Ученые воспроизвели кору головного мозга на компьютере — подробнее о научном прорыве

В конце 2025 года нейробиологи и специалисты по вычислительному моделированию представили результат, который долгое время считался технически недостижимым: кору головного мозга мыши удалось воспроизвести в виде работающей компьютерной модели с учетом реального электрического поведения нейронов и структуры их связей. Подробнее — в материале «‎Рамблера».

Симуляция была запущена на японском суперкомпьютере Fugaku — одном из самых мощных вычислительных комплексов в мире. Речь идет не о «мозге в компьютере» в популярном понимании и не о попытке создать искусственное сознание. Это научная модель, предназначенная для изучения работы нервной ткани в условиях, которые невозможно воспроизвести в живом организме. В цифровой среде исследователи могут останавливать процессы, менять параметры, повторять эксперименты и анализировать последствия отдельных изменений — от уровня отдельных клеток до всей сети.

Что именно представляет собой эта модель?

В публикациях проект часто называют «цифровой мозг», однако корректнее говорить о биофизически реалистичной симуляции коры головного мозга мыши. Принципиальное отличие этой модели от абстрактных нейронных сетей заключается в том, что нейроны в ней подчиняются физическим и биологическим законам: учитываются электрические потенциалы, различия между типами клеток и способы передачи сигналов через синапсы.

По данным разработчиков, модель включает около девяти–десяти миллионов нейронов и примерно 26 миллиардов синаптических связей. Это уже не локальный фрагмент ткани, а попытка собрать функционально целостную модель коры. При этом авторы уделили особое внимание сохранению реальной архитектуры связей: важно не просто получить активность, а добиться того, чтобы она возникала по тем же причинам, что и в живом мозге.

Восстание из мертвых: как ученым удалось оживить мозг и сердце

Один из соавторов проекта, Антон Архипов, подчеркивал, что небольшие модели иногда демонстрируют похожее поведение, но по неверным биологическим причинам. Его слова приводит издание Popular Mechanics. В данном случае ставка сделана именно на воспроизведение механизма, а не только результата.

Почему это возможно только на суперкомпьютере?

Модель такого уровня детализации требует колоссальных вычислительных ресурсов. В отличие от визуализации или статистических расчетов, симуляция должна непрерывно вычислять изменения электрического состояния миллионов клеток и миллиардов связей во времени и пространстве.

Поэтому проект опирается на возможности Fugaku и его способность масштабироваться на десятки и сотни тысяч вычислительных узлов. В материалах, представленных на конференции SC’25, прямо указано, что расчеты проводились на полном масштабе системы — более 145 тысяч узлов.

Использование Fugaku здесь не является демонстрацией технологической мощи ради эффекта. Это техническая необходимость: при меньших ресурсах модель либо теряет биологическую точность, либо становится непригодной по скорости и объему памяти.

Отличие от искусственного интеллекта

Несмотря на внешнее сходство терминов, цифровая модель коры мозга не имеет прямого отношения к современным системам искусственного интеллекта. ИИ-модели обучаются на данных и оптимизируют конкретный результат — распознавание образов, перевод текста, прогнозирование. Их внутренняя структура подбирается для эффективности, а не для биологической достоверности.

В данном случае цель противоположная: воспроизвести реальную нейробиологию, даже если это вычислительно дорого и не дает полезного результата в прикладном смысле. Это инструмент исследования, а не машина для решения задач.

Зачем нейробиологии такой инструмент?

Главное ограничение классической нейробиологии — невозможность наблюдать мозг как единую систему. Эксперименты обычно фиксируют активность отдельных областей или групп нейронов, причем часто косвенно. Цифровая модель позволяет рассматривать кору как целостную сеть и проверять причинно-следственные гипотезы.

Практическая ценность такого подхода особенно заметна при изучении заболеваний. В модели можно искусственно изменить параметры отдельных типов клеток, ослабить или усилить связи, нарушить баланс возбуждения и торможения — и посмотреть, как это отражается на работе всей сети.

Это важно для состояний, где существует множество конкурирующих объяснений: эпилепсии, нейродегенеративных заболеваний, расстройств развития. В живом мозге такие эксперименты либо невозможны, либо этически и технически ограничены; в симуляции они становятся воспроизводимыми и контролируемыми.

Ограничения в исследованиях

Авторы исследования подчеркивают, что текущая модель — это доказательство осуществимости подхода, но еще не его завершенная форма. В ней пока не полностью учтены процессы пластичности — изменения связей под влиянием опыта, а также роль нейромодуляторов, которые химически настраивают работу нейронных сетей.

Кроме того, кора головного мозга функционирует не изолированно. Подкорковые структуры, сенсорный ввод и телесная обратная связь играют критическую роль, и без них модель остается неполной.

Отдельно подчеркивается, что проект не дает оснований говорить о цифровом сознания. У науки по-прежнему нет универсального критерия, который позволил бы определить наличие сознания даже у живых организмов, не говоря уже о симуляциях.

Таким образом, ключевое значение работы заключается в сочетании трех факторов: появления детальных карт коры мозга, наличия инфраструктуры для их обработки и изменения научного запроса — от наблюдения к проверке гипотез. По сути, сегодня нейронаука делает шаг в сторону инженерного подхода, используя симуляцию как среду для системного анализа.

Ранее мы писали, можно ли создать цифровую копию человеческого сознания.