояния.

dotnet run
dotnet run -s QuantumSimulator

Вызов симулятора из Jupyter Notebooks

Используйте IQ# магическую команду %simulate для запуска операции Q#.

%simulate myOperation

Ввод начальных значений в симулятор

По умолчанию для моделирования квантовой случайности симулятор полного состояния использует генератор случайных чисел. Для тестирования иногда бывает полезно иметь детерминированные результаты. Для этого в программе C# можно задать начальные значения для генератора случайных чисел в конструкторе QuantumSimulator с помощью параметра randomNumberGeneratorSeed.

    using (var sim = new QuantumSimulator(randomNumberGeneratorSeed: 42))
    {
        var res = myOperationTest.Run(sim).Result;
        ///...
    }

Параметры симулятора

Поведение симулятора полного состояния можно настроить с помощью следующих параметров конструктора C#:

• throwOnReleasingQubitsNotInZeroState: симулятор может с помощью исключения предупреждать вас, если кубиты не вернулись в состояние zero перед освобождением. Сброс или измерение кубитов перед освобождением необходимы согласно спецификации Q#: в противном случае могут возникать ошибки вычислений. Значение по умолчанию — true.
• randomNumberGeneratorSeed: определение детерминированного поведения путем подстановки в симулятор начального значения, как описано выше.
• disableBorrowing: если вы не хотите использовать для этого моделирования заимствованные кубиты, эту функцию можно отключить, задав для данного параметра значение true. Заимствованные кубиты будут заменены обычными чистыми кубитами. Значение по умолчанию — false.

В коде ниже показана возможная конфигурация параметров.

    var sim = new QuantumSimulator (
        throwOnReleasingQubitsNotInZeroState: false,
        randomNumberGeneratorSeed: 42,
        disableBorrowing: true
    )

Настройка потоков

Симулятор полного состояния использует OpenMP для параллелизации необходимой линейной алгебры. По умолчанию OpenMP использует все доступные аппаратные потоки, что приводит к замедлению программ с небольшим количеством кубитов, так как необходимая координация замедляет работу. Это можно исправить, присвоив переменной среды OMP_NUM_THREADS небольшое значение. Как показывает опыт, необходимо настроить один поток не более чем с четырьмя кубитами, а затем еще по одному потоку для каждого кубита. В зависимости от алгоритма может потребоваться скорректировать переменную.

См. также раздел

Квантовые симуляторы — шаг к «квантовому будущему»

Ста­нис­лав Страу­пе, стар­ший на­уч­ный сот­рудник Цен­тра кван­то­вых тех­но­логий МГУ:

К концу 20 века в науке сформировалось понимание того, что решение ряда задач с помощью обычных, классических компьютеров невозможно или, по крайней мере, требует огромного количества времени. К таким задачам относятся, например, моделирование физических процессов в сложных квантовых системах, криптоанализ, машинное обучение, обработка данных. Математически доказано, что есть вычислительно сложные задачи, с которыми квантовые компьютеры будут справляться, в то время как даже самые мощные из потенциально возможных суперкомпьютеров решить их за обозримое время не смогут. Это явление получило название «квантового превосходства», и, как мы помним, в конце 2019 года компания Google объявила о том, что ей удалось этого превосходства достичь, хотя и не без оговорок.

Но даже если принять достижение квантового превосходства как данность, все же говорить о том, что «квантовое будущее» уже наступило, преждевременно. Сложные задачи, представляющие практический интерес, квантовым компьютерам пока не под силу — их вычислительной мощности на сегодняшний день недостаточно, а ее увеличение оказывается не такой простой задачей.

Дело в том, что квантовые системы — одиночные атомы, фотоны или искусственные микроструктуры — объекты очень деликатные, и чтобы использовать их для обработки информации, необходимо как можно лучше изолировать их от окружающей среды, взаимодействие с которой приводит к разрушению квантового состояния (декогеренции). В то же время, этими состояниями надо уметь хорошо управлять, поэтому разработчики квантовых компьютеров вынуждены решать очень сложную задачу — создавать большую квантовую систему, в которой будут только нужные для алгоритма взаимодействия, а все остальные будут сведены к минимуму. На практике это сделать крайне сложно, и в современных системах достаточно часто возникают ошибки. Такие ошибки, в принципе, можно исправлять, как это делается, например, в системах цифровой связи, но это требует использования избыточного кодирования, и размер квантовой системы, нужной для реализации алгоритма, многократно возрастает. Для современной технологии полноценная коррекция ошибок — всё ещё непосильная задача. Так что универсальные квантовые компьютеры, удовлетворяющие ожиданиям ученых и в реальности способные радикальным образом изменить мир, по крайней мере в некоторых его областях, — задача будущего. Впрочем, может быть, уже не такого отдаленного — над созданием квантовых компьютеров активно работают такие технологические гиганты как уже упомянутая Google, IBM, Intel, Microsoft.

Другое направление в области квантовых вычислений, благодаря которому уже сегодня ученые могут детально изучать квантовые системы и решать некоторые прикладные задачи — это квантовые симуляторы.

Квантовый симулятор — это вариант квантового вычислителя, в котором управляемые квантовые объекты имитируют и эффективно предсказывают поведение реальных квантовых систем. Например, система из одиночных холодных атомов в оптической решётке, создаваемой лазерными лучами, может моделировать процессы, происходящие в сложных твердотельных системах, таких как высокотемпературные сверхпроводники.

Преимуществом симулятора является то, что экспериментатор полностью контролирует систему, может настраивать взаимодействие между отдельными атомами, а также имеет доступ к каждому из атомов в решётке в отдельности, что немыслимо в случае обычной кристаллической решётки.

Квантовый симулятор, в отличие от «настоящего» квантового компьютера, является по сути аналоговой вычислительной машиной. Здесь можно провести некоторую аналогию с исследованием, например, аэродинамики самолёта с помощью обдувания его модели в аэротрубе с контролируемыми параметрами течения.

Традиционные квантовые симуляторы — узконаправленные вычислители, с помощью которых можно решать не любые задачи, как на универсальном компьютере, а лишь задачи определенного типа. Например, с помощью квантовых симуляторов уже сейчас можно рассчитать свойства простых материалов или исследовать свойства атомного ядра.

Использование симуляторов также позволяет в управляемом режиме разработать более эффективные алгоритмы для компенсации ошибок, неизбежных в квантовой системе, увеличить время жизни кубитов (логических единиц информации в квантовых компьютерах), отработать настройки квантовой системы и т.д. В этом смысле симуляторы — предшественники универсальных квантовых компьютеров.

Дальнейшее развитие симуляторов, которое, полагаем, продолжится и после того, как появятся работающие квантовые компьютеры, даст колоссальные возможности для новых исследовательских проектов. Тем более что сейчас активно развивается направление программируемых квантовых симуляторов, допускающих изменение параметров в процессе функционирования. Это расширяет класс задач, которые можно решить с помощью таких систем, и, соответственно, делает их более универсальными.

Сейчас для реализации квантовых компьютеров и симуляторов используют разные платформы. Это могут быть как естественные квантовые объекты, такие, как одиночные атомы, молекулы, фотоны, так и искусственные системы, например, специально разработанные сверхпроводящие структуры. Каждая из упомянутых систем обладает рядом преимуществ и недостатков. Доминирующая технология для создания платформ квантовых компьютеров и симуляторов не определена, развитие идет сразу во всех направлениях.

Мы в Центре квантовых технологий, созданном на физическом факультете МГУ в рамках Национальной Технологической Инициативы, разрабатываем две платформы: на основе одиночных холодных атомов в оптической ловушке и на базе одиночных фотонов в линейно-оптических сетях. Первая платформа привлекает ученых своей относительной устойчивостью к шумам и внешним воздействиям, а вторая — широкими возможностями в области масштабирования системы и принципиальной устойчивостью к ошибкам. Цель, которая стоит перед нами — до конца 2021 года создать 50-кубитный симулятор на базе двух платформ, которые могут работать как параллельно, так и по отдельности. К данным системам будет организован доступ через интернет и квантовые вычисления можно будет получить как услугу, из «облака». Это, кстати, магистральный путь для коммерциализации квантовых технологий во всем мире.

Симуляторы, над которыми мы работаем, позволят решать такие прикладные задачи как быстрый поиск в неструктурированных базах данных, ускорение поиска глобального оптимума при анализе рынка, ускоренное проектирования структуры новых материалов. Например, уже система из нескольких кубитов может быть использована для моделирования свойств простейших молекул. Система из нескольких десятков хорошо контролируемых кубитов сможет подступиться к химическим задачам, которые будут уже на грани возможностей классических методов, например, поиску эффективных катализаторов. Можно экспериментировать и с оптимизационными задачами, например, одним из возможных приложений среднемасштабных квантовых компьютеров может стать определение пространственной структуры молекул сложных белков.

На развитие этого проекта выделены два гранта — от РВК в рамках программы Центра компетенций НТИ и от Фонда перспективных исследований.

Со стороны Центра квантовых технологий над проектом работают более 20 человек. Сектор квантовых вычислений, который занимается этим проектом, включает четыре лаборатории — квантовой оптики, вычислений на холодных атомах, линейно-оптических вычислений и небольшой теоретический отдел. Каждая лаборатория отвечает за свой участок работы, но, естественно, большое количество задач требует совместной деятельности.

Помимо сотрудников Центра квантовых технологий, активное участие в работе над проектом принимают наши коллеги из университетов и научно-исследовательских институтов, входящих в консорциум ЦКТ. Дело в том, что это крайне масштабный проект, который требует как больших финансовых затрат, так и большой экспериментальной, исследовательской, научной работы, и одной организации справится с такой задачей не под силу. Например, разработкой интегральной оптики для фотонного компьютера занимаются учёные из МГТУ им. Н.Э.Баумана и ВНИИА им. Духова, а в атомном проекте активное участие принимает группа учёных из Новосибирского ИФП СО РАН.

Надо отметить, что заложенные в проекте параметры квантового вычислительного регистра — хоть и не рекордные в мире, но вполне на уровне тех результатов, которые демонстрируют лучшие исследовательские группы в других странах.

Самый сложный из существующих квантовых симуляторов насчитывает 53 кубита. Этот симулятор в 2017 году был создан учеными из университета штата Мэриленд (UMD) и Национального института стандартов и технологий (NIST). В качестве платформы для него были использованы холодные ионы иттербия. Для понимания масштаба: 53 кубита могут быть использованы для имитации более квадриллиона различных магнитных конфигураций кубитов.

Немногим ранее группа ученых из Гарвардского университета и MIT создали 51-кубитный квантовый симулятор на базе атомов рубидия.

Не уступают по масштабам и цифровые системы — квантовые процессоры компании Google имеют более 50 кубитов, процессоры из десятков кубитов разработаны и их конкурентами из IBM, Rigetti и других компаний.

В России ведется ряд проектов, развивающих технологии квантовых вычислений. Кроме упомянутого проекта нашего Центра, уже несколько лет ведётся разработка сверхпроводящего процессора, над которым работают учёные из обширного консорциума, куда входят МИСиС, ИФТТ РАН, МГТУ им. Н.Э.Баумана, ВНИИА им. Духова, РКЦ и другие организации. В 2020 году должен стартовать масштабный проект по созданию отечественных квантовых вычислительных устройств на базе ГК Росатом, призванный объединить усилия различных исследовательских групп для решения этой поистине амбициозной задачи.

Подписывайтесь на наш телеграм-канал, чтобы первыми быть в курсе новостей венчурного рынка и технологий!

Компьютер-предсказатель: зачем нужен квантовый симулятор

Компьютер-предсказатель: зачем нужен квантовый симулятор

МИСиС, МФТИ и Российский квантовый центр (РКЦ) создают универсальный квантовый компьютер и квантовые симуляторы. О том, для чего нужны разные виды квантовых схем, рассказывает завлабораторией сверхпроводящих метаматериалов НИТУ «МИСиС» и руководитель группы в РКЦ Алексей Устинов.

— Больше года назад в МИСиСе создали двухкубитный процессор, сейчас работаем над четырехкубитным. Следующая цель — ​процессор с более чем 30 кубитами.

Для классического суперкомпьютера предсказания свойств материала — ​неподъемная задача. Если у молекулы более 50 атомов, он уже не справится с расчетом свойств. Такое по силам только квантовому процессору, но проблема в том, что у современных образцов квантовый объем (произведение размера системы на время, которое вычислитель может делать расчеты без ошибок) пока еще небольшой.

Альтернатива для материаловедения — ​квантовые симуляторы. В отличие от квантового компьютера, который универсален, симулятор собирается под решение конкретной задачи. При моделировании квантовой системы заранее известно, что требуется сконструировать, сколько в системе атомов, как они взаимодействуют, какие явления нужно просчитать. Но квантовый симулятор подходит не во всех случаях. Например, обычный сверхпроводниковый кубит не может симулировать фермион, а это важно для расчетов свойств электронных систем. Тем не менее задачи, связанные со сверхпроводимостью, рассчитывать на симуляторах можно.

Последний эксперимент с квантовым симулятором ученые МИСиСа и МФТИ провели совместно со специалистами из РКЦ, МГТУ и ВНИИА. Аспирант МФТИ Глеб Федоров с коллегами использовали симулятор из пяти сверхпроводящих кубитов, чтобы рассчитать модель Бозе — ​Хаббарда, которая описывает переход «сверхпроводник — ​изолятор».

Численное решение модели на классическом суперкомпьютере для проверки экспериментальных данных, полученных за два часа на симуляторе, заняло около недели на 138‑ядерном вычислительном кластере ВНИИА и показало блестящее соответствие теории и измерений. Разработка систем с большим числом кубитов позволит наблюдать поведение моделей, сложность расчета которых лежит далеко за пределами возможностей большинства суперкомпьютеров.

В дорожной карте «Росатома» «Квантовые вычисления» обозначены этапы развития на ближайшие четыре года: постепенное увеличение количества кубитов в симуляторах и в универсальных вычислителях.

Эксперименты, которые проводят американские, китайские, европейские и российские ученые, представляют собой демонстрацию возможностей квантовых вычислителей. Размеры симуляторов, как и универсальных квантовых компьютеров, пока еще небольшие, а их функциональность ограничена свойствами кубитов. Пройдет еще несколько лет, прежде чем они смогут предсказывать свойства сложных материалов.

Есть интересная история? Читайте также:

PC Building Simulator — расширение киберспорта в Steam

Об этом контенте

Будьте незамеченным героем каждой киберспортивной команды — техподдержка! Начните со скромной команды и поднимайтесь по служебной лестнице, жонглируя требованиями игроков, спонсоров и менеджера команды. Управляйте техническим бюджетом команды, используйте правильные детали для спонсоров в своих сборках и попробуйте , чтобы сохранять спокойствие, когда что-то важное не удается в день матча!

Новое в 2021 году: Расширение Esports открывает все 3 мастерских Esports в режимах карьеры и бесплатного строительства базовой игры.

Мастерская

Проведите неделю в мастерской, готовя компьютеры своей команды. Следите за своим телефоном и электронной почтой, как ястреб, поскольку запросы теперь приходят из разных мест. Зарабатывайте дополнительные деньги, выполняя побочные задания для игроков и своего менеджера. Но не упускайте из виду самую важную задачу — убедитесь, что снаряжение команды идеально подходит для игрового дня.

Мастерские по расширению киберспорта теперь доступны в карьере и бесплатной сборке

Вы можете использовать 3 настраиваемых мастерских из расширения киберспорта в стандартных режимах карьеры и бесплатного строительства из меню выбора мастерской.

Backstage

Настройте и настройте ПК команды за кулисами, жонглируя в последнюю минуту требовательными игроками, сохраняя при этом удовлетворение спонсоров, заботящихся о своем имидже. Работайте быстро, чтобы завершить любые задания в последнюю минуту, прежде чем дверь сцены откроется, и это почти что игровое время.

The Arena

Пройдите через туннель на арену, дважды проверив свои сообщения WhazzUp, прежде чем настраивать ПК своей команды на сцене — вы же не хотите сидеть двух враждующих игроков рядом друг с другом!

Матч

Пообщайтесь за кулисами с кофе, пока ждете окончания матча.Но не расслабляйтесь слишком сильно — в середине игры что-то может пойти не так, а быстрые действия в перерыве могут спасти вас и вашу команду.

Работа с топовым оборудованием от реальных спонсоров

Сюжетная линия Esports Expansion включает реальных спонсоров — AMD, ASUS / Republic of Gamers, ASRock, COLORFUL, CORSAIR, EVGA, G. SKILL, HyperX, MSI, NVIDIA, NZXT , Raijintek и Razer.

