BioBrain

FlyWire の 139,255 ニューロン分の配線が、公正なベースラインよりはるかに少ないシナプス演算で動く疎・イベント駆動・学習可能なスパイキングネットワークの出発点になり得るかを問う。答えが「はい」だとは仮定しない、と最初に断っている。完了したマイルストーンの成果は主に否定的なものだ。CPU 上の Python と NumPy では、イベント駆動が時間刻み方式に勝つのは活動が極端に疎なときだけで、100 ニューロンで最大 6.6 倍、1 万で 1.2 倍、5 万では一度も勝たない。Numba でビット単位同一にコンパイルするとイベント駆動は 5〜53 倍速くなり、全コネクトームを模擬 1 秒あたり 0.23〜1.3 秒で回せたが、現実的な活動量ではなおコンパイル済み時間刻み方式より約 2 倍遅い。支配的なコストはシナプスイベントの配送だという。

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