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신경 시뮬레이션 도구 - NEST

NEST는 개별 뉴런의 정확한 형태보다는 신경 시스템의 역학, 크기 및 구조에 초점을 맞춘 스파이크 신경망 모델용 시뮬레이터입니다. NEST의 개발은 NEST 이니셔티브에 의해 조정됩니다. NEST 이니셔티브에 대한 일반 정보는 홈페이지(https://www.nest-initiative.org)에서 확인할 수 있습니다.

NEST는 모든 크기의 스파이크 뉴런 네트워크에 이상적입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

정보 처리 모델(예: 포유류의 시각 또는 청각 피질)
네트워크 활동 역학 모델(예: 층류 피질 네트워크 또는 균형 잡힌 무작위 네트워크)
학습과 가소성의 모델.

저작권 정보는 LICENSE 파일과 소스 파일의 정보 헤더를 참조하세요.

네스트를 어떻게 사용하나요?

Python(PyNEST)을 통해 또는 독립 실행형 애플리케이션(nest)으로 NEST를 사용할 수 있습니다. PyNEST는 NEST의 시뮬레이션 커널에 대한 액세스를 제공하는 Python 인터프리터에 일련의 명령을 제공합니다. 이러한 명령을 사용하여 네트워크 시뮬레이션을 설명하고 실행합니다. 또한 신경 시뮬레이션을 공식화하고 실행하기 위한 시뮬레이터 독립적 Python 명령 세트인 PyNN으로 PyNEST를 보완할 수도 있습니다. Python에서 시뮬레이션을 정의하는 동안 실제 시뮬레이션은 C++로 작성된 NEST의 고도로 최적화된 시뮬레이션 커널 내에서 실행됩니다.

NEST 시뮬레이션은 조사할 신경 시스템을 실험자가 정의해야 한다는 차이점을 제외하고 컴퓨터 내부에서 발생하는 전기 생리학적 실험의 논리를 따르려고 합니다.

신경계는 아마도 많은 수의 뉴런과 그 연결로 정의됩니다. NEST 네트워크에서는 다양한 뉴런과 시냅스 모델이 공존할 수 있습니다. 두 개의 뉴런은 서로 다른 속성을 가진 여러 연결을 가질 수 있습니다. 따라서 연결성은 일반적으로 가중치나 연결성 매트릭스가 아닌 인접 목록으로 설명될 수 있습니다.

네트워크 역학을 조작하거나 관찰하기 위해 실험자는 실험에서 발견된 다양한 도구(측정 및 자극용)를 나타내는 소위 장치를 정의할 수 있습니다. 이러한 장치는 데이터를 메모리나 파일에 씁니다.

NEST는 확장 가능하며 뉴런, 시냅스 및 장치에 대한 새로운 모델을 추가할 수 있습니다.

NEST를 시작하려면 튜토리얼 문서 페이지를 참조하세요.

NEST를 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?

NEST의 기능에 대해 자세히 알아보려면 전체 기능 요약을 읽어보세요.

NEST는 50개 이상의 뉴런 모델을 제공하며 그 중 다수는 이미 출판되었습니다. Izhikevich 또는 AdEx 모델을 통해 전류 또는 컨덕턴스 기반 시냅스를 갖춘 간단한 통합 및 실행 뉴런부터 Hodgkin-Huxley 모델까지 선택하세요.
NEST는 단기 가소성(Tsodyks 및 Markram)과 스파이크 타이밍 종속 가소성(STDP)의 다양한 변형을 포함하여 10개 이상의 시냅스 모델을 제공합니다.
NEST는 자신의 시뮬레이션 프로젝트를 시작하는 데 도움이 되는 많은 예제를 제공합니다.
NEST는 알고리즘에 따라 결정된 연결부터 데이터 기반 연결에 이르기까지 대규모 네트워크를 정의하고 연결하는 편리하고 효율적인 명령을 제공합니다.
NEST를 사용하면 시뮬레이션 중에 언제든지 각 뉴런과 각 연결의 상태를 검사하고 수정할 수 있습니다.
NEST는 빠르고 메모리 효율적입니다. 최소한의 사용자 개입으로 멀티 코어 컴퓨터와 컴퓨팅 클러스터를 최대한 활용합니다.
NEST는 MacBook에서 슈퍼컴퓨터에 이르기까지 다양한 UNIX 계열 시스템에서 실행됩니다.
NEST에는 최소한의 종속성이 있습니다. 실제로 필요한 것은 C++ 컴파일러뿐입니다. 다른 모든 것은 선택 사항입니다.
NEST 개발자는 정확하고 재현 가능한 시뮬레이션을 위해 높은 코드 품질 표준을 유지하기 위해 민첩하고 지속적인 통합 기반 워크플로우를 사용하고 있습니다.
NEST는 모든 신경 시뮬레이터 중 가장 크고 경험이 풍부한 개발자 커뮤니티 중 하나를 보유하고 있습니다. NEST는 1994년 SYNOD라는 이름으로 처음 출시되었으며 이후 계속 확장되고 개선되었습니다.