Создайте свою репутацию

Получите выигрышные матчи вашей команды, и лайки будут поступать через LikedIn.Продолжайте в том же духе, и вам будет предложено повышение по службе, поддержка высокопоставленных игроков, получение доступа к большему бюджету и новой модной мастерской. Если ваши игроки продолжат добиваться результатов, скоро вы получите предложения от соперничающих команд.

Сборка ПК только что поднялась на ступеньку выше!

Esports Expansion — это совершенно новый способ играть в популярную игру «Строительство ПК». Так что присоединяйтесь и играйте сегодня и помните: ваша команда хороша ровно настолько, насколько хороши компьютеры, которые вы для них создаете.

Лучшие симуляторы для ПК

Какие игры-симуляторы на ПК самые лучшие? Из великих людей всех времен, в которых еще стоит сыграть; симы с сообществами модеров, которые вдыхают в них вечную жизнь; факсимиле аспекта реальности, настолько нишевого, что вы едва можете вообразить их существование, у нас есть все, что вам нужно здесь.

Sims отличаются от других компьютерных игр тем, что их смысл не обязательно развлекать, по крайней мере, не в первую очередь. Хотите веселья и азарта? Жесткий. Управлять подводной лодкой — это не то. Тем не менее, это увлекательный, устрашающий и чрезвычайно приятный опыт как длительный опыт.

Такова природа жанра, что поиск лучших компьютерных симуляторов — все равно что просить «особого» запаса, который продавец держит в подсобке. Не все они являются бестселлерами, но это игры со специальными сообществами, предлагающими подробные руководства и невероятные моды, которые позволяют вам максимально приблизиться к буксировке трейлера с водопроводными деталями по Европе, вождению автомобиля F1 или пилотированию армии. самолет в соответствии с законами о национальной безопасности.

Лучшие симуляторы на ПК:

Мир Warships

Этот бесплатный многопользовательский морской боевик погружает игроков в приливы Второй мировой войны, где игроки могут управлять кораблями в морском бою, чтобы уничтожать противников на различных картах. World of Warships продолжает получать частые обновления, которые пополняют и без того огромный флот крейсеров, эсминцев, линкоров и авианосцев, которыми игроки могут командовать в водах — каждый со своими особыми способностями.Теперь вы можете играть в World of Warships на своей собственной подводной лодке с улучшениями и уникальными боевыми ролями, что делает эту игру одной из лучших подводных игр.

Играть в World of Warships бесплатно

играть сейчас

War Thunder

Возможно, самое лучшее в этой бесплатной MMO — это то, что в нее очень легко просто погрузиться в нее, получить хорошее представление о ее системах и сразу же начать получать удовольствие. Попробуйте сказать это о Flight Simulator X с серьезным лицом.

Если вам нужен огромный объем техники, то список War Thunder времен Второй / Корейской войны превышает 300 самолетов.Каждую из них можно пилотировать, используя аркадные (ууу!) Или симуляционные физические модели, чтобы атаковать воздушных противников, играющих как на ПК, так и на консолях — его серверы не знают границ платформы. Что, конечно же, означает, что у игроков на ПК, как правило, есть много чего несложного.

Если в небе War Thunder есть возможность быстро покататься на природе и немного осмотреть достопримечательности, то в наземных боях есть полная противоположность — стальные звери в этой игре про танки движутся с такой ледяной скоростью, что вы постоянно находитесь в состоянии повышенной готовности, ища врагов. в кустарниках.Тот, кто стреляет первым в этой бесплатной игре Steam, почти всегда уносит трофеи.

США, Россия, Великобритания, Германия и Япония — все ведут здесь войну, каждая из которых имеет свои особые механические преимущества (существует давний аргумент относительно предвзятости советской техники в этой области), слабости… и запутанные пути модернизации. Если вы не любите гринд, возможно, эта игра-симулятор не для вас. Если вам нужен симулятор Второй мировой войны с огромным сообществом, в который вы можете начать играть без каких-либо финансовых затрат … ну, ваши требования очень специфичны, и War Thunder — ваш сим.

Играть в War Thunder бесплатно

ПРОГРАММА KERBAL SPACE

Вы знаете, что симулятор космического полета делает что-то правильно, когда НАСА и генеральный директор SpaceX Илон Маск начинают интересоваться. Несмотря на симпатичный внешний вид своих астронавтов, Kerbal Space Program — это невероятно подробная космическая игра, основанная на физике, которая позволяет вам спроектировать и построить свой собственный космический корабль, прежде чем запускать его на орбиту, а затем выполнять невероятно сложные вещи, такие как стыковка с другими кораблями или посадка вашего шаткого фаллического корабля. построить на Луне.

Со времени выхода самой ранней версии KSP, выпущенной в 2011 году, его сообщество начало действовать с модами, письменными и видеоуроками, рогом изобилия созданных пользователями космических кораблей, которые можно опробовать на себе, и воссозданием Марсианина. Его популярность побудила НАСА, как и в действительности НАСА, обратиться к Squad разработчиков и сотрудничать с ними для создания нового игрового контента, основанного на реальных миссиях.

Насколько это реально? Учитывая, что он имитирует одно из самых сложных человеческих начинаний, когда-либо предпринимавшихся, и позволяет вам поиграть с мышью и клавиатурой, есть элемент творческого лицензирования.Однако — это примерно столько, сколько произвела среда. Каждый физический объект в игре подчиняется ньютоновской динамике, поэтому ракета, которую вы построили, чтобы она выглядела как лицо Гэри Бьюзи, рухнула и сгорела, как только вы попали в двигатели. Его модель орбитальной механики также получила высокую оценку тех, кто мог оценить подобные вещи.

ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНАЯ ИМПЕРИЯ

Railway Empire — это необычный симулятор поезда — исторический, посвященный ранним дням путешествия на поезде по Соединенным Штатам в бурные годы эпохи Дикого Запада.У вас есть вся Северная Америка, на которую можно опираться, и цель вывести свою компанию в 20-й век.

Railway Empire — это не просто игра о поездах, она также имитирует управленческую сторону работы, что делает ее духовным преемником классической серии Railroad Tycoon. В игре есть десятки точно смоделированных поездов той эпохи, и вы можете ездить и управлять любым из них. Настоящая радость игры заключается в управлении компанией, от прокладки путей и строительства станций до управления персоналом и исследования новых технологий.

Тем не менее,

Railway Empire — реалистичная игра в жанре менеджмент, так что не ожидайте, что вы просто выбросите эти штуки в стиле тематического парка — вам нужно учитывать переключатели, рельеф, воду и многие другие факторы, если вы собираетесь добиться успеха. Как и в любой другой игре-симуляторе, сначала нужно рассмотреть много деталей, но когда вы начнете, это будет очень весело.

Поезд Sim World

Скромный симулятор поезда существует почти столько же, сколько существуют симуляторы для ПК, и хотя последняя версия Train Simulator является традиционным выбором, Train Sim World предлагает что-то более амбициозное — и это от того же разработчика, Dovetail. Игры, поэтому любители одного должны ценить другой.

Хорошо обученный: Лучшие игры про поезда на ПК

Это, безусловно, самый реалистичный симулятор поезда — например, вы не можете даже покинуть станцию, не зарядив аккумулятор. Вся игра ведется от первого лица, поэтому все вождение, управление и обслуживание выполняются с уровня земли — как если бы вы сами обслуживали и управляли поездом. Весь смысл игр-симуляторов в том, чтобы заставить вас почувствовать, что вы действительно делаете свою работу, и Train Sim World справляется с этим лучше, чем любой другой — как мы обнаружили, документируя приключения в нашем дневнике путешествий Train Sim World.

Несмотря на то, что Dovetail вначале была немного скучной, она постоянно обновляла игру, добавляя в нее новые функции, поезда, маршруты, погоду и многое другое. Также есть множество пакетов DLC. Для некоторых это может быть немного дорого, но есть возможность расширить его, если вы устали от одних и тех же маршрутов, и вы, конечно же, не сможете найти более подробный и реалистичный симулятор поезда за свои деньги.

Симулятор сельского хозяйства 19

Когда дело доходит до игр-симуляторов фермерства, не ищите ничего, кроме Farming Simulator 19.Откровенно говоря, разгадка кроется в названии. Пожалуйста, извините за нашу шутливость, но поверьте нам, когда мы говорим, что если вы ищете наиболее близкий индивидуальный отдых, чтобы по-настоящему жить за пределами земли, последняя сельскохозяйственная разработка Giants Software для вас. И мы эксперты, как красноречиво показывает наш дневник Farming Simulator 19.

Учитывая, что вы, скорее всего, потратите много часов на уход за посевами и скотом, здорово, что Farming Simulator дает нам графическую переработку. Однако запах навоза от этого не помогает.Farming Simulator с большим количеством транспортных средств и деталей, чем когда-либо прежде, является своего рода менеджментом, который учит вас новым навыкам, когда вы уходите от большого дыма. Или просто позволяет создавать жуткие круги на полях.

Microsoft Flight Simulator

Microsoft Flight Simulator воссоздает каждый аспект полета вниз до мельчайших деталей: горячий воздух от двигателей, колеблющийся по крылу, когда вы начинаете движение по взлетно-посадочной полосе, и полосы дождя на вашем лобовом стекле, когда вы спускаетесь через облака. Это впечатляющее внимание к деталям становится еще более поразительным — каждый квадратный дюйм нашей планеты Земля нанесен на карту в MFS, и вы готовы взлететь над головой.

Подробнее: Наш путеводитель по лучшим самолетам и летающим играм на ПК

Сам полет также тщательно смоделирован с подробным аэродинамическим моделированием, полностью детализированными кабинами и приборами, а также погодными условиями в реальном времени — так что вы можете испытать точную скорость и направление ветра за окном прямо сейчас, когда вы врезаетесь в собственный дом.

F1 2020

Если вы поклонник игр F1, вы уже должны знать об официальной серии F1 от Codemasters и ежегодных записях студии. Вершина гонщиков-симуляторов Формулы-1 максимально приближена к опыту, который вы, вероятно, получите, не присутствуя на самом деле, и последняя запись — лучшая, но

Управляемая модель в серии F1 лучшая, и это лучшая итерация на сегодняшний день — точно и идеально передающая ощущение вождения одного из этих смехотворно быстрых зверей. Незначительные изменения в сцеплении, ощущение подергивания спины под дождем и безошибочное покачивание на полной скорости; все это есть, путешествуете ли вы по Лазурному берегу на современных или классических автомобилях. Вам не нужно просто управлять своими (официально лицензированными) транспортными средствами, вместо этого вам нужно взаимодействовать с командой пит-стопов и завоевывать их доверие, что способствует повышению морального духа и более эффективному обслуживанию автомобилей на трассе. Это небольшой штрих, но — в сочетании с реалистичным ощущением автомобилей, трасс и мира F1 — все это складывается в то, что по-прежнему остается величайшим симулятором F1 в мире.

Новое в F1 2020 — это возможность создавать и управлять своей собственной командой F1 до мельчайших деталей. Вы можете набрать в свою команду настоящих гонщиков F1, каждый из которых имеет разные рейтинги, основанные на реальных данных.

Assetto Corsa Competizione

В то время как подобные Project CARS и Grid Autosport могут предложить более согласованный опыт вождения с ощущением карьерного роста и другими подобными вещами, Assetto Corsa Competizione воссоздает ощущение вождения быстрой машины лучше, чем любая другая. Он просто великолепен в своей чистоте, доставляя всеобъемлющее ощущение реализма и погружения, благодаря звездному звуковому дизайну и физической модели, которая оправдывает те 300 фунтов стерлингов, которые вы потратили на колесо с силовой обратной связью, в то время как ваши дети голодали.

Он даже потрясающе точен, чем его предшественник, Assetto Corsa, с новой аэродинамикой и моделированием шин, а также многоканальным аудиосэмплингом реальных автомобилей GT, так что они даже звучат идеально. Каждая трасса представляет собой воспроизведенную с помощью лазерного сканирования копию реальной дорожки, поэтому вы можете максимально приблизиться к своей мечте — прокатиться на машине по Нюрбургрингу, не рискуя потерять контроль над Карусель.

Euro Truck Simulator 2

Часто обсуждаемый аргумент в пользу Euro Truck Sim заключается в том, что он не является амбициозным; Люди играют в авиасимуляторы, потому что стать пилотом невероятно сложно и непосильно с финансовой точки зрения, а получить работу водителем грузовиков — относительно легко. Встречный аргумент? Euro Truck Simulator 2 существует, поэтому вам не нужно искать работу водителем грузовика.

С одной стороны, терапевтический. Путешествие по дорогам с двусторонним движением в Северной Италии со скоростью чуть ниже установленной законом скорости, когда местная радиостанция играет неразборчиво, — это чистая пища для души.С другой стороны, это серьезный вызов. Вы победили Fume Knight в Dark Souls II? Вернитесь, припарковав параллельно Scania R Highline с яхтой после ночной поездки из Люксембурга в Будапешт.

Связано: Найдите свой следующий слив с этими новыми MMO

Возможно, наиболее привлекательным аспектом моделирования SCS Software является то, что он якобы управляет автомобилем, но не совсем так, как вы его знаете. Забудьте все гоночные игры, которым вас научили вращать круги.Забудьте и то, что они учили вас о зеркалах — они больше не существуют просто для того, чтобы проиллюстрировать аварию, которую вы вызвали своим безрассудным плетением. Теперь они являются неотъемлемой частью вашего опыта вождения, решающим фактором при повороте на угол более 10 градусов, не теряя при этом тысячи денег из вашей зарплаты.

Как и любой другой достойный симулятор, Euro Truck Simulator 2 имеет большое количество модов, созданных любящими руками сообщества. Базовая игра предлагает тысячи километров недвижимости и нет недостатка в транспортных средствах, но есть множество дополнительных грузовиков, карт, ливрей и звуковых пакетов.

Тихий охотник: Волки Тихого океана

Вопреки тому, как их изображают в кино, подводные лодки не являются гладкими и проворными орудиями смерти. Они уязвимы на уровне моря, а ниже почти слепы. Они целыми днями охотятся за грузовыми судами в непостижимо огромном океане, а когда они вступают в бой, он движется в своего рода бесконечном пуле. Если когда-либо тема не подходила для видеоигр, так это подводные бои.

Но Silent Hunter 4 — это не видеоигра.Это безжалостно реалистичная игра о Второй Мировой войне только для самых непримиримых к солнцу морских командиров, в которой есть диспетчерская, полная недружелюбных циферблатов и членов экипажа, чье восхищение своим начальством не позволяет им издавать столько же, сколько хныканье, когда вы ведете свою подлодку к верной смерти. . Мать-природа так же смертоносна, как и ваши противники Оси здесь, на дне Тихого океана.

Связано: Проверьте лучшие подводные игры на ПК

Выпущенный еще в 2007 году, когда YouTube был в подгузниках, Sh5 на тот момент почти имел право на государственную пенсию.Хотя более поздние версии модернизировали его визуальные эффекты, они не превзошли его атмосферу и напряженность, а его свободный режим карьеры, играемый с точки зрения союзников на Тихоокеанском театре войны, по-прежнему является лучшим симулированным опытом подводника из предлагаемых.

Ралли грязи

Первый набег

Codemasters на разработку в раннем доступе оказался плодотворным: в DIRT Rally сейчас 136 000 игроков, а рейтинг пользователей Steam составляет 92%, и это в немалой степени благодаря новому вниманию к собственному вождению и переходу от консольных игр. стиль презентации.

Как и F1 2015, он является счастливым обладателем совершенно новой модели управления, которая кажется бесконечно более детализированной и весомой, чем квази-аркадная физика предыдущих игр DIRT, и позволяет извлечь лучшее из хорошего колеса с силовой обратной связью.

Британская студия всегда умела привносить идеальный баланс раллийного вождения в симуляторы — давайте не будем забывать, что именно они разработали Colin McRae Rally еще в 1998 году, — но до сих пор им не удавалось избавиться от всего этого. интерактивные меню автодома и калифорнийская озвучка, позволяющие сконцентрироваться на простом создании лучшей внедорожной модели вождения со времен Ралли Ричарда Бернса.

Нет сомнений в том, что среди вас есть те, кто сообщил, что RBR по-прежнему остается лучшим симулятором ралли, обогащенным 14-летней разработкой модов. И хотя это правда, что объем и качество пользовательского контента на данный момент невообразимы, для правильной работы RBR с модами на современном ПК в разрешении 1080p и выше требуется немало усилий. Пришло время двигаться дальше и признать, что DIRT Rally — это будущее автомобильного беспредела с низким тяговым усилием.

