Neuron_Reduce: un algorithme de simulation neuronale plus rapide

Des modèles de neurones détaillés comprenant des milliers de synapses sont essentiels pour comprendre les propriétés de calcul de neurones uniques et de grands réseaux neuronaux mais aussi pour interpréter les résultats expérimentaux. Les simulations de ces modèles sont cependant coûteuses en calculs (en utilisant beaucoup d'heures de calcul), ce qui diminue considérablement leur utilité. Pour la première fois, des scientifiques de l'Université hébraïque de Jérusalem et de l'EPFL Blue Brain Project ont formulé une approche analytique unique pour relever le défi de réduire la complexité des modèles de neurones tout en conservant leurs principales fonctions d'entrée / sortie et leurs capacités de calcul. L'algorithme Neuron_Reduce ainsi que des exemples détaillés d'utilisation de l'algorithme sont disponibles publiquement sur GitHub.
 
Lien: https://actu.epfl.ch/news/a-brand-new-tool-devoted-to-simplifying-complex-ne/