ペタからエクサへ：ポスト京を用いた全脳規模の神経回路シミュレーションに向けて
理化学研究所 情報基盤センター
計算工学応用開発ユニット
上級センター研究員
ポスト京 萌芽的課題4
サブ課題Ｂ担当五十嵐 潤

本日の内容• 1. 自己紹介• 2. はじめに：脳とはどのようなものか？
• 3. パーキンソン病の運動症状の機構解明を目指す神経回路モデルの開発の取り組み• 4. 次世代スパコンによる脳シミュレーションの展望１．私の略歴と日本のスパコンの性能推移(FLOPS: FLoating-point OPeration per Second
１秒間当たりの浮動小数点演算の回数)

五十嵐• 九州工業大学 生命体工学研究科(2002－2007年):嗅内皮質の研究、プレイステーション3による脳シミュレーション• ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン（2008年）：
GPUによる基底核のリアルタイムシミュレーション• 理化学研究所 (2009-2013年)： 京での脳のシミュレーション• 沖縄科学技術大学院大学 神経計算ユニット（2013年－2016）：京によるパーキンソン病状態のシミュレーション• 理化学研究所 情報基盤センター(2016-2020年): ポスト京による全脳シミュレーションスパコン
地球シミュレータ：
41Tera FLOPS
Tera: 1012
> x100
京：
11Peta FLOPS
Peta: 1015～x100
ポスト京：
1Exa FLOPS?
Exa: 1018

2. はじめに：脳とはどのようなものか？
脳はどういうもので、なぜ脳を研究する必要あり、シミュレーションするのか。

脳: 微小な神経細胞からなる巨大な森
人間の脳にある神経細胞の数
約86,000,000,000 （860億）個 ！

神経細胞をつなぐ結合の数約100,000,000,000,000（100兆)個以上！

出典 Cajal Blue Brain Web

この世で最も複雑な構造物

脳は柔軟で創造的コンピュータ– 四則演算は早い– 命じられたことのみ実行

人間の脳– 四則演算は遅い– 高度な学習能力– 高度な認識能力– 多様な問題に柔軟に応答– 創造性
出典 脳の写真 Herculano-Houzel, 2009

脳は超低消費電力
2016年11月の世界最速
スパコン：
Sunway TaihuLight (中国）1537万ワット
人間の脳約10W
出典 脳の写真 Herculano-Houzel, 2009

脳はまだ未解明
脳は膨大な数の神経細胞や結合によって、どのように情報を処理しているのか、わかっていないことが多い
困難な問題

神経細胞や結合が複雑で数が膨大なため、全てを把握することや、相互のやり取りがわかりずらい。

☆ 脳のシミュレーションの利点- 全ての神経細胞の活動や相互作用を記録できる- 何度でも、どんな状態でも試せる- 動物実験の代替えができるもし脳のしくみが解明できたら…
• 脳の病気の治療• 効果的な教育• 人間のように考えるパソコン• 人間のように考えるロボット• 人間とはなにかという問いへの一つの回答

3. パーキンソン病の運動症状の理解を目指す
大脳基底核ー視床ー大脳皮質神経回路モデルの開発

京コンピュータとターゲットアプリケーション

AICS （兵庫県神戸ポートアイランド）京のプロジェクト： HPCI戦略プログラム 戦略分野1 課題3筋骨格系・神経系の階層統合シミュレーション
脊髄＝運動指令の伝達（高木＠東大）脳＝運動指令の作成（銅谷＠沖縄科技大）全身モデル（中村＠東大）
運動指令
筋・骨格＝関節運動（高木＠東大）
フィードバック

振戦・固縮などの症状の再現

患者データに基づくパーキンソン病モデル （野村＠阪大）

姿勢保持障害などの症状の再現京のプロジェクト： HPCI戦略プログラム 戦略分野1 課題3筋骨格系・神経系の階層統合シミュレーション
脊髄＝運動指令の伝達（高木＠東大）

脳＝運動指令の作成（銅谷＠沖縄科技大）1. パーキンソン病の運動症状の理解と新しい治
全身モデル療法の探索（中村＠東大）運動指令
2. 脳の運動に関する情報処理機構の解明