X-Plane 10 Глобальный

Когда дело доходит до коммерческих симуляторов полета, существуют две совершенно разные точки зрения. Некоторые предпочитают «шведский стол» с дополнительным контентом в Flight Sim X, другие клянутся, что основанная на теории элементов лезвия Laminar модель полета (которая фактически имитирует воздух) делает путешествие более живым и реалистичным. На самом деле, пытаться установить превосходство между ними — глупая затея. Это вопрос личного вкуса.

Физическая модель

X-Plane 10 определенно отличается. Крылья изгибаются более заметно, а вес передается более ощутимо, чем в FSX, благодаря базовой системе, которая рассчитывает поведение самолета в соответствии с его трехмерной моделью и мощностью двигателя, а затем имитирует поведение воздуха, когда эта модель прорывается сквозь него.

В то время как его УВД и искусственный интеллект движения часто высмеиваются за то, что он ведет вас к суицидным маневрам, его вертолеты считаются гораздо более убедительными для тех, кто знает.

Его главный недостаток — это текстуры ландшафта с низкой детализацией, которые вы найдете в основной игре, нарисованные системой автогенерации, из-за чего некоторые области могут стать неприемлемо незаселенными, а в больших городах / аэропортах отсутствуют реалистичные детали. Тем не менее, это делает полеты в ночное время гораздо более захватывающими: города, мерцающие на вашем лобовом стекле, когда вы спускаетесь через облака.

Мятеж: песчаная буря

Вторая игра Insurgency удивительно балансирует между хардкорным симулятором солдата и аркадными многопользовательскими играми. Кто угодно может зайти в игру и повеселиться, но попробуйте сыграть в Insurgency Sandstorm, например, в Team Fortress 2 или Counter-Strike, и вы не продвинетесь далеко вперед.

Вместо этого Sandstorm больше похожа на сжатую версию ARMA 3. Конечно, могут быть точки захвата и опыт, но по своей сути эта военная игра симулирует жестокость современного конфликта.Пара выстрелов поразит любого врага, хотя прицелиться и поразить его намного сложнее. На выбор предлагается большой выбор реалистичного оружия, и все они кажутся отличными, особенно если вы начнете модифицировать их с помощью таких приспособлений, как новые стволы, рукоятки и прицелы, которые могут полностью изменить внешний вид оружия.

Нет предупреждений о гранатах, перезарядка меняет весь магазин, вы должны учитывать вес при управлении снаряжением, и нет табло для отслеживания убийств.Когда дело доходит до пользовательского интерфейса и отвлекающих факторов на экране, Insurgency: Sandstorm делает вещи простыми — как мы выяснили в нашем обзоре Insurgency: Sandstorm — от этого все к лучшему.

Ил-2 Штурмовик: Скалы Дувра

Cliffs Of Dover не был чем-то похожим на высочайший экстраординарный бой и бегство, каким он является сегодня, когда он впервые виновато прогрохотал по взлетно-посадочной полосе в 2011 году, но серия потрясающе качественных патчей от коллектива Team Fusion из Норвегии теперь покидает его. достойный своего прозвища Ил-2 штурмовик.Проблемы с производительностью были устранены, и оригинальный, заведомо уклоняющийся от ИИ исправлен с помощью более разумных процедур.

В современных Cliffs Of Dover есть и новые варианты самолетов, а физика оригинальных самолетов переработана, улучшено наземное обслуживание (намного сложнее, чем в базовой игре 1С, но гораздо более реалистично). Маневренность в воздухе была улучшена для реалистичности и более увлекательного воздушного боя. Короче говоря, это неизмеримо лучшая игра, чем та, которая появилась, всхлипывая и кашляя, четыре года назад — все благодаря Team Fusion.Их патч теперь до версии 4.312, и вам обязательно нужно скачать его перед игрой.

ARMA 3

ARMA 3 не заботится о вас. Его не волнует, развлекаешься ли ты, и ему все равно, что ты знаешь в Call Of Duty. ARMA 3 заботится только об одном: реализме. Настолько, что однажды его случайно использовали вместо реальных кадров зоны боевых действий.

Как мы обнаружили в наших впечатлениях от запуска ARMA 2, это такой шутер, в котором вы проводите больше времени, глядя на карту и компас, чем в прицел своей штурмовой винтовки TRG, а перестрелки разыгрываются с сотнями метров, разделяющими бойцов — это Другими словами, это снайперская игра для думающих людей.Когда вы видите танк, ваше первое желание — вытащить рацию, а не гранатомет. Каждая клавиша на клавиатуре имеет свою уникальную функцию. Это вообще ужасно.

Но с ваших первых окаменелых шагов по огромным театрам военных действий, когда вы видите вертолет в небе над собой и понимаете, что кто-то на нем летает, ARMA 3 пронизывает собой хардкорную привлекательность. Есть причина, по которой так много обзоров Steam исходят от игроков с тысячами часов игрового времени.

Эти обозреватели отметят бесчисленное количество надоедливых ошибок, и все они согласятся, что они не разрушают фантастически масштабную игру-симулятор боя Bohemia.Есть одиночная кампания, но настоящая долгая игра заключается в многопользовательской песочнице. Именно здесь, под пристальным вниманием десятков других игроков, вы впервые попытаетесь пилотировать вертолет и подняться в небо с ловкостью папин длинноногих. Здесь вы научитесь двигаться как одно пехотное соединение и использовать голосовую связь не для того, чтобы выкрикивать бельгийское техно или оскорбления в школьном дворе, а для полезного и лаконичного общения. В интернете. В этом сила ARMA 3.

Примерно так: Сэкономьте деньги с лучшими бесплатными играми для ПК

И вот он, лучшие симуляторы для ПК.Мы надеемся, что в процессе обучения пилотов, водителей или архитекторов американских горок вы кое-что узнали и получили не меньшее удовольствие от процесса. Но если игры о Второй мировой войне в этом списке дали вам вкус к боевым действиям на земле, ознакомьтесь с нашим списком лучших игр FPS на ПК или для более расслабляющих игр, нашим списком лучших игр про грузовики на ПК стоит проверить. А пока мы ищем игру-симулятор мультимедийных игр, так как у нас абсолютно недостаточно, чтобы продолжать работу.

{«schema»: {«page»: {«content»: {«headline»: «Лучшие симуляторы для ПК», «type»: «guide», «category»: «war-thunder»}, «user «: {» loginstatus «: false},» game «: {» publisher «:» Gaijin Entertainment «,» genre «:» MMO «,» title «:» War Thunder «,» genres «: [» MMO «, «FPS», «Бесплатная игра»]}}}}

компьютерных симуляторов лучше и доступнее, чем когда-либо

Падение стоимости инструментов моделирования, известных как «цифровые двойники», означает, что фирмы любого размера могут себе их позволить. Их приложения включают планирование и проектирование операций, улучшение процессов, более тесное сотрудничество между проектированием и производством, обучение, а также коммуникации и маркетинг.

Многие крупные корпорации инвестировали в цифровых двойников : фотореалистичные виртуальные копии продуктов или операций из физического мира. Современные персональные компьютеры и программное обеспечение нового поколения для моделирования теперь могут предоставить эти мощные возможности моделирования и визуализации также малым и средним компаниям. Хотя они могут быть не совсем эквивалентами своих высококлассных собратьев, они могут помочь ускорить переход от разработки новых продуктов к массовому производству и могут способствовать постоянному совершенствованию процессов.

Организации давно используют компьютеры для моделирования физического мира. Одним из первых двигателей развития цифровых компьютеров было желание быстро вычислять такие вещи, как траектории снарядов или запускать математические модели, которые ускорили бы разработку других систем оружия. Но в течение многих десятилетий компьютерные данные принимали форму огромных таблиц чисел, для интерпретации которых требовался эксперт.

Развитие компьютерной графики и систем визуализации кардинально изменило ситуацию: компьютерная анимация помогла людям визуализировать результаты всего этого математического моделирования в доступной форме.К 1990-м годам моделирование прочно вошло в инженерное проектирование, химию, моделирование пластов нефтяных месторождений, прогнозирование погоды и широкий спектр других областей, требующих больших вычислительных ресурсов.

Insight Center

Раньше все эти вычислительные мощности были довольно дорогими. В 1997 году, когда я руководил высокотехнологичным маркетингом для Silicon Graphics / Cray Research, мы продавали системы моделирования для критически важных приложений, таких как системы управления полетом и вооружением, а также для управления сложными объектами, такими как электростанции.Тогда такая система, как Cray C932, стоила 32 миллиона долларов, и ее производительность была сопоставима с сегодняшним процессором Apple A12 Bionic, установленным в iPhone XS. Мы также продали наши высококачественные системы визуализации за 1 миллион долларов — сегодня потребительские игровые системы от Nintendo или Sony работают намного лучше, менее чем за 500 долларов. Ноутбук теперь может содержать имитационную модель для проектирования и точной настройки сложной сборочной линии или колл-центра и может предоставить замечательные идеи за несколько тысяч долларов на пользователя.

Низкая стоимость этой возможности означает, что фирмы любого размера теперь могут использовать преимущества этого цифрового волшебства в самых разных областях:

Планирование и проектирование операций. Промышленные инженеры уже давно используют программное обеспечение автоматизированного проектирования (САПР) для проектирования таких вещей, как физическая планировка производственных цехов и систем транспортировки материалов. Но обычно они затем создают физическую систему, экспериментируют с ней, а затем настраивают ее, когда начинают эксплуатировать установку.Благодаря имитационному моделированию они теперь могут выполнять все эти функции без затрат на строительство. Практически бесплатно, они могут исследовать альтернативы, тестировать способность своих первоначальных макетов обрабатывать различные сценарии потока продукта или спроса и вносить уточнения виртуально, прежде чем вкладывать капитальные вложения. Это ускоряет внедрение новых производственных процессов и время выхода на рынок, а также снижает риски.

С помощью такого цифрового двойника менеджеры могут тестировать способы максимально эффективно использовать производственные линии, находить и устранять узкие места, экспериментировать с различными стратегиями маршрутизации и управления, а также оптимизировать размещение и размеры незавершенных буферов намного быстрее, чем до.Современные программы моделирования даже включают аватары людей, занимающих должности в цехе, что позволяет планировщикам учитывать, насколько быстро и легко они могут двигаться или как далеко им нужно пройти, чтобы забрать компоненты или добраться до определенных инструментов. Модели включают в себя реалистичные изображения машин, поэтому создается впечатление, что вы идете по виртуальному миру в видеоигре.

Улучшение процессов. Имитационное моделирование позволяет быстро экспериментировать с процессами «что, если», и по мере сбора фактических рабочих данных и уточнения модели инженеры завода могут проводить быстрые и недорогие эксперименты с цифровым двойником, чтобы улучшить процессы без вмешательства в производство.Это может ускорить улучшение процесса и более быстрое устранение отходов. Модели также можно использовать для имитации систем управления и тестирования новых подходов перед фактическим внедрением.

Более тесное сотрудничество в области проектирования и производства . Используя имитационную модель, конструкторы изделий, которые работают над сложными сборками изделий, могут быстро итеративно выполнять последовательность сборки вместе со своими производственными коллегами, повышая технологичность своих конструкций, а также понимая последствия своего выбора.Подобно тому, как совместное использование моделей САПР улучшает взаимодействие между дизайнерами и инженерами-производителями, имитационные модели процессов позволяют им сотрудничать на протяжении всего жизненного цикла продукта, увеличивая возможности для более быстрого наращивания производства и более гибкой и эффективной обработки. Эти виртуальные модели позволяют гораздо быстрее получить ответы на вопросы типа «что, если», например, насколько быстро фирма может увеличить производственные мощности.

Обучение . Имитационное моделирование можно использовать для обучения новых членов команды и предоставления им общего обзора операций до того, как они начнут работать на линии.Это помогает им быстро освоить новую работу.

Коммуникации и маркетинг. Эти инструменты моделирования могут стать отличным маркетинговым инструментом для демонстрации возможностей компании клиентам. Они позволяют клиентам просматривать цифровые макеты. Хотя модели могут быть не такими фотореалистичными, как Flight Simulator от Microsoft, и могут быть ближе к «ПЕРЕСЕЧЕННЫМ» Team17, они станут лучше по мере развертывания еще большей вычислительной мощности.

Беседуя со многими малыми и средними фирмами, я был удивлен, как мало кто начал использовать эти инструменты.Они упускают важную возможность. Новое поколение недорогого программного обеспечения для моделирования предлагает широкие возможности и быструю окупаемость. Пора фирмам любого размера воспользоваться ими.

Что такое компьютерное моделирование и как оно работает?

Несколько лет назад ученые Аргоннской национальной лаборатории за пределами Чикаго пришли к выводу, что зомби займут всего пару месяцев, чтобы захватить город и уничтожить его население.

«Ни одна часть города не будет пощадить», — сказал Чик Макал, старший системный инженер Аргонны, в интервью Chicago Tribune в 2016 году.

К счастью, как он недавно заверил Built In, теперь у нас есть «знания, чтобы разработать действенную программу, чтобы научить население как лучше защищаться от зомби, так и предпринимать наиболее эффективные наступательные действия».

Уф.

Зомби, конечно, не настоящие, а просто забавное объяснительное устройство, которое Макал и его соавторы использовали, чтобы предсказать, как могут распространяться более вероятные инфекционные заболевания, и определить наиболее эффективные методы вмешательства и политических действий.Их исследования основывались на так называемом агентном компьютерном моделировании и симуляции. Наряду со своим двоюродным братом, основанным на уравнениях, этот метод (не путать с 3D-визуализацией) на протяжении десятилетий позволял исследователям во всех типах академических дисциплин и коммерческих отраслей выяснить, как вещи (оборудование, вирусы и т. Д.) Будут функционировать или действовать. в определенных средах без необходимости физического воспроизведения этих условий. В случае Макала и его когорт это означает, что ни живые люди, ни нежить не пострадали в ходе своей работы.Опять уф.

Коллега Макала, ученый-вычислитель Джонатан Озик, охарактеризовал эту часть своей работы как «вычислительное открытие эффективных вмешательств», и она особенно хороша при работе с определенной группой людей. Дополнительным преимуществом, по его словам, является то, что «мы можем проводить эти эксперименты, не беспокоясь о стоимости экспериментов или даже о соображениях этики и конфиденциальности», потому что изучаемые ими популяции являются синтетическими — математическими представлениями, а не реальными вещами.

Аргоннские исследователи Чик Макал (слева) и Джонатан Озик (Источник: Аргоннская национальная лаборатория)

Что такое компьютерное моделирование?

Все еще не ясно, что такое симуляция? Давайте позвольте Encyclopedia Britannica взяться за дело, с добавлением курсива для акцента: Компьютерное моделирование, как сообщает наш почтенный репозиторий знаний, включает «использование компьютера для представления динамических ответов одной системы поведением . другой системы смоделировал после нее.Моделирование использует математическое описание или модель реальной системы в форме компьютерной программы. Эта модель состоит из уравнений, которые дублируют функциональные взаимосвязи в реальной системе. При запуске программы результирующая математическая динамика формирует аналог поведения реальной системы с результатами, представленными в виде данных ».

Лучше? Надеюсь.

Компьютерное моделирование

Что такое компьютерное моделирование? Как правило, компьютерное моделирование включает запуск целого ряда математических сценариев для определения потенциального масштаба или воздействия, которое может иметь указанный сценарий.Например, моделирование помогает производителям автомобилей проводить виртуальные краш-тесты своих новых автомобилей. Вместо того, чтобы физически разбить десятки новых автомобилей, исследователи запускают моделирование, чтобы увидеть все возможные сценарии, которые могут произойти как с транспортным средством, так и с пассажирами во множестве аварий. Эти симуляции определяют, достаточно ли безопасен автомобиль для вождения.

В этом видео ученые НАСА используют компьютерное моделирование, чтобы понять, что происходит при столкновении сверхмассивных черных дыр.

5 быстрых примеров работы компьютерных симуляторов

1. Реагирование на смертельные пандемии

Вместе с Озиком и их коллегой-исследователем Ником Коллиером Макал также работал над проектом моделирования и моделирования, который определил, что может случиться, если смертельный вирус Эбола (который первоначально распространился по Западной Африке в 2013-2016 годах с разрушительными последствиями) повлияет на США. численность населения. Частью этого процесса было посещение больниц Чикаго, чтобы узнать о процедурах, связанных с Эболой, а затем включение этих процедур в свои модели (a.к.а. математические описания).

