[论文解读] NESTML: a modeling language for spiking neurons

Dimitri Plotnikov, Bernhard Rumpe⋆+4 more|arXiv (Cornell University)|Jun 9, 2016

Advanced Memory and Neural Computing参考文献 11被引用 23

一句话总结

NESTML 是一种领域特定建模语言，使神经科学家能够使用直观、基于生物学的构造来定义脉冲神经元模型，并将其高效地编译为 C++ 代码，用于在 NEST 模拟器中进行仿真。其主要贡献是一种模块化、可扩展的语言，简化了复杂模型的创建，同时确保高性能并原生集成于 NEST 中。

ABSTRACT

Biological nervous systems exhibit astonishing complexity .Neuroscientists aim to capture this com- plexity by modeling and simulation of biological processes. Often very comple xm odels are nec- essary to depict the processes, which makes it dif fi cult to create these models. Powerful tools are thus necessary ,which enable neuroscientists to express models in acomprehensi ve and concise way and generate ef fi cient code for digital simulations. Se veral modeling languages for computational neuroscience ha ve been proposed [Gl10, Ra11]. Howe ver, as these languages seek simulator inde- pendence the ytypically only support asubset of the features desired by the modeler .Int his article, we present the modular and extensible domain speci fi cl anguage NESTML, which provides neuro- science domain concepts as fi rst-class language constructs and supports domain experts in creating neuron models for the neural simulation tool NEST .N ESTML and aset of example models are publically available on GitHub.

研究动机与目标

• 解决手动实现复杂、生物真实感的脉冲神经元模型所面临的挑战。
• 为神经科学家提供一种高层级、直观的语言，将神经科学概念作为一等构造进行表达。
• 为 NEST 模拟环境中的执行生成高效、优化的 C++ 代码。
• 支持模块化和可扩展性，以支持未来模型类型和功能的扩展。
• 在保持模型可移植性和可读性的前提下，支持模拟器特定的优化。

提出的方法

• 设计一种领域特定语言（DSL），其语法和语义针对神经元动力学和生物物理特性量身定制。
• 使用清晰、人类可读的符号定义用于微分方程、离子通道、突触和状态变量的语言构造。
• 实现一个编译器管道，将 NESTML 代码转换为 NEST 模拟内核的优化 C++ 代码。
• 采用形式化语言设计原则，确保类型安全、模块化和可扩展性。
• 将该语言与 NEST 模拟器集成，以支持生成模型的直接执行。
• 提供一组示例模型，以展示语言的可用性并验证语言设计。

实验结果

研究问题

• RQ1 高层级、领域特定的语言在计算神经科学中能否提升脉冲神经元模型的表达力和可维护性？
• RQ2 是否可以设计一种 DSL，以支持复杂的生物物理神经元模型，同时确保高效的代码生成用于仿真？
• RQ3 与手写低级语言相比，NESTML 在多大程度上减轻了神经科学家的实现负担？
• RQ4 该语言在多大程度上支持模块化和可扩展性，以支持未来的模型开发？
• RQ5 与手工优化的实现相比，生成代码的性能开销如何？

主要发现

• NESTML 使神经科学家能够使用简洁、易读的语法定义复杂的脉冲神经元模型，其语法与生物学概念高度一致。
• 语言编译器成功生成了与 NEST 模拟环境无缝集成的高效 C++ 代码。
• 该方法显著降低了创建详细神经元模型的认知负担和实现复杂度。
• 模块化和可扩展的设计使得新增神经元类型、离子通道和突触模型变得容易。
• GitHub 上提供的示例模型展示了实际可用性，并促进了研究社区的采用。
• 该语言在不牺牲模型可移植性或可读性的前提下，支持模拟器特定的优化。