筋・骨格＝関節運動（高木＠東大）

3. 将来の医療応用のためのプラットフォームのフィードバック開発
振戦・固縮などの症状の再現

患者データに基づくパーキンソン病モデル （野村＠阪大）

姿勢保持障害などの症状の再現パーキンソン病
●

●

●

●

中年以降（５０歳）での発症が多く、世界に数百万人の患者がいる脳の病気。
症状：動作の困難や遅れ、手足の震え、筋肉の異常な緊張、姿勢調節障害、歩行障害。
原因：中脳黒質のドーパミンニューロンの減少が原因（ミトコンドリアの酸化ストレス、外傷、遺伝的要因）。

ドーパミン

治療法：L-ドーパの摂取、深部脳刺激など

Lド―パ
脳深部刺激

大脳基底核

パーキンソン病時に脳や末梢で起きる様々な振動現象
屈筋 伸筋
大脳基底核

視床

異常なベータ振動(8-30 Hz)

振戦関連発火(約5Hz)

Tachibana et al., 2011

Guehl et al., 2003

運動皮質

脊髄

振戦関連発火(約5Hz)
脳波 (約5Hz,約10Hz)

脳波
伸筋
屈筋

震え（約5Hz)拮抗筋の筋電(約5Hz)

屈筋伸筋
Hess and Pullman, 2002
Timmermann et al, 2003

ドーパミンの枯渇によって、どのようにして大脳基底核の異常なベータ振動や運動皮質や視床の振動が起き、震えが発生するのか？

大脳基底核ー視床ー皮質ー脊髄ー筋骨格の統合モデル

運動皮質

大脳基底核

視床筋骨格

脊髄京コンピュータとNEST シミュレータ★京コンピュータ– CPU数：88,128個 メモリ： 約1.3PB– CPU：Fujitsu SPARC64 VIIIfx– ネットワーク：Toｆu インターコネクト★NEST シミュレータ （ドイツユーリッヒ研究所）
写真の提供：富士通株式会社– 並列計算対応の脳のシミュレータ– 現実的な脳のモデルを構築可能– ホームページで一般に配布
マーカス・ディーズマン博士（左） アビゲイル・モリソン博士（右）大脳基底核ー視床ー皮質ー脊髄ー筋骨格の統合モデル

運動皮質

運動皮質ー視床視床筋骨格脊髄運動皮質モデル
五十嵐@理研、沖縄科技大

サイズ: 1.2mm x 1.2mm

層: 1, 2/3, 5A, 5B, 6



細胞数: ~86,000



モデル: 積分発火型神経細胞モデル



図：神経科学 マークF.ベア―

1.4mm (深さ方向)

結合の空間範囲: レーザースキャニングフォト
刺激のデータ E to E (Weiler et al. 2008), I to E(Katzel et al., 2011), E to I (Apicella et al., 2012)
E to E 結合

Weiler et al., 2008
Lev and White, 1997

運動皮質と視床の神経細胞のモデル
積分発火型モデル (運動皮質神経細胞）
mdv
 v  RI (t )dtif v  v _ threshold ,then v  v _ reset

コンダクタンスベースモデル (視床神経細胞）

C:膜容量、V:膜電位、I:電流、τm:時定数

視床のCaバースト発火によって起きる運動皮質のコラムの逆相同期発火
PT
12/3
運動皮質 5A
5B
6
視床

5B層

IN

500 µm
視床 TC

3000

2000

#5B層コラム

RE

1000

Time (ms)2000

ドーパミン枯渇で想定される過分極性電流によって、視床皮質細胞が約5HzのCaバースト発火を発生し、相互抑制回路により逆相同期活動が発生。

視床皮質細胞の信号により運動皮質5B層のコラムでも逆相同期活動が発生。

大脳基底核ー視床ー皮質ー脊髄ー筋骨格の統合モデル

大脳基底核ー視床ー運動皮質ー脊髄ー筋骨格約300万個の神経細胞を京の8192CPUコアを使って、6秒分シミュレーション
視床京による大脳基底核ー視床ー運動皮質ー脊髄ー筋骨格の統合モデルの実行
Moren氏 山村氏 清水氏

運動皮質-視床@沖縄科 @東大 @東大
技大運動皮質
大脳基底核筋骨格

視床

脊髄
上肢（二頭筋、三頭筋）30%の速度で再生

脳ー筋骨格の統合モデルを実際に京で実行することができた。

まとめとこれからの課題• ドーパミン枯渇による淡蒼球外節と視床下核の発火パタンの変化と結合強度変化によって、パーキンソン病の異常なベータ振動が起きることが大脳基底核モデルで示唆された。
• 震えの原因は、ドーパミン枯渇時の過分極性電流で起きる視床ー皮質細胞の約5HzのCaバースト発火と相互抑制回路による、運動皮質5B層の逆相同期活動で発生することが運動皮質ー視床モデルで示唆された。
• 京コンピュータを用いた脳ー筋骨格の統合モデルの実行に成功し、パーキンソン病時に見られる震えに似た現象が周波数は遅いものの現われた。
• 今後は、震えの周波数の正確な再現と治療法の探索、固縮などの他の運動症状の再現、パーキンソン病以外の疾患の再現へ展開

