Mavi Beyin Projesi

Mavi Beyin Projesi
Beynin, biz insanların şimdiye kadar karşılaştığı en karmaşık organ/yapı olduğu düşünülüyor ve işin komik yani, bu karmaşıklığı düşünürken yine aynı beyni kullanılıyoruz. Bu kısır döngünün içinden çıkabilmenin bir yolu insan beynini silikon tabanlı bir ortamda simüle etmek olabilir, böylece bu yapıya dışarıdan bakabilir, nasıl çalıştığına dair yeni fikirler ortaya atabiliriz. Tabiî bir beynin (ya da şimdilik bir kısmının) simülasyonunu yaratmak için tek sebep bu değil: Acaba böylesi bir simülasyon, doğru şekilde yapıldığında, bilinçli ya da yarı-bilinçli (yarı: quasi anlamında) bir "şey"in yaratımına önayak olabilir mi? Bu soruları artık daha sık duymaya başlayabiliriz, çünkü bir farenin beyninin bir kısmı BlueGene L süperbilgisayarında modellenmiş bulunuyor.

Nevada Üniversitesi'nde konuşlanmış bilim insanlarının yaptığı bu araştırmada yaklaşık olarak 8 milyon sinir hücresi, 6300 kadar da sinaps, gerçek bir fare beyninde 1 saniyeye denk gelecek kadar süre boyunca (gerçekte 10 saniye sürmüş) simüle edilmiş. Araştırmacılar gerçek bir beyinde gördükleri fiziksel durumların bazılarını gözlediklerini bildirmişler.

8 milyon sinir hücresi, ortalama bir fare beyninde bulunan hücre sayısının yaklaşık olarak yarısı ve buna ek olarak her bir hücrenin 8 bine kadar sinaps yaptığı biliniyor. Ayrıca, beyin sadece bir hücre kümesi değil, kendi içinde yapısal farklılıkları bulunan, 3-boyutlu bir organ. Bu yüzden, bu deneyin beyin hakkında çok kısıtlı veri sağlayabiliyor. Ancak araştırmacılar da bunun farkında ve gelecekte daha iyi deneyler yapmak için laboratuarlarına çoktan dönmüş durumdalar.

Doğal olarak, bir de şunu soruyoruz: acaba bir insan beyni de simüle edilebilir mi? Ve öğreniyoruz ki EPFL (Ecole Polytechnique Federale de Lausanne) ve IBM çoktan bu iş için bir işbirliği içine girmişler ve Blue Brain Project'i hayata geçirmişler. Bu projenin de çok iyi gittiğini okuyor ve heyecanlanıyoruz.[1]
Mavi Beyin Projesine Giriş: Sayısal Kedi Beyni
Bilim insanları 144 terabaytlık RAM kullanarak kedinin 1 milyar nöron ve 10 trilyon sinapstan oluşan beyin zarının benzetimini yapmayı başardılar. Kedilerin kendini beğenmişlikleri hâlâ bir sır perdesi olarak duruyor ama bilim insanları 144 terabaytlık işleyen belleği sayısal kedi beynine çevirebilecek bir süper bilgisayarla kedi beyninin benzetimini yaparak bu sır perdesini aralayabilir.

IBM ve Stanford Üniversitesi'nden araştırmacılar, bir kedinin beyin zarını “Mavi Gen” (Blue Gene) isimli dünyanın en güçlü dördüncü süper bilgisayarını kullanarak modellediler. Bu araştırmacılar 2007′de fare beyninin tümünü ve bu yıl içinde de insan beyin zarının %1′inin benzetimlerini yapmışlardı.

Sayısal kedi beyni, gerçek kedi beyninden yaklaşık 100 kat daha yavaş çalışıyor. Fakat “Mavi Madde” (Blue Matter) adını verdikleri yeni bir algoritma sayesinde IBM araştırmacıları, insan beynindeki zar ve zarın altındaki bağlantıların şemasını çıkarabildiler. Bu bilgilerin ışığında 1 milyon beyin hücresi ve 10 trilyon nöron arasındaki bağ olan sinapslardan oluşan kedi beyin zarının benzetimini yaptılar.