2. Улучшение лечения рака

Другие аргоннские ученые использовали моделирование и симуляцию для улучшения лечения рака с помощью прогнозной медицины — выясняя, как разные пациенты и опухоли реагируют на разные лекарства. И это всего лишь пара примеров. Будь то академическая наука или промышленность, компьютерное моделирование сегодня повсюду.

«Если это слишком масштабно, слишком дорого или слишком рискованно для работы с самой реальной системой — вот почему мы используем компьютерное моделирование.«

«Если это слишком масштабно, слишком дорого или слишком рискованно для работы с самой реальной системой — вот почему мы используем компьютерное моделирование», — сказал Барри Нельсон, профессор инженерных наук Северо-Западного университета в Эванстоне, штат Иллинойс. «Моделирование позволяет вам для создания концептуальных данных или систем, которые люди хотят построить, рассмотреть или изменить. Иногда я говорю, что моделирование — это анализ данных для систем, которые еще не существуют ».

3. Прогнозирование нарушений Кодекса здравоохранения

Или громоздкие системы.В Чикаго Департамент общественного здравоохранения города использует компьютерное моделирование и симуляцию, чтобы предсказать, где в первую очередь могут появиться критические нарушения. Затем эти рестораны попадают на первое место в списке из 15 000 заведений, который контролируется всего тремя дюжинами инспекторов. И, видимо, работает; недавнее моделирование выявило на 14 процентов больше нарушений, что в идеале означает более раннюю проверку и меньшую вероятность того, что посетители заболеют плохо охлажденным чертом.

4. Понимание наших отношений с религией

В Бостонском университете Уэсли Уайлдман, профессор философии, теологии и этики, использует компьютерное моделирование, чтобы изучить, как он выразился в статье для The Conversation в 2018 году, «как религия взаимодействует со сложным человеческим разумом, в том числе в таких процессах, как как управление реакциями на ужасающие события.”

Для этого он и его команда разработали мир и заполнили его персонажами, управляемыми компьютером, или «агентами», которые «запрограммированы следовать правилам и тенденциям, выявленным у людей в ходе психологических экспериментов, этнографических наблюдений и социального анализа. ” Затем они наблюдали, что произошло, когда их агентов проверяли на «хорошо известных реальных» примерах, таких как сильное землетрясение, обрушившееся на Крайстчерч, Новая Зеландия, в 2011 году.

«Чем лучше наши агенты имитируют поведение реальных людей в подобных обстоятельствах, — продолжает Уайлдман, — тем больше модель соответствует реальности и тем более комфортно мы говорим, что люди, вероятно, будут вести себя так, как агенты». делал в новых и неизведанных ситуациях.”

5. Исследование землетрясений

А в Германии команда суперкомпьютерного центра Leibniz выполнила моделирование землетрясений, используя разрушительное землетрясение в Индийском океане 2004 года, которое спровоцировало мощное цунами, как точку их возникновения. По словам одного из исследователей, профессора Михаэля Бадера из Немецкого института информатики, они хотели «лучше понять весь процесс того, почему одни землетрясения и вызванные ими цунами намного сильнее других. Иногда мы видим относительно небольшие цунами при сильных землетрясениях или удивительно сильные цунами, связанные с относительно небольшими землетрясениями.Моделирование — один из инструментов, позволяющих понять эти события ».

Но это далеко не идеально. В недавней статье New York Times под названием «Это высокотехнологичное решение для реагирования на стихийные бедствия может быть слишком хорошим, чтобы быть правдой», репортер Шери Финк подробно рассказала, как стартап One Concern из Сиэтла разработал моделирование землетрясения, в которое не вошли многие густонаселенные коммерческие структуры в ходе его тестовых прогонов, «потому что расчеты ущерба в значительной степени основывались на данных переписи населения.Потенциальный реальный результат этой ошибочной прогностической модели: спасатели могли не знать местонахождение многих нуждающихся жертв. И это был лишь один из множества выявленных вопросов.

Суперкомпьютер Mira в Аргонне — один из многих, используемых для моделирования во всем мире

Что нужно для моделирования

Благодаря мощным мощностям сверхдорогих суперкомпьютеров по обработке данных (в настоящее время в Аргонне их два, и скоро появится еще один, использующий так называемую «массовую параллельную обработку»), моделирование стало более продвинутым, чем когда-либо, и развивается быстрыми темпами. .

«Нас не интересует простая экстраполяция в будущее», — сказал Макал. «Мы заинтересованы в изучении всех неопределенностей, а также в различных параметрах, характеризующих модель, и проведении тысяч или миллионов имитаций всех различных возможностей и попытках понять, какие меры вмешательства будут наиболее надежными. И здесь на помощь приходят высокопроизводительные вычисления ».

Вычислительные ресурсы, имеющиеся в их распоряжении, добавил Озик, позволяют аргоннским исследователям (и всем, у кого есть доступ к суперкомпьютерам) «полностью исследовать поведение, которое могут демонстрировать эти модели, а не просто применять специальные подходы для поиска определенных интересных вариантов поведения, которые могут отражать некоторые аспекты поведения. реальность.”

То есть модели намного шире и, следовательно, даже более реалистичны — по крайней мере, с гипотетической точки зрения.

Опять же, множество симуляций выполняется с гораздо меньшей вычислительной мощностью, чем обладает Аргонн. Элисон Бриджер, заведующая кафедрой метеорологии и климатологии Государственного университета Сан-Хосе в Калифорнии, сказала, что локальные кластерные компьютеры достаточно сильны, чтобы запускать модели климатического моделирования, которые она строит. Сервисы облачных вычислений, подобные тем, которые предлагаются Amazon (AWS) и Microsoft (Azure), также постепенно укрепляются в этой сфере.

Связанный: живем ли мы в компьютерном моделировании?

Наряду с ядерной физикой, метеорология была одной из первых дисциплин, использовавших компьютерное моделирование после Второй мировой войны. А моделирование климата, сказал Бриджер, «похоже на близкий родственник прогнозирования погоды. Еще в 1960-х годах люди использовали ранние модели прогнозирования погоды для предсказания климата. Прежде чем вы сможете предсказывать погоду, вы должны уметь правильно воспроизвести ее с помощью своей модели ».

В работе

Бриджер используется широко используемая модель «местного масштаба» под названием WRF, что означает «Погода, исследования и прогнозирование», и может производить «достаточно хорошее моделирование погоды в масштабе, скажем, Северного Иллинойса — от Чикаго до Грин-Бей и ниже. в центральную часть государства.Он будет прогнозировать такие вещи, как высокие и низкие температуры, дождь и так далее. И обычно он запускается только для имитации погоды на 24, 48 или 72 часа ».

Компьютерное моделирование и симуляция используются для предсказания погодных условий.

В дальнейшем объяснении своего процесса Бриджер использует изображения куба с центром над Чикаго, который находится примерно в километре с востока на запад и на километр с севера на юг. Цель состоит в том, чтобы предсказать температуру в центре куба и экстраполировать это значение на всю вещь.Также, по ее словам, есть дополнительные кубы, окружающие первоначальный куб, «сложенный до верха атмосферы», чьи будущие температуры будут предсказаны с различными временными интервалами — через час, через 12 часов, за один день, через три дня и так далее. Затем к смеси добавляются переменные, влияющие на температуру, такие как количество солнечного света, облачный покров, стихийные бедствия, такие как лесные пожары и антропогенное загрязнение. Затем нужно применить законов физики для определения различных погодных явлений: повышения и понижения температуры, количества ветра и дождя.

Сказал Бриджер: «Чтобы получить ответ, вы выполняете тысячи, возможно, миллионы вычислений».

Строительство — одна из многих отраслей, которые выигрывают от компьютерного моделирования

Компьютерное моделирование и промышленность

За последние 75 лет компьютерное моделирование и симуляция превратились из преимущественно научного инструмента в то, что промышленность приняла в целях оптимизации и, в конечном итоге, повышения прибыльности.

«Промышленность использует моделирование быстрее, чем когда-либо прежде, и подключает его к тому, что я бы назвал аналитикой данных для таких вещей, как планирование и управление цепочкой поставок», — сказал Макал.«Промышленность пытается моделировать все, что они делают, потому что они понимают, что это дешевле и быстрее, чем создание прототипа системы».

Когда Нельсон из Northwestern говорил с Built In, он недавно вернулся с ежегодной конференции Applied Probability Conference. Там обсуждаемые приложения для моделирования включали, но не ограничивались следующими: авиационное моделирование, кибербезопасность, экологическая устойчивость и риски, управление финансовыми рисками, здравоохранение, логистика, цепочка поставок и транспорт, производство полупроводников, военные приложения, сетевые коммуникации, проекты. управление и строительство.

«Часто компании, использующие моделирование, хотят в некотором смысле оптимизировать производительность системы», — сказал Нельсон, используя в качестве примера автомобильную компанию, которая хочет построить новый сборочный завод или решить, какие автомобили вывести на рынок.

«Таким образом, оптимизация является ключом к большому количеству предприятий в отрасли, но оптимальные решения часто непостоянны. Под этим я подразумеваю, что если небольшие проблемы с допущениями или приближениями моделирования, которые вы сделали, ошибочны, то внезапно что-то, что кажется оптимальным в вашей модели, может стать катастрофически плохим.”

Технический термин для этого — «модельный риск», и те, кто строит модели и запускает симуляции, пытаются оценить риски, присущие решениям, которые принимаются на основе этих моделей. Это сложный предмет для анализа, не говоря уже о том, чтобы сделать его широко понятным, но Нельсон делает прекрасную попытку. В конце концов, это его область знаний.

«Когда люди строят математические и компьютерные модели, — сказал он, — даже если модель может быть построена на основе данных, они относятся к ней так, как если бы модель была правильной и, следовательно, решение, которое [результаты] было оптимальным.Что мы пытаемся сделать, так это продолжать включать в модель неопределенность, которая была создана, когда мы ее построили ».

Финансовый кризис 2008 года, по словам Нельсона, является одним из примеров, когда модельный риск был преуменьшен.

«Финансовая индустрия использует огромное количество очень сложных [методов] математического компьютерного моделирования. Совершенно очевидно, что корреляции между различными финансовыми инструментами, ценными бумагами и так далее игнорировались, поэтому мы получали каскадные сбои.”

Такие предостерегающие истории, однако, не означают, что те, кто создает математические и компьютерные модели, на которых основано моделирование, должны стремиться к совершенству, добавляет Нельсон, потому что ни одна модель не является идеальной и «модели движут нас вперед». Он сказал, что требование совершенства «парализует нас. Но по мере того, как мы начинаем принимать более важные для жизни решения на основе моделей, становится все более важным учитывать риски ».

Компьютерное моделирование используется для улучшения лечения рака

Что дальше?

Представьте себе: пройдут годы, и у кого-то из ваших знакомых диагностирована раковая опухоль.Но вместо того, чтобы немедленно бомбардировать их радиацией и высокотоксичными химиотерапевтическими препаратами и надеяться на лучшее, врачи вместо этого проводят тесты, на основе которых они создают виртуального (математического) двойника злокачественного новообразования этого человека. Затем цифровая копия подвергается компьютерным вмешательствам в виде миллионов или даже миллиардов имитаций, которые быстро определяют наиболее эффективную форму лечения.

Это менее фантастично, чем кажется.

«Недавние разработки в области« больших данных »и экспериментальных технологий, специфичных для рака, в сочетании с достижениями в области анализа данных и высокопроизводительных вычислительных возможностей, создают беспрецедентные возможности для углубления понимания рака в более широких и точных масштабах», — Национальный институт рака. недавно сообщил.

Другие революционные разработки с далеко идущими последствиями уже реализуются. Science Daily писала о многих из них.

Вот, например: «Искусственные нейронные сети можно обучить кодировать квантово-механические законы для описания движения молекул, потенциально увеличивая симуляцию в широком диапазоне полей».

По словам физика Лос-Аламосской национальной лаборатории Джастина Смита, это означает, что «теперь мы можем моделировать материалы и молекулярную динамику в миллиарды раз быстрее по сравнению с традиционными квантовыми методами, сохраняя при этом тот же уровень точности.”

Это хорошая новость для разработчиков лекарств, чьи исследователи изучают молекулярное движение, чтобы понять, что подходит для использования в фармацевтическом производстве, а также для пациентов, которые слишком часто оказываются вовлеченными в пагубную игру в угадывание, когда дело доходит до лечения.

И вот что: в Пенсильвании исследователи, работающие в тандеме с коллегами из Университета Альмерии в Испании, разработали «компьютерную модель, которая может помочь прогнозистам быстрее и точнее распознавать потенциальные сильные штормы.Как объяснил Стив Вистар, старший судебный метеоролог AccuWeather, этот инструмент может привести к более точным прогнозам, потому что он и его коллеги-прогнозисты будут иметь «снимок наиболее полного вида атмосферы».

Итак, хотя мы можем жить или не жить в мире, смоделированном компьютером (другая тема для другой истории), мир преобразуется компьютерным моделированием. Поскольку компьютеры становятся быстрее, а методы исследования совершенствуются, неизвестно, к чему это может привести.

Муди Янг, старшеклассник из Нэшвилла, занимающийся моделированием космоса, в прошлом году красноречиво сказал: «Компьютерное моделирование дало нам возможность создавать виртуальные миры, и эти виртуальные миры позволили нам лучше понять наш реальный.”

границ | Моделирование модели сети мозжечка в масштабе человека на компьютере K

Введение

Компьютерное моделирование всего человеческого мозга — амбициозная задача в области вычислительной нейробиологии и высокопроизводительных вычислений (Ижикевич, 2005; Ижикевич, Эдельман, 2008; Амунц и др., 2016). Человеческий мозг содержит около 100 миллиардов нейронов. Хотя кора головного мозга занимает 82% массы мозга, она содержит только 19% (16 миллиардов) всех нейронов.Мозжечок, занимающий только 10% массы мозга, содержит 80% (69 миллиардов) всех нейронов (Herculano-Houzel, 2009). Таким образом, мы можем сказать, что 80% моделирования всего мозга в масштабе человека будет выполнено, когда мозжечок в масштабе человека будет построен и смоделирован на компьютере. Человеческий мозжечок играет решающую роль не только в моторном контроле и обучении (Ito, 1984, 2000), но и в когнитивных задачах (Ito, 2012; Buckner, 2013). В частности, человеческий мозжечок, по-видимому, участвует в специфических для человека задачах, таких как передвижение на двух ногах, обработка естественного языка и использование инструментов (Lieberman, 2014).После построения модели мозжечковой сети в масштабе человека компьютерное моделирование модели станет полезным инструментом для изучения роли мозжечка в таких сложных задачах.

Было предпринято несколько попыток смоделировать модели крупномасштабных пиковых сетей на суперкомпьютерах. Крупномасштабная модель коры головного мозга с 1,51 миллиардами нейронов и 16,8 триллионами синапсов была построена на флагманском японском компьютере K (Центр вычислительных наук RIKEN) (Helias et al., 2012; Kunkel et al., 2014; Jordan et al., 2018). Для мозжечка мы ранее построили модель мозжечка в масштабе кошки, состоящую из 1 миллиарда импульсных нейронов на другом суперкомпьютере (Yamazaki et al., 2019). В настоящее время в рамках национального проекта под названием «Исследовательская задача №4 Post-K» мы строим крупномасштабные сетевые модели пиков коры головного мозга (Игараши и др., 2019), базальных ганглиев (Морен и др., 2019) , и мозжечок на компьютере К.

В этом исследовании мы стремились построить и смоделировать сетевую модель пиков мозжечка в человеческом масштабе в рамках проекта Post-K, в котором мы используем всю компьютерную систему K и наш собственный симулятор нейронной сети с пиками MONET (Millefeuille-like Организация нейронной сети) (Igarashi et al., 2019). Симулятор MONET оптимизирован для компьютера K и его преемника Fugaku (Центр вычислительных наук RIKEN). Имитатор размещает данную крупномасштабную сеть пиковых значений на двумерном многослойном листе и разбивает лист на несколько меньших плиток для параллельных вычислений, где подсети на соседних плитках могут обмениваться пиками. Этот метод декомпозиции на основе плиток обеспечивает хорошее свойство слабого масштабирования, поскольку каждой плитке достаточно, чтобы взаимодействовать только с окружающими плитками.Однако за разложением по тайлам стоит сильное предположение: целевая сеть должна состоять в основном из соединений ближнего действия и нескольких соединений дальнего действия. Другими словами, целевой области мозга должно быть достаточно, чтобы характерная анатомическая структура могла эффективно моделироваться на симуляторе MONET.