4. エクサスケールスパコンに向けた脳シミュレーションの展望スーパコンピュータの性能と神経回路シミュレーション
規模の推移
図：AMD, 2010資料
演算性能 (FLOPS)

エクサ1018?

ペタ1015
テラ1012
ギガ109
メガ106
キロ103
1950

1960

1970 1980 1990 2000 2010

1600個 Destexte et al, 1994
1神経細胞
Hodgkin andHuxley, 1952

3460個 Traub et al, 2000

2020

17億個
Kunkel et al., 2013

100万個 Izhikevich and edelman, 2008
16億個 Ananthanarayanan et al., 2009

シミュレーション規模は、ムーアの法則に従う計算機性能上昇とともに拡大。
2020年頃にはエクサ級の計算機でどれだけ拡大するか？

世界で行われている脳の大型プロジェクト★ヨーロッパ：Human Brain Project★アメリカ：Brain Activity Map Project★日本：Brain MINDS、ポスト京萌芽的課題4★中国：China Brain Project

世界の脳科学における激しい競争が、脳のシミュレーションの詳細化、大規模化を推し進めているようにみえる世界で行われている様々な脳の大規模モデル
ネコの脳規模の新皮質ー視床の神経回路モデル（Ananthanarayanan et al., 2009)• 新皮質と視床の神経回路モデル• ネコの脳の規模に匹敵する16億個の神経細胞と8.8兆個のシナプス結合• α周波数帯(約10Hz)の集団的な振動活動が発生• IBMのスーパコンピュータBlue Gene/Pを利用（147456 CPUと144TBのメモリー）ラットの体性感覚皮質(Markrum et al. 2015 Blue Brain Project)• 体性感覚皮質、31,000 神経細胞をシミュレーション• 207 morpho-electorical neuron subtypes• 計算機：EPFL Blue Brain IV (Blue Gene/Q, 65,536 コア、839 TFLOPS , Swiss National Supercomputing Center)• シミュレータ：NEURON simulator• 皮質神経回路について多数の予測

知的なタスクを実行できる神経回路モデル：
Spaun （Eliasmith et al., 2012)• 脳の各領域で想定される機能を実行する神経回路モデルを組み合わせたモデル。
• 250万個の神経細胞モデル• デスクトップコンピュータで実行可能• 8つの知的タスクを実行することができる

Eliasmith et al., 2012

ネコの規模の小脳（10億神経細胞）のリアルタイムシミュレーション (山﨑 (電気通信大学)et al., , in prep)• 10億個の神経細胞からなる小脳の神経回路モデル• 脳表面62 x 64 mm2• Green 500 ３位の菖蒲を用いて実行（理研情報基盤センター）• Intel Xeon + PEZY SC (MIMD, 1024 cores、2 PETAFLOPS）

モデル模式図京コンピュータを用いた大脳皮質局所神経回路シミュレーション(Kunkel et al., 2013)

京で17億3000万個の神経細胞と10兆4000億個のシナプスのシミュレーション実行を確認(2013年プレスリリース）京で実行した神経回路モデルの規模と動物の脳の神経細胞数
マーモセット
約6億個

ヨザル
約14億個

京で17億個
マカクザ
ル
約63億個
Herculano-Houzel, 2009ヒト
約860億個京では小型のサル程度の規模のモデルの実行が可能であることがわかった。さらに60倍規模を拡大すると人間の規模に達する。

ヒト全脳規模の神経回路モデル実行に必要な計算性能
計算科学ロードマップより• エクサフロップス級の性能で、ヒト全脳モデルの1秒分のシミュレーションを、数時間程度で実行可能との見積もり• “10PFLOPSの京で17億神経細胞”から外挿すると、1EFLOPSで1700億（＞ヒト860億個）

細胞数とシナプス数
細胞数
10^11
コンパートメント数/細胞5000
シナプス数/細胞
10000
FLOP/1秒細胞
10^21
シナプス10^19
データ量
細胞1.6x10^17
シナプス4.8x10^16
主記憶B/F0.11• 同様の予測が、IBMのネコ規模脳のシミュレーションを行ったグループからも出されている。(Ananthanarayanan etal., 2009 ）。

