simulador de nido
NEST 3.8
NEST es un simulador para estimular modelos de redes neuronales que se centra en la dinámica, el tamaño y la estructura de los sistemas neuronales en lugar de en la morfología exacta de las neuronas individuales. El desarrollo de NEST está coordinado por la Iniciativa NEST. Puede encontrar información general sobre la Iniciativa NEST en su página de inicio en https://www.nest-initiative.org.
NEST es ideal para redes de neuronas con picos de cualquier tamaño, por ejemplo:
Modelos de procesamiento de información, por ejemplo, en la corteza visual o auditiva de los mamíferos.
Modelos de dinámica de actividad de red, por ejemplo, redes corticales laminares o redes aleatorias equilibradas,
Modelos de aprendizaje y plasticidad.
Para obtener información sobre derechos de autor, consulte el archivo LICENSE y el encabezado de información en los archivos fuente.
Puede utilizar NEST a través de Python (PyNEST) o como una aplicación independiente (nest). PyNEST proporciona un conjunto de comandos al intérprete de Python que le dan acceso al núcleo de simulación de NEST. Con estos comandos, usted describe y ejecuta su simulación de red. También puede complementar PyNEST con PyNN, un conjunto de comandos de Python independiente del simulador para formular y ejecutar simulaciones neuronales. Mientras define sus simulaciones en Python, la simulación real se ejecuta dentro del núcleo de simulación altamente optimizado de NEST, que está escrito en C++.
Una simulación NEST intenta seguir la lógica de un experimento electrofisiológico que se lleva a cabo dentro de una computadora con la diferencia de que el sistema neuronal a investigar debe ser definido por el experimentador.
El sistema neuronal está definido por un número posiblemente elevado de neuronas y sus conexiones. En una red NEST pueden coexistir diferentes modelos de neuronas y sinapsis. Dos neuronas cualesquiera pueden tener múltiples conexiones con diferentes propiedades. Por lo tanto, la conectividad en general no puede describirse mediante una matriz de peso o conectividad sino más bien como una lista de adyacencia.
Para manipular u observar la dinámica de la red, el experimentador puede definir los llamados dispositivos que representan los distintos instrumentos (de medición y estimulación) que se encuentran en un experimento. Estos dispositivos escriben sus datos en la memoria o en un archivo.
NEST es extensible y se pueden agregar nuevos modelos para neuronas, sinapsis y dispositivos.
Para comenzar con NEST, consulte la página de documentación para tutoriales.
Para obtener más información sobre las capacidades de NEST, lea el resumen completo de funciones.
NEST proporciona más de 50 modelos de neuronas, muchos de los cuales ya han sido publicados. Elija desde neuronas simples de integración y activación con sinapsis basadas en corriente o conductancia, pasando por los modelos Izhikevich o AdEx, hasta los modelos Hodgkin-Huxley.
NEST proporciona más de 10 modelos de sinapsis, incluida la plasticidad a corto plazo (Tsodyks y Markram) y diferentes variantes de plasticidad dependiente del tiempo de pico (STDP).
NEST proporciona muchos ejemplos que le ayudarán a empezar con su propio proyecto de simulación.
NEST ofrece comandos convenientes y eficientes para definir y conectar redes grandes, que van desde conexiones determinadas algorítmicamente hasta conectividad basada en datos.
NEST te permite inspeccionar y modificar el estado de cada neurona y cada conexión en cualquier momento durante una simulación.
NEST es rápido y eficiente en cuanto a memoria. Hace el mejor uso de su computadora multinúcleo y de sus clústeres de computación con una mínima intervención del usuario.
NEST se ejecuta en una amplia gama de sistemas tipo UNIX, desde MacBooks hasta supercomputadoras.
NEST tiene dependencias mínimas. Todo lo que realmente necesita es un compilador de C++. Todo lo demás es opcional.
Los desarrolladores de NEST utilizan flujos de trabajo ágiles basados en integración continua para mantener altos estándares de calidad del código para simulaciones correctas y reproducibles.
NEST tiene una de las comunidades de desarrolladores más grandes y experimentadas de todos los simuladores neuronales. NEST se lanzó por primera vez en 1994 con el nombre SYNOD y desde entonces se ha ampliado y mejorado.
NEST es un software de código abierto y tiene la licencia pública general GNU v2 o posterior.
Consulte las Instrucciones de instalación de NEST en línea para saber cómo instalar NEST.
Puede ejecutar el comando help en el intérprete NEST para buscar documentación y obtener más información sobre los comandos disponibles.
Para consultas sobre el uso de NEST, utilice la lista de correo de usuarios de NEST.
Puede encontrar información sobre los enlaces de Python a NEST en ${prefix}/share/doc/nest/README.md .
Para aquellos que quieran ampliar NEST, está disponible la documentación para desarrolladores sobre cómo contribuir a NEST.
Por favor cite NEST si lo usa en su trabajo.
Puedes encontrar toda la información para citar a NEST aquí