Мозжечок известен своей регулярной и повторяющейся кристаллической анатомической структурой (Eccles et al., 1967), которая кажется идеальной для разложения на основе плитки. Поэтому мы построили нашу предыдущую модель пиковой сети мозжечка на симуляторе MONET, увеличив размер сети.Благодаря характерной структуре мозжечка мы достигли хорошего слабого масштабирования с 1024 узлов до 82 944 узлов на компьютере K. Наша модель — это не просто базовая модель, показывающая только спонтанную активность, но функциональная модель, которая может воспроизводить базовую задачу рефлекса движения глаз, называемую оптокинетическим ответом (OKR). В конце концов, используя все 82944 узла компьютера K, нам удалось смоделировать модель мозжечка в масштабе человека с 68 миллиардами нейронов.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

K Компьютер

До отключения 30 августа 2019 года компьютер K (Центр вычислительных наук RIKEN) был флагманским суперкомпьютером Японии.Мы использовали этот компьютер для моделирования мозжечка. Обзор компьютера K описан в другом месте (Miyazaki et al., 2012). Вкратце, компьютер K содержал в общей сложности 82 944 вычислительных узла и 1,26 петабайта памяти DRAM. Пиковая производительность составила 11,3 PFLOPS. Каждый узел имел ЦП SPARC VIIIfx с 8 ядрами, работающими на частоте 2 ГГц, и 16 ГБ памяти DRAM. Вычислительные узлы были связаны шестимерным тором, называемым сетью «Тофу». OpenMP v3.0 и MPI v2.1 поддерживались для параллельного программирования.

Симулятор нейронной сети MONET

На компьютере K мы запустили универсальный симулятор нейронной сети с импульсами под названием MONET (Millefeuille-подобная организация нейронных сетей) (Igarashi et al., 2019). Симулятор MONET разработан для работы на многоузловых кластерах, таких как компьютер K. Симулятор вычисляет динамику данной крупномасштабной модели сети с пиками параллельно, разделяя всю сеть на несколько небольших подсетей, называемых «тайлами», присваивая тайл процессору и выполняя числовые вычисления на каждом процессоре независимо, одновременно обмениваясь пиками между ними. процессоров (рис. 1А).Плитка может уложить произвольное количество слоистых листов по оси z , что подходит для естественного построения нейронных сетей слоистого типа, таких как кора мозжечка с тремя слоями (зернистый слой, слой клеток Пуркинье и молекулярный слой). .

Рисунок 1. Построение модели нейронной сети мозжечка. (A) Схема тайловой структуры, составленной из двумерных листов нейронных сетей. Мы показываем трехмерную структуру нашей модели мозжечковой сети.Точки обозначают нейроны. Лист нейронов мозжечка размером 2 × 2 мм на плитке (слева) разделен на правильные квадратные плитки (справа). Каждая плитка обменивается данными с соседними плитками. (B) Схема цитоархитектуры мозжечка. Мозжечок получает два типа афферентов от клеток моста и нижних оливковых клеток соответственно.

Типичный пример использования симулятора следующий. Сначала пользователи подготавливают файлы параметров в формате JSON, который определяет параметры моделирования и параметры нейронной сети соответственно.Первый включает время моделирования, количество используемых узлов, размер плитки и имя выходного файла (дополнительный рисунок S1). Последний описывает толщину слоя, количество нейронов в плитке, типы нейронов и связь между нейронами (дополнительный рисунок S2). Параметры нейрона включают постоянную времени мембраны, порог, значения покоя и сброса мембранного потенциала, внешнего тока (I_ex) и абсолютного рефрактерного периода. Параметры связности определяют площадь проекции, вероятность соединения, постоянную времени рецептора, реверсивный потенциал рецептора и синаптический вес.Во-вторых, сценарий python генерирует промежуточные файлы для всех вычислительных узлов из файла JSON. Эти промежуточные файлы используются для построения сети на симуляторе MONET. Ядром симулятора MONET является программа на языке C, которая считывает файлы, выполняет моделирование с использованием прямого метода Эйлера с фиксированным временным шагом 0,1 мс и генерирует выходные данные. Эти данные включают время вычислений, время всплеска и его идентификатор нейрона, а также положение нейрона в трехмерном пространстве.

Модель нейронной сети мозжечка

Мы реализовали разработанную нами ранее сетевую модель пиков мозжечка (рис. 1B; Yamazaki and Nagao, 2012) на симуляторе MONET.Модель получает два афферентных входа от мшистых волокон и волокон лазания. Мы реализовали один квадратный миллиметр нейронального листа мозжечка на плитке, и количество плиток было увеличено, чтобы увеличить размер сети в плоскости x — y и глубину по оси z . Вдоль оси z мы уложили семь слоев: верхний и нижний молекулярные слои, слой клеток Пуркинье, зернистый слой, глубокое ядро ​​мозжечка, нижнюю оливу и мост с толщиной 0.1, 0,1, 0,03, 0,2, 0,1, 0,1 и 0,2 мм соответственно (Eccles et al., 1967). Слой может иметь несколько листов, уложенных стопкой вдоль оси z . Рисунок 1A показывает трехмерную структуру нашей модели мозжечковой сети. Верхний молекулярный слой состоял из четырех листов звездчатых ячеек (ST), и каждый лист содержал 32 × 32 ST. Глубокий молекулярный слой и слой клеток Пуркинье представляли собой единый лист, содержащий 32 × 32 клетки-корзины (BA) и клетки Пуркинье (PC), соответственно. Гранулированный слой состоял из восьми листов гранулярных клеток (GR) и листа клеток Гольджи (GO).Лист ГР содержал 320 × 320 ГР, а ГО-лист 32 × 32 ГО. Глубокое ядро ​​мозжечка и мост представляли собой единый лист с 32 × 32 клетками глубокого ядра мозжечка (DCN) и мостовидными клетками, соответственно. Нижний оливковый слой содержит только один лист с одной нижней оливковой клеткой (IO). Таблица 1 суммирует общее количество нейронов для плитки. Эти числа были установлены на основе предыдущих экспериментальных данных (Lange, 1974, 1975; Ito, 1984; Harvey and Napper, 1991; Heckroth, 1994). Нейроны были смоделированы как дырявые объединяющие и возгорающие единицы, основанные на проводимости.Параметры были установлены на основе наших предыдущих исследований. В таблице 2 приведены параметры каждого нейрона.

Таблица 1. Количество нейронов на плитку (1 мм ² ) в каждом слое мозжечка.

Таблица 2. Параметры нейрона.

Анатомические связи между нейронами были выполнены в соответствии с известной анатомической структурой (Eccles et al., 1967; Apps, Garwicz, 2005; Barmack, Yakhnitsa, 2008a). В симуляторе MONET соединения задавались как двумерные гауссианы с параметрами площади проекции и вероятности соединения.В таблице 3 приведены настройки вероятности соединения на пике и сигме двумерной функции Гаусса. Примечательно, что реализация соединений через параллельные волокна требует особой осторожности, поскольку параллельные волокна проходят не радиально, а прямоугольно. Параллельные оптоволоконные соединения были установлены с указанием ширины (pre_width), длины (post_width) и вероятности соединения, как на дополнительном рисунке S3. В таблице 4 приведены параметры. Нейроны имеют синапсы с α-амино-3-гидрокси-5-метил-4-изоксазолепропионовой кислотой (AMPA) и N-метил-D-аспартатом (NMDA) или γ-аминомасляной кислотой типа A (GABAA) и типом γ-аминомасляной кислоты. Б (ГАБАБ).Динамика синапсов описывалась альфа-функциями. Постоянные времени приведены в Таблице 5. Каждое синаптическое соединение имеет свой вес соединения. Значения веса приведены в Таблице 6.

Таблица 3. Внутрирегиональная связь для двумерной функции Гаусса.

Таблица 4. Внутрирегиональное соединение для функции orthogornal_cross.

Таблица 5. Постоянные времени для синапсов.

Таблица 6. Синаптические веса.

Численное моделирование модели мозжечка

Во-первых, мы исследовали активность модели в состоянии покоя в ответ на спонтанные входные сигналы мшистых волокон с частотой 8 Гц. Мы измерили масштабируемость моделирования, описанного ниже. Затем в качестве эталонного теста для подтверждения динамики сети, соответствующей экспериментальным данным, мы выполнили компьютерное моделирование простой задачи управления движением глаз, зависящей от мозжечка, под названием OKR. OKR — это рефлекс движения глаз, который вызывается медленным перемещением всего изображения поля зрения по сетчатке.Мозжечок выдает двигательную команду глазам двигаться в том же направлении, что и движение поля зрения, так что размытость изображения сетчатки уменьшается (Shutoh et al., 2006). В OKR мозжечок получает информацию о скорости движения визуального мира от ядра reticularis tegmenti pontis (NRTP) и выдает двигательную команду от клеток вестибулярного ядра (VN). В нашей модели NRTP состоял из 32 × 32 ячеек, выровненных по двумерной сетке. Для клеток NRTP мы устанавливаем постоянную времени мембраны, порог, значение сброса, мембранный потенциал покоя и абсолютный рефрактерный период равными 40 мс, -60 мВ, -70 мВ, -70 мВ и 1 мс соответственно.Двумерная функция Гаусса использовалась для подключения ячеек NRTP к GR. Вероятность соединения на пике и сигме двумерной функции Гаусса была установлена ​​на 0,1 и 75 соответственно. С другой стороны, ПК проецируют на ячейки VN. VN состояла из 32 × 32 ячеек, выровненных по двумерной сетке. Мы подали синусоидально модулирующий I_ex в ячейки NRTP. I_ex ячеек ПК и VN было установлено равным 24 и 40 нА соответственно. Мы устанавливаем веса синапсов, как показано в дополнительной таблице S1. Остальные параметры были такими же, как в модели мозжечковой сети, описанной выше.

Анализ спайк-паттернов гранулярных клеток

Характерной чертой нашей модели мозжечка является пространственно-временное комбинаторное кодирование входных сигналов мшистых волокон популяционной активностью ряда гранулярных клеток через случайные тормозящие связи с клетками Гольджи в гранулярном слое (Yamazaki and Tanaka, 2005, 2007a, b; Yamazaki and Нагао, 2012). В ответ на устойчивые сигналы мшистых волокон гранулярные клетки обнаруживают разные временные паттерны активности. Ячейки подвергаются случайному повторению переходов между импульсным и безмолвным состояниями.Пакетное состояние сохраняется от десятков до сотен миллисекунд. Поскольку разные гранулярные клетки демонстрируют разные временные паттерны активности, популяция активных гранулярных клеток постепенно изменяется во времени (дополнительный рисунок S4A). Чтобы количественно оценить постепенное изменение популяции активных гранулярных клеток, мы используем показатель, называемый «индекс сходства», определенный ранее.

Мы предполагаем, что время моделирования дискретизировано с временным разрешением dt (= 0,1 мс). Пусть f _i ( t ) будет пиковой активностью модели GR i в момент времени t (мс), таким образом, f _i ( t ) = 1 ( GR i вызывает всплеск во время t ), f _i ( t ) = 0 (иначе).Затем пусть z _i ( t ) будет временной кривой активности GR i (т.е. EPSP на ПК), экспоненциально затухающей с постоянной времени τ _PC следующим образом ( Ямазаки и Танака, 2007b):

zi⁢ (t) = 1τP⁢C⁢∑s = 0te⁢x⁢p⁢ (-t-sτP⁢C) ⁢fi⁢ (s) (1)

, где τ _PC было установлено равным 50 мс. Здесь сумма относительно с является дискретной версией временного интегрирования по с с dt .Мы определили индекс подобия SI (Δ t ) следующим образом (Yamazaki, Tanaka, 2007b):

S⁢I⁢ (Δ⁢t) = 1T⁢∑t = 0T∑izi⁢ (t) ⁢zi⁢ (t + Δ⁢t) ∑izi2⁢ (t) ⁢∑izi2⁢ (t + Δ⁢t) ( 2)

, где T представляет собой временную продолжительность для вычисления подобия. Здесь снова сумма относительно t обозначает дискретизированную версию временного интегрирования более t с Δ t . Устанавливаем T на 2 с. Индекс сходства в основном вычисляет нормализованную автокорреляцию для двух популяций GR в момент времени t и t + Δ t на t .Числитель вычисляет корреляцию, а знаменатель нормализует значение между 0 и 1. Другими словами, этот индекс показывает, насколько две популяции GR, разделенные Δ t , в среднем схожи. Если значение равно 1, то популяции идентичны, а если равно 0, они совершенно разные. Раздел «Дополнительные материалы S1» содержит более подробное объяснение.

Измерение масштабируемости

Слабое масштабирование и сильное масштабирование — два важных показателя для количественной оценки производительности численного моделирования.При слабом масштабировании мы увеличиваем размер модели нейронной сети (то есть количество нейронов и синапсов), одновременно увеличивая количество задействованных вычислительных узлов, при этом вычислительная нагрузка на каждый узел остается неизменной. Идеальное слабое масштабирование означает, что время вычислений остается неизменным для сети любого размера. Другими словами, слабое масштабирование гарантирует, что мы можем моделировать сколь угодно крупномасштабные сетевые модели при условии наличия достаточной вычислительной мощности. Таким образом, возможно моделирование в масштабе человека или даже в более крупном масштабе.С другой стороны, при сильном масштабировании количество вычислительных узлов меняется при фиксированном размере сети. Идеальное сильное масштабирование приводит к сокращению времени вычислений вдвое за счет удвоения вычислительной мощности. Другими словами, сильное масштабирование гарантирует, что компьютерное моделирование может быть быстрее по мере увеличения вычислительной мощности.

Для выполнения моделирования в масштабе человека важно свойство слабого масштабирования. Поэтому мы исследовали свойство слабого масштабирования нашей симуляции.

Результаты

Сетевая динамика

В модели мозжечковой сети GR в гранулярном слое получают внешний вход от клеток Pons (Figure 1B).Во-первых, мы исследовали динамику сети в ответ на самопроизвольный разряд в мостах, которые срабатывали с частотой 8 Гц. В условиях самопроизвольного разряда средняя частота срабатывания ST, BA, PC, GR, GO и DCN составляла 14, 14, 55, 1,9, 0,10 и 27 Гц соответственно. В таблице 7 мы сравнили смоделированные скорости стрельбы и экспериментальные данные на грызунах.

Таблица 7. Скорость стрельбы в состоянии покоя.

Затем мы провели моделирование в клетках Pons, излучающих спайки с высокой частотой, которые срабатывали с частотой 50 Гц.На рисунке 2A показан растровый график GR в ответ на постоянные сильные входные сигналы в Pons. GR неоднократно излучали всплески всплесков через случайные промежутки времени, а затем внезапно прекращались. Различные GR показали разные временные модели активности. Чтобы подтвердить свойство, мы рассчитали индекс подобия по формуле. 2 и нанесена на рис. 2В. Показатель подобия монотонно уменьшается с увеличением Δ t . Результат предполагает, что популяция активных GR изменяется постепенно и медленно со временем, и любая популяция появится только один раз в течение цикла входных сигналов (см. Дополнительный материал S1).Этот паттерн активности возник из случайной повторяющейся тормозной сети, состоящей из GR и GO. Эти данные воспроизводят подобную резервуару модель активности GR, продемонстрированную в предыдущих исследованиях (Yamazaki and Tanaka, 2007a).

Рис. 2. Спайковые паттерны гранулярных клеток (A) Паттерн активности 1024 гранулярных клеток, выбранных случайным образом в ответ на постоянные входные сигналы в течение 2000 мс. По горизонтальной оси отложено время (мс), по вертикальной оси — номер нейрона.Каждая точка представляет собой шип. (B) Индекс сходства спайковых паттернов гранулярных клеток.