İsviçreli bilim insanlarından oluşan başka bir grup da IBM'in süper bilgisayarını kendi projeleri olan sayısal fare beyninin nöronlarının kendi kendine nörolojik özellikler edinmeye başladığı “Mavi Beyin Projesi” için kullandılar. Grup, insan beynini de 10 yıl içinde taklit edebilmeyi umuyor.

Stanford Üniversitesi'nden diğer bir özgün adım ise insan beyninin darmadağınık, düzensiz yapısını “Neurogrid” dedikleri ufak bir aletle oluşturmaya çalışmalarıyla atılıyor. Neurogrid, alışılmış süper bilgisayarların aksine insan beyninin kullandığı kadar az enerjiyle çalışabilecek.[2]

Yapay Beyin 2018 Yılında Üretilecek
Teknolojinin hızına erişmek mümkün değil. Daha 10 yıl öncesinde bugünkü cihazların pek çoğu hayatımızda yokken, bugün hepsi günlük yaşamın vazgeçilmezleri arasına girdiler. Teknolojinin hızının katlanarak artması her yeni haberde şaşırmamıza neden oluyor. Bunun son örneği ise Oxford Üniversitesi'nde görevli Henry Markram'ın yaptığı bir açıklama. Markram, yapay bir şekilde üretilmiş insan beyni için sadece 10 yıl gerektiğini açıkladı.[3]

Geçen yaz Oxford'daki teknoloji konferansında bir araya gelen bilim insanları onun açıklamalarıyla şaşkına döndü. Doktorluktan bilgisayar mühendisliğine geçen profesör Henry Markram ekibinin 2018 yılına kadar dünyanın ilk bilinçli yapay zekasını hayata geçireceğini açıkladı ve şimdi ekibiyle birlikte bunun için çalışıyor.[4]

2018 yılına kadar bilinçli ve zeki bir yapay beyin oluşturmayı amaçladıklarını söyleyen İsviçre Lozan Enstitüsü'nden Prof. Henry Markram, bu beynin düşünebilecek, hissedebilecek ve aşık bile olabileceğini söylüyor.[5]

Bu Projeye Mavi Beyin (Blue Brain) adı verilmesinin nedeni, IBM'in gelişmiş karmaşık bilgisayarlarının takma adının Büyük Mavi (Big Blue) olması. Çünkü bir farenin beyninin bir bölümü, bunlardan biri olan BlueGene/ L süperbilgisayarında modellenmiş bulunuyor.[6]

“Gerçek Frankenstein deneyi” diye nitelenen, “Mavi beyin” adlı proje için Prof. Markram, şunları söyledi:

“2018 yılına kadar bilinçli ve zeki yapay beyin yaratmayı amaçlıyoruz. Yaratacağımız beyin, düşünecek, hissedecek ve hatta aşık olacak. Projemize daha şimdiden karşı çıkılıyor ancak bu proje sayesinde insanın öğrenme yetisinin ve zekasının gelişeceği göz ardı edilmemeli.”

Başlangıçta “Mavi beyin” projesinin önündeki en büyük engel, finansal kaynaktı. Ancak İsviçre hükümeti ve IBM şirketi bu çalışmaya destek verdi. Prof. Markram'ın hesabına, milyonlarca Euro adeta akıyor. Prof. Markram, “Hedefimize ulaşacağımıza inanıyorum. Bu gerçekleştiğinde, akıllı yapay beyin özellikle tıbbi araştırmalarda kullanılacak” diye iddialı konuşuyor.[7]

Şu anda başarılı bir şekilde bir fare beyninin elementlerinin simüle edildiğini açıklayan Markram, işi büyütüp insan beyni üretmek için önümüzde 10 yıllık bir süre olduğunu iddia etti. Profesör Markram, üretilecek olan sentetik insan beynin özellikle zihinsel sorunları anlamak konusunda büyük bir aşama olacağını da sözlerini ekledi. Fakat bu konuyla ilgili en büyük sorun Mavi Beyin Projesi olarak adlandırılan çalışmanın gerektirdiği büyük alt yapı. Yapay insan beyninin her bir nöronun ayrı bir bilgisayar tarafından incelenmesi gerektiğini ve bu da çok ciddi bir bilgisayar ağı ihtiyacını ortaya çıkardığını söyledi.[3]

