コンピュータ技術は、人間が自らの謎を理解するための重要なツールとなっており、大容量のコンピューティングとストレージクラスタ、そして新しいタイプのソフトウェアは、生物科学と神経学の両方でますます重要な役割を果たしています。 InfoQは、ゼブラフィッシュから神経細胞情報を収集し、コンピュータ技術によってそのパターンを掘り起こしたハワード・ヒューズ医学研究所の研究者、ジェレミー・フリーマンにインタビューしました。」の講師として、ジェレミー・フリーマンは「大規模脳コンピューティング-脳を操作し、脳をマッピングする」というテーマで彼の考えを話します。以下、インタビュー全文：
InfoQ:ジェレミー・フリーマンさん、こんにちは。
InfoQ:2013年のSpark Summitでゼブラフィッシュを使った神経細胞のデモはとても興味深かったですが、この研究を始めたそもそもの理由は何だったのでしょうか？
InfoQ:この実験では、多くの****高度なビッグデータ技術が活用されました。これらのビッグデータ技術が実験にどのように役立ったか、少し教えていただけますか？Sparkを使用する際にどのような課題にぶつかりましたか？
InfoQ:神経細胞実験を行う上でスケールのブレークスルーが問題になっていますが、大規模神経細胞実験の主な課題は何でしょうか？また、ゼブラフィッシュよりも強力な脳解析をサポートする技術は開発されていると思いますか？
InfoQ:QCon東京2014ではどのようなことをお話しされる予定ですか。
ジェレミー・フリーマン：Sparkを使って脳をマッピングし、操作する方法について説明します。まず、使用した動物モデルと、これらの動物の脳内の何千ものニューロンの活動を同時に記録することを可能にする、我々の共同研究者によって開発された技術について説明します。次に、実験データがもたらす技術的な解析の課題と、Sprakを使用してこれらの課題をどのように克服したかを説明します。特に、神経データの迅速で探索的な解析のために開発されたオープンソースのクラスライブラリを紹介し、このライブラリが脳全体のレベルでの機能組織、感覚処理の過渡的なダイナミクス、および活動行動の理解にどのように役立つかの例をいくつか示します。Spark Summitでの発表に基づき、神経反応の過渡的なダイナミクスの分解に特化した新しい分析ファミリーと、Spark Streamingを使用した実験中のオンラインストリーミング神経データを分析するための新しいメソッドセット、および新しいオンライン機械学習アルゴリズムに関連するテクニックを紹介します。
このトピックの詳細については、ご覧ください。その他のQCon東京のトピックについては、大会ウェブサイトをご覧ください。