Наконец, мы провели компьютерное моделирование OKR. В OKR кора мозжечка получает два входных сигнала (рис. 3А). Информация о визуальном движении передается от сетчатки к GR через мшистые волокна через NRTP. Информация о проскальзывании сетчатки передается на ПК через лазящие волокна через IO. Активность клеток VN, которые являются единственными выходными клетками мозжечка, соответствуют движению глаз (рис. 3А).Мы подавали синусоидально модулирующий внешний ток, как в схеме визуального движения на рисунке 3А, в ячейки NRTP. Клетки NRTP демонстрировали синусоидально модулирующую частоту возбуждения, аналогичную модели визуального движения (данные не показаны). На рисунке 3B показан растровый график GR в ответ на входные сигналы в ячейках NRTP. Мы обнаружили, что GR демонстрируют паттерн активности, подобный резервуару. На рисунках 3C, D показана частота активации ПК и ячеек VN соответственно. Компьютеры модулировали скорость выстрела не в фазе со скоростью выстрела ячеек NRTP.Результат соответствует рисунку 3А предыдущего исследования Ямазаки и Нагао (2012). На этом рисунке диапазон модуляции частоты срабатывания в ПК на 100-м такте составлял 50–80 Гц. Наше текущее моделирование имело тот же диапазон модуляции, что и в предыдущем исследовании (Yamazaki and Nagao, 2012). Нейронная активность ПК во время OKR была зарегистрирована у различных животных. Ниже показаны диапазоны модуляции частоты срабатывания в ПК в каждом исследовании; 30–50 Гц (кролик, рис. 3C в Nagao, 1988), 40–100 Гц (обезьяна, рис. 3C в Sato and Noda, 1992), 20–100 Гц (кошка, рис. 2A в Kitama et al., 1999), 40–100 Гц (мышь, рис. 3A в Yoshida et al., 2007). Результат моделирования в этом исследовании находится в пределах диапазона результатов исследований на животных. Кроме того, клетки VN модулировали скорость возбуждения вне фазы со скоростью возбуждения клеток PC из-за растормаживания. Этот результат соответствует рисунку 3B в предыдущем исследовании Ямазаки и Нагао (2012). На этом рисунке диапазон модуляции частоты возбуждения в ячейках VN на 100-м цикле составлял 30–90 Гц. В этом моделировании диапазон модуляции частоты срабатывания в VN составлял 20–50 Гц.Поскольку симулятор MONET не реализует правило пластичности, мы не исследовали адаптацию усиления OKR. Этот вопрос будет обсуждаться как ограничение в разделе «Обсуждение». Поскольку активность IO-ячеек играет важную роль в адаптации и также слишком мала, мы не подавали синусоидально модулирующий внешний ток в IO; поэтому в этом исследовании мы проигнорировали влияние проскальзывания сетчатки.

Рисунок 3. Компьютерное моделирование оптокинетического отклика (OKR). (A) Схема нейронной схемы мозжечка для OKR. Обратите внимание, что входные данные от клеток NRTP к клеткам вестибулярного ядра и проскальзыванию сетчатки игнорируются в этом моделировании OKR. NRTP, nucleus reticularis tegmenti pontis. (B) Образец активности 1024 гранулярных клеток, выбранных случайным образом в ответ на входные сигналы OKR в течение 2 с. По горизонтальной оси отложено время (с), по вертикальной оси — номер нейрона. Точка обозначает шип. (C) Скорость активации клеток Пуркинье. (D) Скорость возбуждения клеток вестибулярного ядра.В (C, D) данные по скорости стрельбы показывают среднее значение 1024 ячеек (точек). Линии показывают подгонку данных с помощью функций косинуса. По горизонтальной оси отложено время (с), по вертикальной оси — скорость стрельбы (пик / с).

Свойство слабого масштабирования

Мы измерили время вычислений, варьируя количество вычислительных узлов от 1024–4096 до 10 000–40 000 и, наконец, 82 944, а также увеличивая размер сети модели мозжечковой сети. Таким образом, мы проанализировали свойство слабого масштабирования модели мозжечковой сети (рис. 4А).С 1024 и 4096 узлами мы изменили начальное значение случайного числа и провели пять симуляций. Из-за ограниченных ресурсов было невозможно провести несколько симуляций на более чем 10 000 узлов. Для каждого узла мы получили время вычислений 456, 459, 429, 425 и 578 с, соответственно (синие квадраты, рис. 4A). Время вычислений не увеличивалось до 40 000 узлов. Однако на 82944 узлах время вычислений увеличилось в 1,5 раза. Тем не менее, это хорошее свойство масштабирования в данной модели.

Рисунок 4. Время вычислений в модели мозжечковой сети. (A) Слабое масштабирование. Мы варьировали количество вычислительных узлов: 1024, 4096, 10 000, 40 000 и 82 944. По горизонтальной оси отложено количество вычислительных узлов, а по вертикальной оси — время вычислений, затраченное на симуляцию в течение 1 с. Общее время вычислений (синий квадрат) = время вычисления мембранных потенциалов (время вычисления нейрона, красный кружок), время вычисления синаптических входов (время вычисления синапса, желтый кружок) и время вычисления связи между узлами (время связи, зеленый кружок) ).С 1024 и 4096 узлами мы провели пять симуляций. Для каждого узла мы получили общее время вычислений 456 ± 52,4, 459 ± 45,2, 429, 425 и 578 с соответственно (синие квадраты). Время вычислений нейронов составляло 150 ± 3,03, 154 ± 14,6, 149, 148 и 150 с соответственно. Время вычисления синапсов составляло 223 ± 3,01, 224 ± 2,23, 237, 229 и 225 с соответственно. Время связи составляло 83 ± 54, 80 ± 40, 43, 48 и 202 с соответственно. Данные для 1024 и 4096 узлов отображаются как среднее ± стандартное отклонение.Горизонтальная ось показана в логарифмическом масштабе. (B) Круговая диаграмма компонентов вычислительного времени с 1024 узлами. (C) Круговая диаграмма компонентов вычислительного времени с 1024 узлами для модели мозжечковой сети со спонтанным разрядом.

Время вычислений было рассчитано для мембранных потенциалов (время вычислений нейронов), вычисления синаптических входов (время вычислений синапсов) и связи через сеть для обмена информацией о спайках между различными вычислительными узлами (время связи).На рисунке 4A показано время каждого вычисления на каждом узле. С 1024 до 82944 узлов время вычислений нейронов и синапсов не увеличивалось; однако время связи увеличилось на 82 944 узлах. Увеличение общего времени вычислений на 82 944 узлах связано с увеличением времени связи. Обратите внимание, что увеличение времени связи наблюдалось при некоторых условиях настройки на 1024 и 4096 узлах. В симуляторе MONET двумерный лист мозжечка разбивается на обычные квадратные плитки и назначается для вычисления узлов на компьютере K.Есть вероятность, что плитки, требующие связи, были назначены удаленно вычислительным узлам. Таким образом, назначение может повлиять на время общения. Вопрос, связанный с оптимальным назначением тайлов для вычислительных узлов, будет рассмотрен в разделе «Обсуждение».

Используя полные узлы (82 944 узла) K-компьютера, общее количество нейронов в модели мозжечковой сети в масштабе человека составило 68 627 284 992 (приблизительно 68 миллиардов), что сопоставимо с человеческим мозжечком (Herculano-Houzel, 2009).Более того, в модели мозжечковой сети в масштабе человека общее количество синапсов составляло 5 389 950 000 000 (приблизительно 5,4 триллиона). Наконец, мы исследовали занимающую память для модели мозжечковой сети в масштабе человека. В компьютере K каждый узел имеет 16 ГБ памяти DRAM. При моделировании модели сети мозжечка в масштабе человека было занято до 9,6 ГБ памяти на узел, тогда общая память составила 0,80 ПБ (9,6 ГБ на узел × 82944 узла).

Далее мы исследовали разбивку вычислительного времени.На рисунке 4B показана круговая диаграмма различных компонентов вычислительного времени с 1024 узлами, что заняло 416 с для моделирования 1 с биологического времени. Время нейронов, синапсов и коммуникации составило 35, 54 и 11% соответственно. Модель мозжечковой сети на рисунках 4A, B получала постоянные сильные входные данные, что указывает на высокую активность во всей сети. Затем мы попытались исследовать время вычислений, когда активность во всей сети была низкой. Мы предположили, что более низкое состояние активности в сетевой модели соответствует спонтанному разряду.Поэтому мы создали модель сети мозжечка со спонтанным разрядом и выполнили моделирование с 1024 узлами. Модель мозжечковой сети со спонтанной разрядкой заняла 403 с, чтобы смоделировать 1 с биологического времени, что было меньше по сравнению с моделью мозжечковой сети, которая получала постоянные сильные входные данные (416 с). На рисунке 4C показана круговая диаграмма различных соотношений вычислительного времени для каждого компонента. Время вычислений нейронов, синапсов и коммуникации составило 47,9, 51,9 и <1% соответственно.Время коммуникации в модели мозжечковой сети со спонтанной разрядкой было незначительным по сравнению с моделью мозжечковой сети, получающей постоянные сильные входы. Это было связано с меньшим количеством излучаемых спайков в модели мозжечковой сети со спонтанным разрядом; следовательно, связь между узлами существенно сократилась. Эти результаты предполагают, что симулятор MONET реализует эффективные механизмы связи.

Обсуждение

Компьютерное моделирование сети мозжечка в масштабе человека Модель

В этом исследовании мы построили модель мозжечковой сети на основе электрофизиологических и анатомических данных и выполнили моделирование на компьютере K с помощью симулятора MONET.Мы провели компьютерное моделирование активности в состоянии покоя, вызванной спонтанными входными сигналами из мшистых волокон, а также динамику сети во время OKR. В последнем мы воспроизвели подобный резервуару паттерн активности гранулярных клеток и наблюдали сходные паттерны активности в экспериментах на животных (Yamazaki and Nagao, 2012). Мы также подтвердили хорошее свойство слабого масштабирования с 1024 до 82944 вычислительных узлов на компьютере K. Используя полные узлы (82944 узла) K-компьютера, мы смогли смоделировать модель мозжечка в масштабе человека, состоящую примерно из 68 миллиардов нейронов.

Что можно сделать с такой имитацией мозжечка в масштабе человека? Рассмотрены различные возможные варианты использования. Что касается функциональных ролей, мозжечок делится на функциональные модули, называемые микрокомплексами (Ito, 1984; Apps and Garwicz, 2005; Apps et al., 2018). Недавнее исследование с использованием фМРТ продемонстрировало, что мозжечок человека имеет функциональные расщепления для выполнения различных задач (King et al., 2019). Предполагается, что даже простая рефлексивная двигательная задача, такая как OKR, включает несколько микрокомплексов нейронной активности.Кроме того, недавнее исследование на мышах сообщает, что выполнение сложных когнитивных задач затрагивает обширные области коры головного мозга (Pinto et al., 2019). Поскольку мозжечок взаимодействует с этими корковыми областями (Buckner et al., 2011; Guell et al., 2018) при выполнении сложных задач у людей, предполагается, что обширные области мозжечка взаимодействуют с широко распространенными кортикальными областями. Поэтому для изучения того, как несколько областей мозжечка человека взаимодействуют для выполнения задач, будет полезно крупномасштабное моделирование мозжечка и даже моделирование всего мозга в масштабе человека.Между тем, данные о коннектомах человеческого мозга стали доступны постепенно. Для включения данных коннектома человека потребуется сетевая модель в масштабе человека. Как только нам удастся принять данные коннектома человеческого уровня, мы будем воспроизводить мозжечковую активность во время когнитивных задач, специфичных для человека. В конце концов, модель мозжечка в масштабе человека станет частью моделирования всего мозга в масштабе человека, что будет обсуждаться позже.

Текущие ограничения и будущие расширения

Хотя настоящая модель построена на основе известных электрофизиологических и анатомических данных (Yamazaki and Nagao, 2012) и имеет беспрецедентный размер, некоторые важные особенности отсутствуют.В мозжечке важную роль играет пластичность синапсов параллельных волокон и клеток Пуркинье (Marr, 1969; Albus, 1971; Ito, 2001; Ito et al., 2014; Yamazaki et al., 2015; Yamazaki and Lennon, 2019). Более того, в мозжечке распределены различные формы синаптической пластичности (D’Angelo, 2014). Связанная с этой пластичностью, детальная динамика синапсов с участием рецепторов и транспортеров, таких как метаботропные рецепторы глутамата и каналы Ca ²⁺ , также отсутствует. Поскольку эти рецепторы и переносчики участвуют в процессах передачи сигналов в дендритах (Tank et al., 1988; Эйлерс и др., 1995; Ito, 2001, 2002), модели нейронов с несколькими отделениями, а не с одним отделением, используемые в этом исследовании, должны быть приняты во внимание. Это будущие расширения, которые мы стремимся решить.

Еще одним ограничением настоящего моделирования является время вычислений. Даже простая симуляция активности в состоянии покоя заняла в 578 раз больше времени, чем время настенных часов. Это означает, что компьютерное моделирование активности мозжечка всего за 1 минуту занимает почти 10 часов.Столь медленное время вычислений существенно ограничивает наши исследования. Например, моторное обучение, зависящее от мозжечка, занимает по крайней мере несколько часов или даже дней (Shutoh et al., 2006). Компьютерное моделирование такого обучения практически невозможно. Для ускорения компьютерного моделирования специальное оборудование для параллельных вычислений, такое как графические процессоры (GPU), обеспечивает огромную вычислительную мощность для моделирования мозжечка. Ямазаки и Игараси (2013) построили модель мозжечка с импульсной сетью с 0.1 миллион нейронов на графическом процессоре, и удалось смоделировать 1 секунду биологического времени в течение 1 секунды времени настенных часов (моделирование в реальном времени). Позже Ямазаки и др. (2019) использовали суперкомпьютер Shoubu, состоящий из 1024 процессоров PEZY-SC, и построили модель мозжечка в масштабе кошки с миллиардом импульсных нейронов, позволяющую моделировать в реальном времени. Некоторые модели мозжечка демонстрируются в адаптивном управлении роботом (Garrido et al., 2013; Casellato et al., 2015). Японский флагманский суперкомпьютер следующего поколения Fugaku будет иметь в 100 раз больше вычислительных возможностей, чем компьютер K.Симулятор MONET на Fugaku сможет выполнять симуляцию в реальном времени. Еще одним будущим расширением станет моделирование в реальном времени.

Свойство масштабирования также является проблемой. Симулятор MONET успешно смоделировал модель сети мозжечка с идеальным свойством слабого масштабирования до 40 000 узлов. Однако время вычислений увеличилось на 82944 узла. Это увеличение произошло из-за значительного увеличения времени общения. Есть несколько возможных причин увеличения времени общения.Во-первых, отображение двумерного листа мозжечка в трехмерном пространстве вычислительных узлов, соединенных Тофу в компьютере K, влияет на время связи. Существует вероятность того, что непрерывность между соседними тайлами не сохраняется при размещении тайлов на узлах. Следовательно, удаленные плитки могут увеличивать время связи из-за ненужной удаленной связи и конфликтов связи, особенно при использовании большого количества узлов. Этого можно избежать, сопоставив листы с вычислительными узлами, сохранив при этом их непрерывность.Во-вторых, может увеличиться задержка синхронизации узла. Незначительная несбалансированность нагрузки между узлами из-за флуктуации нейронной активности может происходить с небольшим количеством узлов; однако его влияние на общее прошедшее время будет увеличиваться по мере увеличения количества узлов, поскольку для синхронизации требуется больше времени для большего количества узлов. Эта проблема может быть решена на суперкомпьютере с другой топологической сетью, например с толстым деревом. Оптимизация симулятора для Fugaku станет еще одним важным расширением.

Сравнение с другими крупномасштабными моделями

Современные суперкомпьютеры позволяют исследователям мозжечка строить крупномасштабные сетевые модели. Настоящая модель находится на одном конце спектра: размер сети велик, но модель нейрона проста (то есть точечные нейроны). С другой стороны, разрабатывается модель нейрона (т.е. нейроны с несколькими отделениями), но размер сети не такой большой. Несколько исследователей построили модели с последним макияжем. Solinas et al. (2010) сообщили, что центрально-окружающие рецептивные поля для гранулярных клеток в качестве пространственно-временного фильтра возникли из сетевой динамики с клетками Гольджи.Биллингс и др. (2014) исследовали возможность разреженного кодирования без потерь в гранулированном слое. Cayco-Gajic et al. (2017) исследовали информационную емкость параллельных волоконно-оптических входов в ячейке Пуркинье. Судхакар и др. (2017) продемонстрировали синхронизированные колебания между гранулярными клетками и клетками Гольджи в гранулярном слое. Многокомпонентные нейронные модели делают модель сети более реалистичной, тогда как из-за большой вычислительной нагрузки размер сети не может быть большим. Фактически, модели нейронов с несколькими отсеками используются для изучения детальной внутриклеточной динамики отдельного нейрона (De Schutter and Bower, 1994a, b; Roth and Häusser, 2001; Steuber et al., 2007; Zang et al., 2018). Таким образом, существует компромисс между размером сети и деталями отдельных нейронов. Чтобы решить эту проблему, Casali et al. (2019) предложили каркасную модель мозжечка, которая ставит под угрозу размер сети и модели нейронов.