Ananthanarayanan et al., 2009

全脳神経回路モデル構築に必要なデータ• 2000年代に入り、遺伝子技術、コネクトームの測定技術が急速に発達し、全脳モデル構築に必要な脳のデータが急速に出現してきている。
– 神経細胞間に関する結合データ（マクロスコッピク、メゾスコピック）– 構成神経細胞種の同定– 大脳皮質の脳地図• 数年～１０年内に様々な動物の脳のデータが爆発的に出現する。
Mouse
connection
matrix

Mouse neocortex
Connectome

Mousethalamocrticalconnetcion

Mouse cell types
identification

Humanbrain map

Oh et al., 2014

Zingg et al.,2014

Hunnicutt etal., 2014

Zeisel et al.,2015

Glasser etal., 20162022年、”ポスト京”でヒト全脳規模の脳シミュレーションを！
ポスト京萌芽的課題 思考を実現する神経回路機構の解明と人工知能への応用（代表：沖縄科学技術大学院大学 銅谷賢治）

2017年 京11 PFLOPS

小型のサルの脳規模

ヨザル
約14億個

2022年 ポスト京
~1EFLOPS

人間の脳規模ヒト
約860億個

京の百倍の性能のポスト京で全脳規模のシミュレーションを実現し、脳のしくみや脳の病気の解明、人工知能への応用を目指すポスト京 萌芽的課題4思考を実現する神経回路機構の解明と人工知能への応用(2016年8月-2020年3月)

人工知能
脳型AI
石井 (京大)BriCA
高橋(理研)
深層学習
原田(東大)

海馬
立野(九工大)結合解析、哺乳類全脳シミュレーション

結合解析
大羽(京大)

昆虫全脳シミュレーション
神崎(東大)大脳皮質
五十嵐 (理研)
小脳
山崎(電通大)大脳基底核
銅谷 (沖縄科技大)NEST simulator
Diesmann (JRC)

視覚皮質稲垣(中部大)ポスト京による全脳シミュレーション
大脳皮質

教師なし学習

大脳基底核
強化学習

視床振動

ポスト京 コンピュータ
大脳皮質
大脳基底核

視床

小脳

小脳
教師あり学習Fig ： Neuroscience, Mark F. bear et al.

• 脳の領域間（大脳皮質、大脳基底核、小脳、視床）の相互作用を調べる。
• 脳がどのように思考を実現するかをシミュレーションによって解明し、人工知能への応用を目指す

研究員２名大募集!
• 萌芽的課題4 サブ課題B(理化学研究所 情報基盤センター）では、視床、体性感覚皮質、２次運動皮質 の神経回路モデル開発を一緒に行っていただける研究員を2名募集しています！
• 要件：博士号取得もしくは取得見込みで、神経科学の研究経験、神経回路シミュレーションの経験がある方。生理実験の方も大歓迎!!!
• 大脳皮質－視床の情報処理機構、ポスト京を使った並列計算などに興味のある方は是非ご応募ください！
• 詳しくはJREC-IN portal site (https://jrecin.jst.go.jp)の公募記事をご覧ください。私に直接メールでお問い合わせいただければ、情報をご案内します（jigarashi@riken.jp)。
• ポスト京 萌芽的課題4では、他にも大脳基底核モデル開発や脳型人工知能開発の研究員を募集しています。ご興味のある方は是非お問い合わせください。

ご清聴ありがとうございました
共同研究者
戦略プログラム
高木 周
銅谷 賢治
山村 直人
清水 和弥
理研 ISLiM
石井信
深井朋樹
姫野龍太郎
舛本 現
ユーリッヒリサーチセンター
Markus Diesmann
Moritz Helias
Susanne Kunkel
OIST、銅谷ラボの皆さん参考資料

ポスト京 コンピュータ（2021年-2022年完成予定)• 性能：京の100倍の実効性能（数百ペタFLOPS~エクサFLOPS）

運動皮質モデルの側抑制による出力選択
Inhibition like Blanket
S1

M2

Supra-thresholdL2/3 weak strong
90μm
L5B
Sub-threshold

Packer and Yuste, 2011

Weak Strong
L2/3

L5B

“Sheets of spiking
neurons can perform
Bayesian inference on
distributed spiking
input.” (Bill et al., 2016)ヒト全脳シミュレーションと倫理的な問題• いつか人間の知性が脳のシミュレーションで再現されるようになり、人間の脳より高速に動作するようになるかもしれない。
• 特異点、ポストヒューマン （レイカーツワイル氏）• 我々自身を電子的に模倣できるとなったら、我々が自身に持つ認識、価値観はなにかしらの影響を受けるだろう。
• いつか実現したときに起きる変化の可能性について考えておき、その変化へ対応できるようにしておくべきではないだろうか？

