Estimados voluntarios, hoy hemos terminado de procesar todas las tareas que teníamos pendientes. Es hora de analizar los resultados. Gracias por vuestro apoyo. El último lote de problemas era cualquier cosa menos fácil de calcular debido a su terrible requisito de 10GB de RAM, pero vuestra ayuda ha ido más allá de lo esperado. Tan pronto como tenga nuevos planes para Neurona@Home los anunciaré aquí.

Acabamos de procesar todas las tareas del lote actual de problemas. Felicidades y gracias a todos vosotros. Estos problemas no requerían mucha memoria (sobre 2.2 GB de RAM cada una). Sin embargo, una vez que hemos acabado con esto, pasamos a resolver problemas más exigentes, con redes de unos 10GB de RAM o más. Es el momento para hacer cálculos duros de verdad. Comprobad vuestros equipos antes de uniros al proyecto!

El proyecto ha sido presentado en el

“12th Granada Seminar for Physics, Computation, and the Mind” (http://ergodic.ugr.es/cp/)

Un resumen de la presentación lo podéis encontrar aquí

http://ergodic.ugr.es/cp/files/abstracts/fich/orals/O01.pdf

Aparecerá en breve una versión extendida de la charla, ya os informaré.

Parece que una parte de los problemas que estamos calculando en esta fase son capaces de sostener la actividad neuronal durante todo el tiempo.

Aquí tenemos los resultados de un caso (problema 20557902) en el que el número medio de enlaces es k=300, el tiempo medio de transición del estado de reposo al estado excitado es de 10 y el tiempo de transición desde el estado refractario al estado de reposo es de 3 pasos discretos.

En el siguiente (problema 20540903) el tiempo de transición desde el estado refractario a reposo es de 2 pasos y el resto de parámetros es el mismo que en la figura anterior:

Durante una actualización del servidor algo fue mal y a resultas de ello nuestra base de datos se corrompió, impidiendo la ejecución no solo de Neurona@Home sino de todos los proyectos de nuestro servidor de BOINC.

Para empeorar las cosas, nos dimos cuenta entonces de que nuestra rutina de backup tenía un fallo, y que por ello la última copia válida que teníamos era de noviembre de 2011. El problema no era perder algunos resultados, sino todos los datos de los usuarios creados desde entonces, así como la información sobre los créditos.

Hemos gastado un montón de horas y noches en vela trabajando para recuperar la base de datos corrupta, y al final, y gracias a la invaluable ayuda de un experto en bases de datos de http://www.canalboinc.com/, que es uno de nuestros grupos de colaboradores más importantes (¡gracias, Sr. Poveda!), recuperamos toda la información.

Hemos aprendido la lección, mejorado nuestro sistema de backup y entendido mucho mejor qué y qué no podemos hacer en nuestro servidor sin el adecuado respaldo técnico.

Así que, estimados voluntarios, nuestros cálculos continúan. Aseguraos de que podéis entrar en vuestra cuenta y que todos vuestros datos están bien, aunque no espero que aparezcan problemas.

Saludos,

Javier.

Se ha corrompido la base de datos de nuestro servidor BOINC durante una actualización del sistema. Nuestra última copia de seguridad válida es de hace varias semanas, así que estamos haciando lo posible por recuperar la información actual antes de echar mano de la copia y perder los datos de usuarios de las últimas semanas. Hasta ahora no hemos tenido éxito. Os mantendré informado de los avances. Gracias por vuestra comprensión.

Hemos sufrido un problema en nuestro servidor. Mientras lo reparamos los proyectos estarán detenidos. Estamos trabajando en ello. Disculpad las molestias.

Estimados voluntarios, en las últimas semanas habéis calculado 640000 tareas con picos de hasta 10GB RAM, una cantidad bastante alta. Felicidades, no muchos proyectos pueden presumir de tener a los voluntarios tan devotos. De los muchos resultados obtenidos solo hay uno prometedor, y es el correspondiente a la tarea etiquetada como Prueba10156690.pro, la única capaz de sostener la actividad neuronal (disparo de neuronas excitatorias) con 1000000 neuronas automátas celulares. Las fluctuaciones superpuestas podrían corresponder a un encefalograma.

Hay también un segundo caso (k=1030) donde la actividad desaparece en t=1000 pero que proporciona grandes picos de actividad antes de la extinción.

Continuaremos con el análisis del espacio de parametros para determinar las regiones dónde se comporta la red neuronal como un cerebro real respecto al comportamiento colectivo de sus neuronas. Vais a calcular ahora tareas que modifican el ratio y tiempo de recuperación de la inhibición neuronal, en vez de explorar redes de alta conectividad. El primer efecto es que la Fase IV requiere mucha menos memoria RAM, 1 o 2 GB. Espero acabar los cálculos de este lote de problemas en unas pocas semanas.

Tras analizar los resultados de los cálculos de este verano, el modelo no ha dado resultados concluyentes pero aun así interesantes. El mejor resultado ha sido el correspondiente a la prueba #464108. su solución permitió al modelo evolucionar durante un tiempo sin extinción de la actividad mental de manera muy irregular pero con un patrón muy llamativo. Quizás el modelo con componente de excitación e inhibición no es capaz de alcanzar un patrón periódico sino solo uno caótico. Esto es un hallazgo inesperado, y, en cierto modo, un revés a mis expectativas, pero puede permitirnos ajustar el modelo para que siga una EEG real. En cualquier caso, comenzamos una nueva fase de cálculos con cerca de 1000000 problemas. Son, por así llamarlo, especiales, ya que están diseñados para explorar la zona más grande de la conectividad de la red, y esto implica el consumo de mucha más memoria RAM, entre 4 y 16 GB, así que estad preparados.

Estimados amigos,

Después de analizar los resultados obtenidos este verano, el modelo no ha resultado ser muy concluyente pero aún así interesante.

El mejor resultado se obtuvo con el problema número #464108. Esta solución permitía al modelo evolucionar durante algún tiempo sin que se extinguiera la actividad aunque de manera muy irregular.

Quizás el modelo general que usa excitación e inhibición no es capaz de alcanzar un patrón periódico sino solo uno caótico. Esto es algo inesperado y, de alguna manera, un revés a mis expectativas, pero nos podría permitir ajustar el modelo para seguir un EEG real.

Tengo listas unas nuevas tareas para procesar. Son especiales ya que están diseñadas para explorar el límite superior de la conectividad de la red, lo que significa que van a requerir más RAM, entre 4 y 16GB, así que estad preparados. Como escribí en el pasado, esto es como echar un vistazo a la cara oculta de la Luna. Nunca pensé que podría ser capaz de modelar esto, pero con vuestro apoyo será posible ver qué se esconde en ese lugar.

En los próximos días iré poniendo en el servidor pequeños grupos de tareas para asegurarme de que todo funciona bien. También iré probando distintos ratios de redundancia para estudiar cómo funciona la asignación de créditos con los nuevos tiempos de cálculo.

Cuento con vosotros, como siempre. Gracias por vuestro apoyo.