При моделировании коры головного мозга Ижикевич и Эдельман сообщили о моделировании таламокортикального контура, который имеет сотни миллиардов нейронов и почти один квадриллион синапсов (Ижикевич, 2005; Ижикевич и Эдельман, 2008), но детали не были описаны.Используя компьютер K, Kunkel et al. (2014) и Jordan et al. (2018) построили сбалансированную случайную модель корковой сети, состоящую из 80% возбуждающих и 20% тормозных нейронов, объединяющих и запускающих, с помощью симулятора NEST (Gewaltig and Diesmann, 2007). В этих исследованиях использовались полные узлы компьютера K, и в Jordan et al. (2018) модель состояла из 1,51 миллиарда нейронов и 16,8 триллиона синапсов, что составляет одну десятую количества нейронов в коре головного мозга человека (Herculano-Houzel, 2009). Однако модели потребовалось около 800 с для моделирования 1 с биологического времени.Используя симулятор MONET, Igarashi et al. (2019) построили модель коры с 6,04 миллиардами нейронов и 24,5 триллиона синапсов, что составляет одну треть коры головного мозга человека, на 63 504 узлах компьютера K, и симуляция заняла 322 секунды для симуляции биологического времени 1 с. Поскольку симулятор MONET демонстрирует хорошее свойство слабого масштабирования (Igarashi et al., 2019), симулятор будет имитировать модель коры головного мозга того же размера, что и Jordan et al. (2018) в два раза быстрее.

Помимо этих предыдущих исследований, наше первое сообщение о модели мозжечковой сети, демонстрирующей реалистичное поведение с хорошим свойством слабого масштабирования вплоть до человеческого масштаба.В частности, свойство слабого масштабирования было реализовано за счет кристаллизованной анатомической структуры мозжечка, которая кажется оптимальной для метода разложения на основе плитки, принятого в симуляторе MONET.

На пути к построению сети полного мозга Модель

Мозжечок связан с другими областями мозга; кора головного мозга и мозжечок образуют петлю церебро-мозжечковой коммуникации (Kelly, Strick, 2003; Bostan et al., 2013; Proville et al., 2014; Voogd, 2014).В этой петле мозжечковые выходы достигают первичной моторной и премоторной коры через таламус. Далее мозжечок получает информацию от первичной моторной и премоторной коры через мосты. Недавние исследования показали, что мозжечко-таламо-корковая система играет важную роль в моторном контроле (Viaro et al., 2017; Nashef et al., 2018, 2019) и моторном обучении (Tanaka et al., 2018). Недавнее исследование также продемонстрировало, что кортико-мозжечковая петля способствует когнитивным процессам (Gao et al., 2018). У неподвижных животных была показана синхронизация между потенциалами локального поля мозжечка (LFP) и сенсомоторными кортикальными LFP в диапазоне тета-частот (Courtemanche and Lamarre, 2005). Чтобы понять функцию мозга, нам нужно рассмотреть взаимодействие с несколькими областями мозга. Мы разработали модель нейронной сети с импульсами первичной моторной коры (Игараши и др., 2019) и таламуса (неопубликованные данные) с помощью симулятора MONET. Этот симулятор может соединять модели мозжечковой сети и таламо-кортикальной сети (неопубликованные данные).Наша модель мозжечко-таламо-кортикальной сети может способствовать пониманию функционального взаимодействия коры головного мозга и мозжечка, а также механизма синхронизации. Кроме того, предыдущие исследования показали, что мозжечок и базальные ганглии взаимосвязаны (Hoshi et al., 2005; Bostan et al., 2010, 2013; Bostan and Strick, 2018). Недавние исследования также показали, что продукция мозжечка влияет на нейрональную активность базальных ганглиев и поведение, зависимое от базальных ганглиев (Chen et al., 2014; Xiao et al., 2018). Чтобы изучить роль этих межрегиональных коммуникаций как в моторных, так и в когнитивных функциях, потребуется модель всего мозга.

Кроме того, мозг имеет несколько обучающих систем. В частности, кора головного мозга, мозжечок и базальные ганглии считаются неконтролируемой, контролируемой системой обучения и системой обучения с подкреплением соответственно (Doya, 1999, 2000). Недавно Ямазаки и Леннон (2019) предположили, что мозжечок является машиной обучения с подкреплением.Эти исследования показывают, что несколько обучающих систем (контролируемые и подкрепляющие системы обучения) работают в мозжечке параллельно. Крупномасштабное моделирование мозжечка и всего мозга позволит нам изучить, как несколько обучающих систем работают параллельно в мозжечке и даже во всем мозге. Помимо нейронов, накапливаются экспериментальные данные о роли глиальных клеток (Ben Haim and Rowitch, 2017). Было бы интересно включить нейроны и глиальные клетки в модель мозжечка и всего мозга человека.Мы считаем, что моделирование моделей принесет новые идеи.

Заключение

Мы построили модель мозжечковой сети на основе электрофизиологических и анатомических данных на компьютере K с использованием симулятора MONET. Модель мозжечковой сети с симулятором MONET воспроизводила паттерн активности гранулярных клеток и моделирование OKR, как показано на предыдущей модели мозжечковой сети. Более того, симулятор MONET показал хорошее слабое масштабирование для нашей модели мозжечковой сети.В конце концов, мы продемонстрировали имитацию модели мозжечковой сети в масштабе человека. Эти результаты служат фундаментальным шагом к моделированию всего мозга в масштабе человека и способствуют нашему исследованию вычислительных механизмов в мозжечке человека.

Заявление о доступности данных

Полный файл JSON с настройками компьютера и параметрами нейронной сети для модели мозжечка можно найти на GitHub https://github.com/yamaurahiroshi/MONET.

Авторские взносы

HY, JI и TY разработали исследование, проанализировали и интерпретировали смоделированные данные; HY выполнила моделирование; JI разработала программное обеспечение для моделирования нейронной сети.HY и TY написали рукопись.

Финансирование

Эта работа была поддержана Министерством образования, культуры, спорта, науки и технологий (MEXT) как «Исследовательская задача № 4 после К» (анализ больших данных мозга, моделирование всего мозга и архитектура искусственного интеллекта в стиле мозга. ) (hpci160246, hpci170243 и hpci180189). Часть этой работы была поддержана грантом MEXT KAKENHI № 17H06310.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Мы благодарим докторов наук. Кенджи Дойя, Чже Сун, Хейдаринежад Мортеза и Карлос Гутьеррес за полезные обсуждения.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fninf.2020.00016/full#supplementary-material

Список литературы

Амунтс, К., Эбелл, К., Мюллер, Дж., Телефонт, М., Нолл, А., и Липперт, Т. (2016). Проект «Человеческий мозг»: создание европейской исследовательской инфраструктуры для декодирования человеческого мозга. Neuron 92, 574–581. DOI: 10.1016 / j.neuron.2016.10.046

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Apps, R., Hawkes, R., Aoki, S., Bengtsson, F., Brown, A.M, Chen, G., et al. (2018). Модули мозжечка и их роль как функциональные единицы обработки мозжечка. Мозжечок 17, 654–682. DOI: 10.1007 / s12311-018-0952-3

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бармак Н. Х., Яхница В.(2008a). Функции интернейронов мозжечка мыши. J. Neurosci. 28, 1140–1152. DOI: 10.1523 / jneurosci.3942-07.2008

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бармак Н. Х., Яхница В. (2008b). Распределение гранулярных клеток, выступающих на очаговые клетки Пуркинье в uvula-nodulus мыши. Неврология 156, 216–221. DOI: 10.1016 / j.neuroscience.2008.07.030

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Биллингс, Г., Пиазини, Э., Лыринц, А., Нуссер, З., и Сильвер, Р. А. (2014). Сетевая структура на входном уровне мозжечка обеспечивает разреженное кодирование без потерь. Neuron 83, 960–974. DOI: 10.1016 / j.neuron.2014.07.020

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Блот, А., де Солажес, К., Остойич, С., Сапиро, Г., Хаким, В., и Лена, К. (2016). Инвариантное во времени прямое ингибирование клеток Пуркинье в коре мозжечка in vivo . Дж.Physiol. 594, 2729–2749. DOI: 10.1113 / JP271518

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бостан, А. К., Дум, Р. П., и Стрик, П. Л. (2013). Сети мозжечка с корой головного мозга и базальными ганглиями. Trends Cogn. Sci. 17, 241–254. DOI: 10.1016 / j.tics.2013.03.003

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бакнер, Р. Л., Кринен, Ф. М., Кастелланос, А., Диас, Дж. К. и Йео, Б. Т. (2011).Организация человеческого мозжечка оценивается по внутренней функциональной связности. J. Neurophysiol. 106, 2322–2345. DOI: 10.1152 / jn.00339.2011

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Казали, С., Марензи, Э., Медини, К., Казеллато, К., и Д’Анджело, Э. (2019). Реконструкция и моделирование каркасной модели мозжечковой сети. Фронт. Нейроинформ. 13:37. DOI: 10.3389 / fninf.2019.00037

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Казеллато, К., Антониетти, А., Гарридо, Дж., Ферриньо, Г., Д’Анджело, Э., и Педрокки, А. (2015). Распределенная пластичность мозжечка реализует обобщенные многомасштабные компоненты памяти в сенсомоторных задачах реального робота. Фронт. Comput. Neurosci. 9:24. DOI: 10.3389 / fncom.2015.00024

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кайко-Гаджик, Н. А., Клопат, К., Сильвер, Р. А. (2017). Для декорреляции и разделения паттернов в сетях с прямой связью требуется разреженная синаптическая связность. Nat. Commun. 8: 1116. DOI: 10.1038 / s41467-017-01109-y

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Chen, C.H., Fremont, R., Arteaga-Bracho, E.E., and Khodakhah, K. (2014). Короткая латентная мозжечковая модуляция базальных ганглиев. Nat. Neurosci. 17, 1767–1775. DOI: 10.1038 / nn.3868

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чен, С., Августин, Дж. Дж., И Чаддертон, П. (2017). Последовательная обработка кинематических сигналов схемами мозжечка при произвольном взбивании. Nat. Commun. 8: 232. DOI: 10.1038 / s41467-017-00312-1

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Courtemanche, R., and Lamarre, Y. (2005). Колебания потенциала локального поля в коре мозжечка приматов: синхронизация с корой головного мозга во время активного и пассивного ожидания. J. Neurophysiol. 93, 2039–2052. DOI: 10.1152 / jn.00080.2004

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кроули, Дж.Дж., Фиораванте Д. и Регер В. Г. (2009). Динамика быстрого и медленного ингибирования со стороны клеток Гольджи мозжечка позволяет гибко контролировать синаптическую интеграцию. Neuron 63, 843–853. DOI: 10.1016 / j.neuron.2009.09.004

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Де Шуттер, Э., и Бауэр, Дж. М. (1994a). Модель активной мембраны клетки Пуркинье мозжечка. I. Моделирование токовых клещей в срезе. J. Neurophysiol. 71, 375–400. DOI: 10.1152 / ян.1994.71.1.375

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Де Шуттер Э. и Бауэр Дж. М. (1994b). Активная мембранная модель клетки Пуркинье мозжечка II. Моделирование синаптических ответов. J. Neurophysiol. 71, 401–419. DOI: 10.1152 / jn.1994.71.1.401

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дизон, М. Дж., И Ходаха, К. (2011). Роль интернейронов в формировании ответов клеток Пуркинье в коре мозжечка. J. Neurosci. 31, 10463–10473. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.1350-11.2011

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дюге, Г. П., Брунель, Н., Хаким, В., Шварц, Э., Чат, М., Левеск, М. и др. (2009). Электрическая связь обеспечивает настраиваемые низкочастотные колебания и резонанс в сети клеток Гольджи мозжечка. Neuron 61, 126–139. DOI: 10.1016 / j.neuron.2008.11.028

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Экклс, Дж.К., Ито, М., и Сентаготаи, Дж. (1967). Мозжечок как нейрональная машина. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer-Verlag.

Google Scholar

Эйлерс, Дж., Августин, Дж. Дж. И Коннерт, А. (1995). Подпороговая синаптическая передача сигналов Ca ²⁺ в тонких дендритах и ​​шипах нейронов Пуркинье мозжечка. Природа 373, 155–158. DOI: 10.1038 / 373155a0

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гао, З., Дэвис, К., Томас, А.М., Экономо, М. Н., Абрего, А. М., Свобода, К. и др. (2018). Кортико-мозжечковая петля для двигательного планирования. Природа 563, 113–116. DOI: 10.1038 / s41586-018-0633-x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гарридо Дж., Луке Н. Р., Д’Анджело Э. и Рос Э. (2013). Распределенная пластичность мозжечка реализует адаптируемый контроль усиления в задаче манипуляции: роботизированное моделирование с обратной связью. Фронт. Нейронные схемы 7: 159. DOI: 10.3389 / fncir.2013.00159

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гевалтиг, М. О., Дисманн, М. (2007). NEST (Инструмент нейронного моделирования). Scholarpedia 2: 1430. DOI: 10.4249 / scholarpedia.1430

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Харви Р. Дж. И Нэппер Р. М. (1991). Количественные исследования мозжечка млекопитающих. Прог. Neurobiol. 36, 437–463. DOI: 10.1016 / 0301-0082 (91)

-p

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хекрот, Дж.А. (1994). Количественный морфологический анализ ядер мозжечка у нормальных и мутантных мышей. I. Морфология и количество клеток. J. Comp. Neurol. 343, 173–182. DOI: 10.1002 / cne.

0113

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хелиас, М., Кункель, С., Масумото, Г., Игараси, Дж., Эпплер, Дж. М., Исии, С. и др. (2012). Суперкомпьютеры готовы к использованию в качестве машин открытий для нейробиологии. Фронт. Нейроинформ. 6:26. DOI: 10.3389 / fninf.2012.00026

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хольцман Т., Раджапакса Т., Мостофи А. и Эджли С.А. (2006). Различные ответы клеток Пуркинье мозжечка крыс и клеток Гольджи, вызванные широко распространенными конвергентными сенсорными сигналами. J. Physiol. 574, 491–507. DOI: 10.1113 / jphysiol.2006.108282

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Hoshi, E., Tremblay, L., Féger, J., Carras, P. L., and Strick, P.Л. (2005). Мозжечок сообщается с базальными ганглиями. Nat. Neurosci. 8, 1491–1493. DOI: 10.1038 / nn1544

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Игараси, Дж., Ямаура, Х., Ямазаки, Т. (2019). Крупномасштабное моделирование слоистого кортикального слоя модели сети шипов с использованием метода разбиения плитки. Фронт. Нейроинформ. 13:71. DOI: 10.3389 / fninf.2019.00071

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Изопе, П.и Барбур Б. (2002). Свойства унитарных гранулярных клеток–> синапсы клеток Пуркинье в срезах мозжечка взрослых крыс. J. Neurosci. 22, 9668–9678. DOI: 10.1523 / jneurosci.22-22-09668.2002

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ито, М. (1984). Мозжечок и нервный контроль. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Raven Press.

Google Scholar

Ито, М. (2012). Мозжечок: мозг для неявной самости. Верхняя Седл-Ривер, Нью-Джерси: FT Press.

