0. ニューロンシミュレータ

ニューロンシミュレータといえばYale大学が作っているNEURONが有名です．
これはどちらかというと神経科学目線でのシミュレータですが，エンジニアリングな視点ではBRIANやBindsNETなどがあります．

どのライブラリもPythonで動作し，とてもよくできていますが，**もっと手軽にニューロンをシミュレーションできるライブラリがあっても良いでのは？**と思っていました．

そこで！
作りました！！
(あまり需要は無いかもしれないけど！)

1. SPINE: Spiking Neuron Simulotor

必要なのは(今のところ)NumPyとMatplotlibだけ．
正直ライブラリと謳えるほど規模の大きい物ではありませんが，SPINEでは以下のモデルのシミュレーションが可能です．

IF: Integrate-and-Fireモデル
LIF: Leaky IFモデル
Hodgkin-Huxleyモデル
FitzHugh-Nagumoモデル
ポアソンスパイクの生成

またIF/LIFモデルでは，スパイク応答カーネルをsingle exponentialかdouble exponentialも選べます．

SPINEはエンジニアリング特化でも，サイエンス特化でもないです．
とにかく，神経科学やスパイキングニューロン初学者の，学び始めを手助けできれば，という想いで作っています．
ソースは記事末に掲載．

2. 動作例

まあ，とりあえず実際に動く様子を見てください．

2.1. LIFとPoissonSpike

前ニューロン10個から入力を受け取るLIFニューロンの活動をシミュレーションする，とします．
このとき，入力スパイク列 (前ニューロンの出力スパイク列) をポアソンスパイク列とすると，以下のようにコーディングします．

ref: Pythonで実装しながら理解するPoisson Spike (ポアソンスパイク) - Qiita

from spine import LIF, PoissonSpike
from spine.tools.plotting import plot_spike_scatter

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


if __name__ == '__main__':
    duration = 500  # [ms] 実験時間
    dt = 0.1        # [ms] time step

    time = int(duration / dt)

    # Input data from Poisson Spike Gen.
    # ランダムな数値から入力となるポアソンスパイク列を生成
    spikes = PoissonSpike(np.random.random(10),
                          time=duration,
                          dt=dt).spikes

    # 適当な重み
    weights = np.random.random(10) + 5.0

    # LIFニューロンを定義 (Double exp filter)
    neu = LIF(duration,
              dt,
              k='double',  # use double exponential filter
              )

    # 入力スパイク列と重みを渡して，膜電位を計算
    # 膜電位，出力スパイク，発火時刻を返す 
    v, s, f = neu.calc_v((spikes, weights))

    # Plot
    t = np.arange(0, duration, dt)

    plt.subplot(2, 1, 1)
    plot_spike_scatter(spikes, duration, dt, title='input spike trains', xlabel=None)

    plt.subplot(2, 1, 2)
    plt.plot(t, v)
    plt.plot(t, np.full_like(t, neu.th), linestyle='dashed')
    plt.ylabel('Membrane Voltage [mV]')
    plt.xlabel('time [ms]')
    plt.xlim(0, duration)

    plt.show()

こんな感じです．

もちろん発火閾値などのハイパーパラメータはLIFを生成する際に，引数として渡せるので細かい実験設定も可能です．

2.2. とにかく全てのモデルを動かしてみたい人向け

そんな方には，Githubにサンプルコードをいくつか用意してあります．

$ python if_sample.py    # IFモデル
$ python lif_sample.py   # LIFモデル
$ python hh_sample.py    # Hodgkin-Huxleyモデル
$ python fhn_sample.py   # FitzHugh-Nagumoモデル

この中身の必要な箇所を変更してシミュレーションするのもアリだと思います．
実際に生成される画像はGithubに載せています．

3. あとがき

実はこのライブラリはもう少し前からあったのですが，コードを整理して結構使いやすくなったのでQiitaでも紹介しよう，となりました．

SPINEは僕が学習したものの副産物です．
なので本当にシンプルなニューロンシミュレータですが，最初に行ったように僕個人としてはこれでニューロサイエンスやSNN初学者の学びの手助けとなれば幸いです．

これからも，ちょくちょくアップデートはしていく予定なので，「ええやん」と思ったらGithubのソースを是非覗いてください．
スターくれると喜びます．

SPINEは大規模なSNN構築は想定していません．あくまで動作確認用の簡易ニューロンシミュレータです．
SNN構築して画像処理などをしたい人はBindsNETをお勧めします．

追記 (2020.07.02)

Webで動くSPINEを作ってみました．
https://spine-web.hirlab.net/
適当に遊んでみてください！

Source

HiroshiARAKI/spine: SPINE is a simple Spiking Neuron simulator

Documentation

https://spine.hirlab.net/