simulateur de nid
NEST 3.8
NEST est un simulateur de modèles de réseaux neuronaux qui se concentre sur la dynamique, la taille et la structure des systèmes neuronaux plutôt que sur la morphologie exacte des neurones individuels. Le développement de NEST est coordonné par l’Initiative NEST. Des informations générales sur l'initiative NEST peuvent être trouvées sur sa page d'accueil à l'adresse https://www.nest-initiative.org.
NEST est idéal pour les réseaux de neurones de toute taille, par exemple :
Modèles de traitement de l'information, par exemple dans le cortex visuel ou auditif des mammifères,
Modèles de dynamique d'activité de réseau, par exemple réseaux corticaux laminaires ou réseaux aléatoires équilibrés,
Modèles d'apprentissage et plasticité.
Pour les informations sur les droits d'auteur, veuillez vous référer au fichier LICENSE et à l'en-tête d'informations dans les fichiers sources.
Vous pouvez utiliser NEST via Python (PyNEST) ou en tant qu'application autonome (nest). PyNEST fournit un ensemble de commandes à l'interpréteur Python qui vous donnent accès au noyau de simulation de NEST. Avec ces commandes, vous décrivez et exécutez votre simulation de réseau. Vous pouvez également compléter PyNEST avec PyNN, un ensemble de commandes Python indépendant du simulateur pour formuler et exécuter des simulations neuronales. Pendant que vous définissez vos simulations en Python, la simulation réelle est exécutée dans le noyau de simulation hautement optimisé de NEST, écrit en C++.
Une simulation NEST tente de suivre la logique d'une expérience électrophysiologique qui se déroule dans un ordinateur, à la différence que le système neuronal à étudier doit être défini par l'expérimentateur.
Le système neuronal est défini par un nombre potentiellement important de neurones et de leurs connexions. Dans un réseau NEST, différents modèles de neurones et de synapses peuvent coexister. Deux neurones peuvent avoir plusieurs connexions avec des propriétés différentes. Ainsi, la connectivité ne peut en général pas être décrite par une matrice de poids ou de connectivité mais plutôt par une liste de contiguïté.
Pour manipuler ou observer la dynamique du réseau, l'expérimentateur peut définir des soi-disant dispositifs qui représentent les différents instruments (de mesure et de stimulation) trouvés dans une expérience. Ces appareils écrivent leurs données soit dans la mémoire, soit dans un fichier.
NEST est extensible et de nouveaux modèles de neurones, synapses et appareils peuvent être ajoutés.
Pour démarrer avec NEST, veuillez consulter la page de documentation pour les didacticiels.
Pour en savoir plus sur les capacités de NEST, veuillez lire le résumé complet des fonctionnalités.
NEST propose plus de 50 modèles de neurones, dont beaucoup ont été publiés. Choisissez parmi les neurones simples à intégrer et à déclencher avec des synapses basées sur le courant ou la conductance, en passant par les modèles Izhikevich ou AdEx, jusqu'aux modèles Hodgkin-Huxley.
NEST propose plus de 10 modèles de synapses, y compris la plasticité à court terme (Tsodyks & Markram) et différentes variantes de plasticité dépendante du timing des pointes (STDP).
NEST fournit de nombreux exemples qui vous aident à démarrer votre propre projet de simulation.
NEST propose des commandes pratiques et efficaces pour définir et connecter de grands réseaux, allant des connexions déterminées par des algorithmes à la connectivité basée sur les données.
NEST vous permet d'inspecter et de modifier l'état de chaque neurone et de chaque connexion à tout moment lors d'une simulation.
NEST est rapide et efficace en mémoire. Il exploite au mieux votre ordinateur multicœur et vos clusters de calcul avec une intervention minimale de l'utilisateur.
NEST fonctionne sur une large gamme de systèmes de type UNIX, des MacBook aux superordinateurs.
NEST a des dépendances minimales. Tout ce dont il a vraiment besoin est un compilateur C++. Tout le reste est facultatif.
Les développeurs NEST utilisent des flux de travail agiles basés sur l'intégration continue afin de maintenir des normes de qualité de code élevées pour des simulations correctes et reproductibles.
NEST possède l'une des communautés de développeurs les plus importantes et les plus expérimentées de tous les simulateurs neuronaux. NEST a été lancé pour la première fois en 1994 sous le nom de SYNOD et a depuis été étendu et amélioré.
NEST est un logiciel open source et est sous licence GNU General Public License v2 ou ultérieure.
Veuillez consulter les instructions d'installation de NEST en ligne pour savoir comment installer NEST.
Vous pouvez exécuter la commande help dans l'interpréteur NEST pour rechercher de la documentation et en savoir plus sur les commandes disponibles.
Pour toute question concernant l'utilisation de NEST, veuillez utiliser la liste de diffusion des utilisateurs de NEST.
Des informations sur les liaisons Python à NEST peuvent être trouvées dans ${prefix}/share/doc/nest/README.md .
Pour ceux qui souhaitent étendre NEST, une documentation pour les développeurs sur la contribution à NEST est disponible.
Veuillez citer NEST si vous l'utilisez dans votre travail.
Vous pouvez retrouver toutes les informations pour citer NEST ici