Google Scholar

Ито, М., Ямагути, К., Нагао, С., и Ямадзаки, Т. (2014). Длительная депрессия как модель пластичности мозжечка. Прог. Brain Res. 210, 1–30. DOI: 10.1016 / B978-0-444-63356-9.00001-7

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джелитай, М., Пуггиони, П., Исикава, Т., Ринальди, А., и Дугид, И. (2016). Дендритный баланс возбуждения-торможения формирует мозжечковый выход во время двигательного поведения. Nat.Commun. 7: 13722. DOI: 10.1038 / ncomms13722

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Jordan, J., Ippen, T., Helias, M., Kitayama, I., Sato, M., Igarashi, J., et al. (2018). Чрезвычайно масштабируемый код моделирования нейронных сетей: от ноутбуков до компьютеров с расширенными масштабами. Фронт. Нейроинформ. 12: 2. DOI: 10.3389 / fninf.2018.00002

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Келли Р. М. и Стрик П.Л. (2003). Петли мозжечка с моторной корой и префронтальной корой нечеловеческого приматы. J. Neurosci. 23, 8432–8444. DOI: 10.1523 / jneurosci.23-23-08432.2003

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ким, Дж., Ли, С., Цуда, С., Чжан, X., Асрикан, Б., Глосс, Б. и др. (2014). Оптогенетическое картирование тормозных цепей мозжечка показывает пространственно смещенную координацию интернейронов через электрические синапсы. Cell Rep. 7, 1601–1613.DOI: 10.1016 / j.celrep.2014.04.047

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кинг, М., Эрнандес-Кастильо, К. Р., Полдрак, Р. А., Иври, Р. Б., и Дидрихсен, Дж. (2019). Функциональные границы в мозжечке человека выявлены с помощью многодоменной батареи задач. Nat. Neurosci. 22, 1371–1378. DOI: 10.1038 / s41593-019-0436-x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Китама, Т., Омата, Т., Мизукоши, А., Уэно, Т., и Сато, Ю. (1999). Кодирование двигательной динамики в средней зоне хлопьев мозжечка кошек при оптокинетических движениях глаз. J. Neurophysiol. 82, 2235–2248. DOI: 10.1152 / jn.1999.82.5.2235

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кункель, С., Шмидт, М., Эпплер, Дж. М., Плессер, Х. Э., Масумото, Г., Игараши, Дж. И др. (2014). Пиковый код моделирования сети для компьютеров с петафокальным масштабом. Фронт. Нейроинформ. 8:78. DOI: 10.3389 / fninf.2014.00078

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Lange, W. (1974). Региональные различия в распределении клеток Гольджи в коре мозжечка человека и некоторых других млекопитающих. Cell Tissue Res. 153, 219–226.

Google Scholar

Lange, W. (1975). Количество и плотность клеток в коре мозжечка человека и некоторых других млекопитающих. Cell Tissue Res. 157, 115–124.

PubMed Аннотация | Google Scholar

Леду, М.С., Херст Д. К. и Лорден Дж. Ф. (1998). Единичная активность ядерных клеток мозжечка у бодрствующих генетически дистонических крыс. Неврология 86, 533–545. DOI: 10.1016 / s0306-4522 (98) 00007-4

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Либерман Д. (2014). История человеческого тела: эволюция, здоровье и болезни. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Книги Пантеона.

Google Scholar

Менарди, Ф., Варани, А. П., Комб, А., Лена, К., и Попа, Д. (2019). Функциональное изменение церебелло-церебрального сцепления в экспериментальной мышиной модели болезни Паркинсона. Cereb. Cortex 29, 1752–1766. DOI: 10.1093 / cercor / bhy346

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Миядзаки, Х., Кусано, Ю., Синдзё, Н., Фумиёси, С., Йококава, М., и Ватанабэ, Т. (2012). Обзор компьютерной системы К. Fujitsu Sci. Tech. J. 48, 255–265.

Google Scholar

Морен, Дж., Игараси, Дж., Шуно, О., Йошимото, Дж., И Доя, К. (2019). «Динамика базальных ганглиев и таламуса при паркинсоническом треморе», в Multiscale Models of Brain Disorders , ed. В. Куцуридис (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer-Verlag), 13–20. DOI: 10.1007 / 978-3-030-18830-6_2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Нагао С. (1988). Поведение хлопковых клеток Пуркинье коррелировало с адаптацией горизонтального оптокинетического движения глаз у пигментированных кроликов. Exp.Brain Res. 73, 489–497. DOI: 10.1007 / bf00406606

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Нашеф А., Коэн О., Харель Р., Израиль З. и Прут Ю. (2019). Обратимая блокада мозжечкового оттока раскрывает корковые цепи для координации движений. Cell Rep. 27, 2608–2619. DOI: 10.1016 / j.celrep.2019.04.100

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Нашеф А., Коэн О., Израиль З., Харель Р. и Прут Ю.(2018). Формирование моторного возбуждения коры головного мозга коррелирует со временем двигательных действий. Cell Rep. 23, 1275–1285. DOI: 10.1016 / j.celrep.2018.04.035

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пинто, Л., Раджан, К., Де Паскуале, Б., Тиберж, С. Ю., Танк, Д. У., и Броуди, К. Д. (2019). Зависимые от задачи изменения в крупномасштабной динамике и необходимости корковых областей. Neuron 104, 810–824. DOI: 10.1016 / j.neuron.2019.08.025

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Провиль, Р.Д., Сполидоро, М., Гийон, Н., Дюге, Г. П., Селими, Ф., Изоп, П. и др. (2014). Вовлечение мозжечка в корковые сенсомоторные цепи для контроля произвольных движений. Nat. Neurosci. 17, 1233–1239. DOI: 10.1038 / nn.3773

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рот, А., Хойссер, М. (2001). Компартментные модели клеток Пуркинье мозжечка крысы на основе одновременных соматических и дендритных записей патч-кламп. J. Physiol. 535, 445–472. DOI: 10.1111 / j.1469-7793.2001.00445.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сато Х. и Нода Х. (1992). Задние вермальные клетки Пуркинье у макак, отвечающие во время саккад, плавного преследования, вращения стула и / или оптокинетической стимуляции. Neurosci. Res. 12, 583–595. DOI: 10.1016 / 0168-0102 (92)

-k

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шуто, Ф., Оки, М., Китадзава, Х., Итохара, С., и Нагао, С. (2006). Память о двигательном обучении смещается транссинаптически от коры мозжечка к ядрам для консолидации. Неврология 139, 767–777. DOI: 10.1016 / j.neuroscience.2005.12.035

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Солинас, С., Ниус, Т., и Д’Анджело, Э. (2010). Реалистичная крупномасштабная модель зернистого слоя мозжечка предсказывает свойства пространственно-временной фильтрации контура. Фронт. Клетка. Neurosci. 4:12. DOI: 10.3389 / fncel.2010.00012

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Steuber, V., Mittmann, W., Hoebeek, F.E., Silver, R.A., De Zeeuw, C.I., Häusser, M., et al. (2007). Cerebellar LTD и распознавание образов клетками Пуркинье. Neuron 54, 121–136. DOI: 10.1016 / j.neuron.2007.03.015

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Судхакар, С. К., Хонг, С., Райков, И., Публио, Р., Ланг, К., Клоуз, Т., и другие. (2017). Пространственно-временное сетевое кодирование физиологических входов мшистых волокон зернистым слоем мозжечка. PLoS Comput. Биол. 13: e1005754. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1005754

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Танака Ю. Х., Танака Ю. Р., Кондо М., Терада С. И., Кавагути Ю. и Мацудзаки М. (2018). Активность таламокортикальных аксонов в моторной коре демонстрирует послойно-специфичную динамику во время моторного обучения. Neuron 100, 244–258.DOI: 10.1016 / j.neuron.2018.08.016

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Танк Д. В., Сугимори М., Коннор Дж. А. и Ллинас Р. Р. (1988). Пространственно разрешенная динамика кальция клеток Пуркинье млекопитающих в срезе мозжечка. Наука 242, 773–777. DOI: 10.1126 / science.2847315

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Виаро, Р., Бонацци, Л., Маджолини, Э., и Франки, Г. (2017). Мозжечковая модуляция сложных движений коры головного мозга у крыс. Cereb. Cortex 27, 3525–3541. DOI: 10.1093 / cercor / bhw167

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уолтер, Дж. Т., Дизон, М. Дж., И Ходахах, К. (2009). Функциональная эквивалентность восходящих и параллельных входов волокон в вычислениях мозжечка. J. Neurosci. 29, 8462–8473. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.5718-08.2009

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сяо, Л., Борнманн, К., Хатштат-Буркле, Л., и Шайффеле, П. (2018). Регуляция стриатарных клеток и целенаправленное поведение мозжечковыми выходами. Nat. Commun. 9: 3133. DOI: 10.1038 / s41467-018-05565-y

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ямазаки, Т., и Игараси, Дж. (2013). Мозжечок в реальном времени: крупномасштабная сетевая модель мозжечка, работающая в реальном времени с использованием графического процессора. Нейронная сеть. 47, 103–111. DOI: 10.1016 / j.neunet.2013.01.019

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ямазаки, Т., Игараси, Дж., Макино, Дж., И Эбисудзаки, Т. (2019). Моделирование искусственного мозжечка в масштабе кошки в реальном времени на процессорах PEZY-SC. Внутр. J. Высокая производительность. Comput. Прил. 33, 155–168. DOI: 10.1177 / 1094342017710705

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ямадзаки Т., Нагао С., Леннон В. и Танака С. (2015). Моделирование консолидации памяти во время посттренировочного периода при церебеловестибулярном обучении. Proc. Natl. Акад. Sci. США 112, 3541–3546.DOI: 10.1073 / pnas.1413798112

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ямазаки Т. и Танака С. (2007b). Пиковая сетевая модель для представления прохождения времени в мозжечке. евро. J. Neurosci. 26, 2279–2292. DOI: 10.1111 / j.1460-9568.2007.05837.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Йошида Т., Фунабики К. и Хирано Т. (2007). У мутантных мышей учащение входов карабкающихся волокон в хлопья мозжечка коррелирует с временной задержкой оптокинетического ответа. евро. J. Neurosci. 25, 1467–1474. DOI: 10.1111 / j.1460-9568.2007.05394.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Zang, Y., Dieudonné, S., and De Schutter, E. (2018). Отклики восходящих волокон, зависящие от напряжения и ответвлений, в клетках Пуркинье. Cell Rep. 24, 1536–1549. DOI: 10.1016 / j.celrep.2018.07.011

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Правительство Индии запускает первый в стране набор инструментов для моделирования на квантовом компьютере

авг.30, 2021 — Правительство Индии запустило первый в стране инструментарий для моделирования квантовых компьютеров под названием QSim, который позволит исследователям и студентам проводить экономически эффективные исследования в области квантовых вычислений.

QSim — одна из первых инициатив в стране, направленная на решение общей проблемы продвижения границ исследований квантовых вычислений в Индии. Этот проект выполняется совместно IISc Bangalore, IIT Roorkee и C-DAC при поддержке Министерства электроники и информационных технологий (MeitY) правительства Индии.

Набор инструментов QSim позволяет исследователям и студентам писать и отлаживать квантовый код, необходимый для разработки квантовых алгоритмов. Квантовые системы очень чувствительны к помехам из окружающей среды, и даже необходимые меры контроля и наблюдения могут нарушить их. Доступные и будущие квантовые устройства могут быть шумными, и методы, позволяющие снизить уровень ошибок окружающей среды, интенсивно разрабатываются. QSim позволяет исследователям исследовать квантовые алгоритмы в идеализированных условиях и помогает подготовить эксперименты для проведения на реальном квантовом оборудовании.QSim может служить важным образовательным / исследовательским инструментом, предоставляя отличный способ привлечь студентов и исследователей в область квантовых технологий и предоставляя платформу для приобретения навыков «программирования», а также «проектирования» реального квантового оборудования.

QSim — Основные характеристики

• Интуитивно понятный пользовательский интерфейс: QSim предлагает надежный симулятор контроля качества, интегрированный с рабочей средой на основе графического интерфейса пользователя, позволяющий студентам и исследователям создавать квантовые программы, визуализировать мгновенную генерацию схем и моделировать выходные данные.
• Моделирование зашумленных квантовых логических схем: Помогает моделировать квантовые схемы с шумом и без шума и проверять, насколько хорошо различные алгоритмы работают с несовершенными квантовыми компонентами. Это важно для моделирования реальных условий.
• Предварительно загруженные квантовые алгоритмы и примеры: QSim поставляется с загруженными квантовыми программами и алгоритмами, обеспечивающими пользователям фору. Например. QFT, Deutsch Jozsa, Grovers и так далее.
• Интегрировано с HPC: Квантовое моделирование выполняется на мощных ресурсах HPC, позволяющих нескольким пользователям отправлять задания одновременно с различными конфигурациями QuBit.

Выступая на мероприятии, государственный министр электроники и информационных технологий Шри Раджив Чандрасекхар сказал, что мы приближаемся к эпохе, когда рост обычных вычислительных мощностей с помощью традиционных средств кремния и полупроводников подходит к концу. Следующее поколение роста вычислительной мощности будет происходить за счет сочетания программного обеспечения, новых архитектур, модернизации системы и новых системных парадигм. Квантовые вычисления станут передовым требованием к вычислительной мощности будущего, и QSim обеспечит выход в этом направлении.

---

Источник: Государственный министр электроники и информационных технологий Индии

C-ROADS

Симулятор политики изменения климата

C-ROADS — это бесплатный, отмеченный наградами компьютерный симулятор, который помогает людям понять долгосрочное воздействие на климат национальных и региональных сокращений выбросов парниковых газов на глобальном уровне. C-ROADS помогла миру понять влияние обязательств по сокращению выбросов, которые страны предложили Организации Объединенных Наций.Эти предложения принимают разные формы с разными контрольными и целевыми годами, однако, используя C-ROADS, мы можем быстро протестировать эту политику, чтобы определить, достаточно ли их в совокупности для стабилизации температуры ниже 2 ° C. C-ROADS предоставляется бесплатно, чтобы сделать более доступным понимание того, что необходимо для решения проблемы изменения климата. Мы рекомендуем вам использовать C-ROADS как часть моделирования мирового климата, где группа людей играет роли переговорщиков ООН по климату, работающих над заключением соглашения об ограничении глобального потепления.

C-ROADS разработан для простых тестов климатической политики, интерактивных презентаций и нашего ролевого упражнения — World Climate Simulation. Он предлагает глобальный, 3-региональный и 6-региональный режимы для проверки национальной и региональной политики сокращения выбросов. C-ROADS доступен для загрузки на Windows и Mac, а также может запускаться онлайн. Включает поддержку французского, испанского, немецкого, японского, корейского и турецкого языков.

Фон

C-ROADS разработан Climate Interactive, MIT, Ventana Systems и UML Climate Change Initiative.Название C-ROADS расшифровывается как «Симулятор быстрого обзора климата и поддержки принятия решений». Модель была рассмотрена внешним научным комитетом под председательством сэра Роберта Уотсона, бывшего председателя Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК). Рецензенты рекомендовали C-ROADS для широкого использования. Прочтите резюме их обзора здесь.

C-ROADS использовался на высшем правительственном, корпоративном уровне и уровне НПО, а также лицами, участвующими в переговорах по РКИК ООН или контролирующими их.Прочтите комментарии некоторых наших пользователей.

Цитаты пользователей

«Модель C-ROADS от Climate Interactive использовалась мной и другими членами команды президента Обамы по изменению климата для быстрого понимания последствий альтернативных траекторий выбросов парниковых газов для Соединенных Штатов и остального мира. ”

Доктор Джон Холдрен, научный советник Белого дома, 2008-2016 гг.

«Еще более пугающим является компьютерное моделирование [команда C-ROADS] против текущих планов каждой отдельной страны, которая планирует что-то делать, и это не такая уж большая группа….Они взяли все эти текущие прогнозы и сравнили компьютерные модели с тем, что в настоящее время происходит в науке. И в каждом отдельном случае это показывало, что мы не просто ненамного выше катастрофической точки перелома. Мы намного выше этого ».

Бывший госсекретарь США Джон Керри , в качестве сенатора США во время слушаний с подтверждением бывшего госсекретаря Клинтона, 14 января 2009 г.

«Результаты [C-ROADS] очень помогли нашей команде здесь, в U.Государственный департамент…. Быстрый и точный расчет уровня углекислого газа и температуры в симуляторе оказался для нас большим преимуществом. … Я использовал результаты как в ходе внутренних дискуссий, так и в ходе международных переговоров… ».

Джонатан Першинг, бывший заместитель специального посланника по изменению климата, Государственный департамент США

РЕСУРСЫ C-ROADS

• The World Climate Simulation
  Используйте C-ROADS в игре, в которой участники разыгрывают роли разных стран, обсуждая решения климатической политики.

• Справочное руководство C-ROADS
  Подробная документация по структуре модели и допущениям, лежащим в основе C-ROADS, включая цель моделирования, структуру, параметры, результаты испытаний и библиографию.

• Вебинар по C-ROADS
  Просмотрите этот вебинар, чтобы узнать больше о динамике C-ROADS.

• Комментарии и отзывы
  Прочтите комментарии и отзывы пользователей C-ROADS и участников World Climate Simulation.

• C-ROADS FAQs
  Часто задаваемые вопросы о C-ROADS, включая данные и предположения, лежащие в основе модели.

.