Avanços no poder da computação e na neurociência estão convergindo, permitindo aos pesquisadores simular a atividade cerebral humana em uma escala sem precedentes. Pela primeira vez, os supercomputadores possuem agora a capacidade computacional para modelar bilhões de neurônios – uma complexidade comparável a cérebros biológicos reais. Este desenvolvimento não envolve apenas velocidade de processamento; trata-se da capacidade emergente de testar teorias fundamentais da função cerebral que antes eram impossíveis.
A ascensão da computação Exascale
O principal impulsionador é o advento da computação em “exaescala”, onde os sistemas podem realizar um quintilhão de cálculos por segundo. Atualmente, existem apenas quatro máquinas deste tipo em todo o mundo, sendo uma delas – JUPITER, com sede na Alemanha – utilizada por investigadores liderados por Markus Diesmann no Centro de Investigação Jülich. A equipe configurou com sucesso um modelo de rede neural com picos para rodar nas milhares de GPUs do JUPITER, simulando uma rede equivalente ao córtex cerebral humano: 20 bilhões de neurônios conectados por 100 trilhões de sinapses.
Este salto em escala é crítico. Simulações cerebrais menores, como as das moscas-das-frutas, carecem de características que surgem apenas em sistemas maiores. Avanços recentes em grandes modelos de linguagem (LLMs) demonstram este princípio: redes maiores exibem comportamentos qualitativamente diferentes. Como explica Diesmann: “Sabemos agora que as grandes redes podem fazer coisas qualitativamente diferentes das pequenas. Está claro que as grandes redes são diferentes. ”
Da teoria aos testes
As simulações são baseadas em dados empíricos de experimentos com cérebro humano, garantindo precisão anatômica em relação à densidade dos neurônios e aos níveis de atividade. Isto permite aos investigadores testar hipóteses fundamentais sobre como o cérebro funciona, tais como os mecanismos de formação da memória. Por exemplo, eles podem expor a rede simulada a imagens e observar como os traços de memória se desenvolvem em diferentes escalas.
Além da neurociência básica, essas simulações oferecem uma nova plataforma para testes de drogas. Os pesquisadores podem modelar condições neurológicas como a epilepsia e avaliar o impacto de vários produtos farmacêuticos sem seres humanos. O aumento da velocidade computacional também permite estudar processos lentos, como o aprendizado em tempo real, com maiores detalhes biológicos do que nunca.
Limitações e perspectivas futuras
Apesar desses avanços, simular um cérebro não é o mesmo que replicá-lo. Os modelos atuais carecem de elementos críticos encontrados em cérebros reais, como informações sensoriais do ambiente. Como aponta Thomas Nowotny, da Universidade de Sussex, “Na verdade, não podemos construir cérebros. Mesmo que possamos fazer simulações do tamanho de um cérebro, não podemos fazer simulações do cérebro. ”
Além disso, mesmo as simulações de moscas-das-frutas não conseguem refletir totalmente o comportamento animal real. O campo ainda é limitado pela nossa compreensão incompleta da função cerebral.
No entanto, a capacidade de executar simulações em escala real marca um momento crucial na neurociência. Ela oferece oportunidades sem precedentes para testar hipóteses, refinar teorias e acelerar a descoberta de medicamentos, em última análise, preenchendo a lacuna entre a complexidade biológica e a modelagem computacional.