Markham'ın modeli elektronik olarak gerçek bir beynin biyolojik davranışlarını yansıtacak. "Beynin mikrodevresini üretmeyi başardık" diye konuşan Markham, "Bundan sonra yapacağımız tek şey bu modelin ölçeğini büyütmek" diyor.[8]

Markram'ın 'Blue Brain' (Mavi Beyin) projesi, bilim tarihindeki en olağanüstü çabalardan biri. 47 yaşındaki Güney Afrikalı İsrailli profesör başarılı olursa, bu, ilk kez Mary Shelley'in kaleme aldığı 'Frankenstein' romanında hayal edilmiş olan asırlık fantezinin, hayata geçirilmesinin eşiğinde olduğumuz anlamına geliyor. Ne ilginç bir tesadüf ki, Frankenstein romanı da halihazırda bu bilimsel uğraşın gerçekleştiği yerin birkaç kilometre uzağında kaleme alınmıştı.

Deneyin başarıya ulaşması halinde felsefi, ahlaki ve etik tartışmaları patlak vermesi ve bu durumun tüm insanları insanlığın gerçekten ne anlama geldiğiyle yüzleşmek zorunda bırakması bekleniyor.

Profesör Markram, yapay zekasının, insanların zekasını ve öğrenme kabiliyetini geliştirebileceğini düşünüyor. Markram, beynin bilgisayar bir kopyasını yaratmayı amaçlıyor. Çalışmalarına fare beyni üzerindeki deneylerle başlayan profesör çalışmalarını bundan sonra insan beyninde sürdürecek. Çalışmaların sonunda düşünebilen, arzularını ifade edebilen, anıları depolayabilen ve hatta belki aşk, öfke, üzüntü, acı ve neşe gibi duyguları tecrübe edebilen bir yapay zekanın yaratılabilmesi umuluyor.

Markram, "2018'e kadar bunu yapacağız. Çok paraya ihtiyacımız var, ama bunu ayarlıyorum. Dünyada benim kullandığım kaynaklara sahip olan az sayıda bilim insanı var" diyor. Kaçınılmaz olarak Markram'ın yapmaya çalıştığı şeye kuşkuyla bakanlar da var. Ama eleştirenler bile genel olarak Markram'ın bir şey üzerinde çalıştığını ve en önemlisi bunun için kaynağa sahip olduğunu biliyor. Markram'ın Lozan'daki Ecole Polytechnique'teki Brain Mind Enstitüsünde bulunan laboratuvarına on milyonlarca euro'luk fon akıyor. Sponsorlar arasında İsviçre hükümeti, AB ve bilgisayar devi IBM'in de aralarında bulunduğu özel şirketler bulunuyor.

Markram, yaratmaya çalıştığı yapay zekanın insan beyninin seviyesine ulaşacağında ısrarlı. Markram, sayısız bilim kurgu filminde gösterilen sadık hizmetkar robotlar yaratma peşinde değil. Gerçek robotlara bilgisayarlar aracılığıyla yürüme ve konuşma gibi niteliklerin kazandırabileceğini belirten profesör, son tahlilde bunların bulaşık makinesinden daha zeki olmayacağını belirtiyor ve bu oyuncakları 'arkaik' diye niteliyor. Markram, bunun yerine, gerçek bir insan ya da en azından gerçek bir insanın en önemli ve en karmaşık parçası olan zihni olmasını umduğu bir şeyi yaratmaya çalışıyor. Bir beynin yaptıklarını kopya etmeye çalışmak yerine biyolojik olarak beynin kendisiyle işe başlıyor.

Beynimiz nöron adı verilen sinir hücreleriyle dolu. Bunlar miniskül elektriksel impulsları kullanarak birbirleriyle iletişim kuruyor. Projede kadavra üzerinde karmaşık kesim işlemlerinin gerçekleştirilmesi suretiyle beyindeki bu sinir hücrelerinin bağlantılarının anlaşılması ve bir bilgisayarda hayata geçirilmesi amaçlanıyor. Yani beynin işlemlerinin kopyasının veritabanı olarak bilgisayara aktarılması planlanıyor.