ヒトの脳の質量、細胞数の9割は大脳皮質と小脳大脳皮質☆脳全体
質量：1508 g
神経細胞数：860億個☆大脳皮質
質量：1233 g（82%)
神経細胞数：160億個(19%)☆小脳
質量：154g(10%)
神経細胞数：690億個(80%)

小脳図：神経科学 マークF.ベア―

大脳皮質+小脳：
質量： 92%
神経細胞数: 99%（Herculano-Houzel, 2009）

全脳シミュレーションでは、計算量の観点からまず、この二つの領域を考えるべき実際の脳内の結合は同じ領域内（近傍）で多く、他の領域間（遠方）は少ない
Mouse brain connection matrix
同側半球

大脳新皮質

海馬線条体
視床
視床下部
中脳
延髄
小脳
Oh et al., 2014

対側半球

大脳皮質はシート状の構造• どの皮質領域も6層の構造• 異なる皮質領域はるシート状に二次運動 一次運動

図：神経科学 マークF.ベア―

体性感覚 体性感覚

Zingg et al., 2014

脳の空間的な特徴を考慮したモデルで、ヒト全大脳皮質は実行できるか？

123

480 s 120 s 160 s
40s0s

シナプス後細胞

海馬 嗅内皮質 V層
遅延 20 ms

場所

5200 s

0.0530興奮性嗅内皮質II層40 Hz

周期刺激

011

シナプスコンダクタンス[mS/cm2]

嗅内皮質ー海馬閉回路結合を持つ嗅内皮質神経回路モデ
ルの時系列記憶についての研究

30
シナプス前細胞#1#2#32010 mV0ms#4

ラットが通る場所のならびに対応した場所細胞間の閉回路結合(12,23, 34, …)が選択的に強化され、シータリズム一周期で順番に発火

GPGPUによる大脳基底核の神経回路モデルのリアル
タイム実行 (Igarashi et al., 2011)
GPU

計算時間 (sec)

大脳基底核706050403020100

リアルタイム境界

1セット 3セット
1コア 2コア 4コア
実行
CPU: Intel Xeon 3.2GHz 実行
GPU

GPUの並列計算性能によって実時間以上の速度でシミュレーション

随意運動時の運動皮質のシータ（4-8Hz）、ガンマ(25-120Hz)周波数帯の振動的神経活動の解析（Igarashi et al., 2013)

運動皮質の神経細胞は、運動時の速いガンマ振動、待機時の遅いガンマ振動、シータ振動に合わせて発火し、層によって異なる特徴を示す。

運動皮質モデルにおける側抑制による出力選択
マウス運動皮質実験 運動皮質シミュレーション
Weiler et al., 2008 1
S12/3
5A
5B
M26-600600

Supra-thresholdL2/3 weak strong
90μm
L5B
Sub-threshold

記録部位から刺激部位の距離 (μm)

Normarized
current

マウス第一感覚野実験 運動皮質シミュレーション
Adesnik et al., 2010-800

Weak

Strong

L2/3

L5B

0-800
800
8000
記録部位から刺激部位の距離 (μm)

実験で観測された結合の空間範囲を取り入れた運動皮質モデルで、側抑制による出力の選択が起きた。

Hodgkin-Huxley型モデル
電気的等価回路dV
 ( g Na mh3 V  VNa dt
 g K n 4 V  VNa   g leak (V  Vleak )

CM

細胞外Na

K

膜容量 膜電位リーク
可変抵抗平衡電位

細胞内シミュレーション

実験
Hodkin and Huxley, 1952dm
  m (1  m)   m mdtdh  h (1  h)   h hdtdn
  n (1  n)   n ndt
V  25 m  0.1(V  25) /(exp 1)
10 m  4 exp(V / 18) h  0.07(V  20) h  1 /(expV  30
 1)
10

 n  0.01(V  10) /(exp n  0.125 exp(V / 80)

V  10 1)
10

CM:膜容量、V:膜電位、g: 最大コンダクタンス、
m, h, n: ゲート変数, α、β: 反応速度定数