Neurociencia Computacional con Modelamiento Basado en Agentes y HPC (Computación de Alto Rendimiento)

Fechas: Jueves 3, Viernes 4 y Sabado 5 de Octubre del 2024 ONLINE

Horario: 4:00pm a 7:00pm

El Laboratorio de Neurocomputación, Simulación Social y Sistemas Complejos del Instituto Científico de la Universidad Andina del Cusco, está organizando el minicurso de neurociencia computacional con modelamiento basado en agentes.

Objetivo

En este minicurso presentaremos una breve introducción a los modelos más comunes usados en neurociencia computacional y técnicas de programación necesarias para programar modelos biológicos de neuronas basadas en voltage de membrana (Spiking Neuron Models)   usando herramientas escritas en Python como Repast4py, que facilita la creación de modelos basados en agentes en conjunto de un sistema de paralelización de procesos llamado Message Passing Interface  (MPI).

Repas4py

Repast para Python (Repast4Py) Se basa en Repast HPC y brinda la capacidad de crear modelos distribuidos basados ​​en agentes (ABM) de gran tamaño que abarcan múltiples núcleos de procesamiento. Los ABM distribuidos permiten el desarrollo de modelos de sistemas complejos que capturan la escala y los detalles relevantes de muchos problemas de importancia social. Mientras que Repast HPC se implementa en C++ y está más enfocado a expertos en HPC, Repast4Py es un paquete de Python y está diseñado para proporcionar una vía de acceso más fácil para que los investigadores de diversas comunidades científicas apliquen métodos ABM distribuidos a gran escala. Repast4Py se lanza bajo la licencia de código abierto BSD-3 y aprovecha los paquetes Numba, NumPy y PyTorch, y la API de Python C para crear un sistema de modelado escalable que puede explotar los mayores recursos de HPC y las arquitecturas informáticas emergentes. (Obtenido de  https://repast.github.io/repast4py.site/index.html )

El modelado basado en agentes 

Ofrece una nueva forma de hacer ciencia: realizando experimentos por computadora. ABM es aplicable a sistemas complejos integrados 

en contextos naturales, sociales y de ingeniería, en dominios que van desde la ingeniería hasta la ecología.  (Obtenido de  https://mitpress.mit.edu/9780262731898/an-introduction-to-agent-based-modeling/ )

La neurociencia computacional 

Es un enfoque para comprender el desarrollo y la función de los sistemas nerviosos en muchas escalas estructurales diferentes, incluidos los niveles biofísico, de circuito y de sistemas. Obtenido de https://mitpress.mit.edu/series/computational-neuroscience-series/ 

Se recomienda tomas de referencia los links citados arriba. A los alumnos aceptados se les entregarán libros en pdf sobre neurociencia computacional.

Cordinación del Curso: Adriana Chira Ramirez

Profesores

Adriana Chira Ramirez 

(Física del Sistemas Complejos, Neurocientífica)

Es miembro del Lab de Neurocomputación, Simulación Social y Sistemas Complejos de la Universidad Andina del Cusco, tiene formación en Física en la Universidad Nacional de Ingeniería, ha participado becada en el The XXVI Brazilian School of Probability (XXVI Escola Brasileira de Probabilidade) in honor of Professor Antonio Galves, USP São Paulo.  Organizado por el IMPA, USP y Neuromath de Brasil 2023. También participó becada del Minicourse on Lattice models and applications to biological problems organizado por el ICTP Abdus Salam International Centre for Theoretical Physics (ICTP) de Sao Paulo. También participó becada al IX Latin American School on Computational Neuroscience, en USP, Sao Paulo. Brasil. Adriana utiliza Repast4py para simular modelos biofísicos de redes neuronales artificiales. 

Enver Oruro 

(Neurocientífico Computacional)

Director del Lab de Neurocomputación, Simulación Social y Sistemas Complejos de la Universidad Andina del Cusco. Obtuvo el PhD en la Universidad Federal de Rio Grande do Sul, en Brasil, realizó estancia en supercomputación en el departamento de matemática aplicada de la Universidad Stony Brook University de Nueva York, y participó de la escuela de Modelamiento Basado en Agentes de la Arizona State University de Estados Unidos. En sus papers se usan Modelamiento Basado en Agentes aplicado a Neurociencia Computacional.

Costo

No tiene costo, curso dirigido a los estudiantes desde 2do a 5to año de las carreras de preferencia de Física, Matemática, Ingeniería, Computación, o estudiantes de otras carreras con experiencia en programación, Al final del minicurso se seleccionará estudiantes de Puno y  Abancay que acaben satisfactoriamente el minicurso y tengan motivación en continuar en el Lab, se les invitará a visitar el Lab y se les pagará el pasaje ida y vuelta a Cusco y manutención para esta visita.

Programa

Día 1

Introducción a la Neurociencia Computacional con Modelamiento Basado en Agentes

Introducción a la programación - python y variables

Día 2

Lectura de datos

Modelos biológicos de neuronas 

introducción a Repast4py y Message Passing Interface (MPI )

Día 3

Repast4py en neurociencia computacional

Discusión de proyectos de neurocomputación con Repast4py 

Deadline

Fecha límite para aplicar al curso día sábado 17 de agosto del 2024

Registro

https://docs.google.com/forms/d/1pgF2LKffQx9XWQ7p25zelKq4rKJGlhfurYXD-7BHrpQ/edit

Organizadores (s)

Adriana Chira y Enver Oruro

información a envermiguel@gmail.com