Proje, 'gerçek bir beyin modeli yapılırsa, bu modelin gerçek bir beyin gibi hareket etmeye başlaması sağlanabilir' düşüncesine dayanıyor. Markram bunun için korkunç bir işkence aletine benzeyen bir makine kullanıyor. Bu makineyle ölü fareye ait beynin en ince parçalarına ayrılması sağlanıyor. Daha sonra bu bağlantıların haritası çıkarılıyor ve bunlar bir bilgisayar kodu haline getiriliyor.

Sekiz yıl içinde tamamlanacağı söylenen ve bu anlamda hayli iddialı bir vade konulan proje başarıya ulaşır mı bilinmez, ama başarıya ulaşması durumunda bilim dünyasında bir çığın açacağı muhakkak.[4]

Blue Brain ekibi başarılı olursa, bilim adamları ilk kez insan beyninin anlamlı fiziksel bir modeline sahip olacaklar. Bu aşamada şu soruya yanıt aranacak: "Beynin tüm işlevlerine sahip sanal bir beyin kendi düşüncelerini yaratacak yeteneğe sahip olabilecek mi?". Markham bu konuda henüz kesin bir şey söyleyemiyor. Ancak Blue Brain'in kendi kararlarını vermesini bekliyor. Bunun da "bilinç"in yaratılması anlamına geldiğine işaret eden Markham, "Tüm beyni inşa ettiğimiz zaman, eğer bilinç ortaya çıkarsa, bilinci sistematik olarak inceleme şansını elde edeceğiz" diyor.[6]

Bu aşamada şu soruya yanıt aranacak: "Beynin tüm işlevlerine sahip sanal bir beyin kendi düşüncelerini yaratacak yeteneğe sahip olabilecek mi?". Bunun da "bilinç"in yaratılması anlamına geldiğine işaret eden Markham, "Tüm beyni inşa ettiğimiz zaman, eğer bilinç ortaya çıkarsa, bilinci sistematik olarak inceleme şansını elde edeceğiz" diyor. Projeyi yürüten doktorlardan Henry Makram'ın geliştirdiği bir yapay beyin ilk olarak robot farelere takılmış ve robot farelerde normal farelere benzer tepkiler görülmüştü.[8]

Fare Beyni Tamam, İnsan Beyni 10 Yıl Sonra
Dünyanın önde gelen bilim insanlarından Henry Markram halihazırda fare beyninin bir benzerini yaptı. Mavi Beyin Projesi'ne başkanlık yapan Markram İngiltere'nin Oxford kentinde düzenlenen bir konferansta yaptığı konuşmada sentetik insan beyninin özellikle akıl hastalıklarının tedavisinde kullanılabileceğini söyledi. Markram dünyada yaklaşık iki milyar kişinin beyninde bir tür sorun olduğuna da dikkat çekti. Markram, “İnsan beyni yapmak imkansız bir şey değil ve biz bunun 10 yıl içersinde yapabiliriz” dedi. 2005 yılında başlatılan Mavi Beyin Projesi memelilerin beynine ters mühendislik tekniğini uygulamayı amaçlıyor. Markram ve ekibi çalışmalarını özellikle memelilerin beyninde neokorteks olarak bilinen ve işitme ve görmeye ait olan bölge üzerinde yoğunlaştırıyor. [9]

IBM, İsviçre, HAL, Yapay Beyin, Mavi Kitap ve 2010
İsviçre'deki Lozan Enstitüsü'nde görevli Prof. Henry Markram başkanlığındaki ekip, 2018 yılına kadar, bilince sahip yapay beyin üretebilecek. Buna, “Gerçek Frankenstein deneyi” diyorlar. Esasen, sahteleri yoktu da, başarısızları vardı diyelim. Başarılıları varsa da bilemiyoruz. Projenin ismi “Mavi beyin”. Bu mavi işi ilginçtir. UFO konusundaki en önemli projenin, üstelik hükümet kaynaklı, ismi de “mavili"dir: “Blue Book”!

Projenin başındaki isim Prof. Markram, “2018 yılına kadar bilinçli ve zeki yapay beyin yaratmayı amaçlıyoruz. Yaratacağımız beyin, düşünecek, hissedecek ve hatta aşık olacak. Projemize daha şimdiden karşı çıkılıyor ancak bu proje sayesinde insanın öğrenme yetisinin ve zekasının gelişeceği göz ardı edilmemeli” açıklamasını yapmış. Gerçekten korkutucu. Para da hazır. Hatta oluk oluk milyon Euro'lar akıyormuş ve “sponsor” da-muhtemelen yapay beyine kavuştuktan sonra konuşurken, “bu söyleşi IBM tarafından desteklenmektedir” şeklinde tekrarlarda bulunabilirsiniz-İsviçre hükümeti ve IBM imiş!

Bu ikisini duyar duymaz işkillenmemek olmaz ve ayıp. Zira, İsviçre zaten sabıkalı. CERN daha ortada duruyor! Başımıza ne kadar iş çıkardığını biliyorsunuz. Demek İsviçreliler iyice ipi kopardı. CERN ile kıyamet kopartıp, geriye “suni beyin”leri bırakacaklar. IBM'e gelince. Bu firma kendi adından, işkilli başka isimler üretmeye mütemayildir. Efsanevi film “2010”!!! Buyrun işte daha yazarken aklımıza geliyor, tam da “bugün”! “2010” filmindeki yine efsanevi bilgisayarın, hani yapay zekası olan, adı HAL'dı. Yeni IBM'in her bir harfinden sonra gelen harfler. Pek bilinir. Şimdi de Blue Brain'in WEB sayfasındaki linklerde aynı izi görmek mümkün!

Kısaca bu netameli konularda İsviçre'de IBM da haddini aşmakta.. Ama.. Daha aşanı da var. CERN işini de Melekler ve Şeytanlar'da Don Brown başımıza sarmıştı. “Blue Brain”i de Kayıp Sembol'de yine o başımıza saracak gibi geliyor bize. Bu kadar tesadüf olur mu? Olmaz ise, var burada bir iş, olur ise, biz de gidip “Mavi beynimizi” Prof. Markram'dan alalım.[10]

Leading The Blue Brain Project (English)
In June last year, IBM and the Brain Mind Institute at the Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) in Switzerland announced a plan to create a digital 3D replica of the brain. Named after the IBM Blue Gene supercomputer it relies on, the Blue Brain Project has started modelling--in every detail--the cellular infrastructure and electrophysiological interactions within the cerebral neocortex, which represents about 80% of the brain and is believed to house cognitive functions such as language and conscious thought.

"The main problem in computational neuroscience is that theoreticians [who] do not have a profound knowledge of neuroscience build models of the brain," writes Henry Markram, founder of the Brain Mind Institute and director of the Blue Brain Project, in an e-mail. Current models "may capture some elements of biological realism, but are generally far from biological." What the field needs, he says, is "computational neuroscientists [who are] willing to work closely with the neuroscientists to follow faithfully and learn from the biology."

Twenty-nine-year-old Felix Schürmann, a German physicist on the Blue Brain Project, has taken up the challenge. When he first joined the project as a postdoc, "His task was on a specific development and generally to assist me in the management, says Markram. But The progress in [his] first week was so dramatic that I allowed him more autonomy to manage the project."One year in, Schürmann oversees all aspects of the project, managing an international team of 35 scientists. "[Felix] is absolutely outstanding," says Markram. "Within weeks he had the project running at full speed, so much so that we will complete the cellular-level model by the end of the year."

Getting a full view of computer science
"I was intrigued by computing from the start," says Schürmann, who got his first contact with computers through volunteer classes as a schoolboy. When the young Schürmann tried his hand at programming, it was quickly apparent that he had a talent for computer science. In 1995, he became one of the winners of the German National Computer Science Competition, which involved solving computer problems, devising running demonstrations of the solutions, and surviving a 3-day final round packed with teamwork, oral presentations, and interviews with computer science professors. Based on this success he was offered a university scholarship from the German Academic Foundation a year later.

Schürmann´s interest in computing quickly reached beyond programming. "I wanted to understand the [different] aspects of it," he says. At university he studied physics--not computer science--"because I wanted to understand how computers work but also the constraints behind it." Schürmann earned minors in computer science and mathematics in addition to his physics major, obtaining his Vordiplom from the Ruprecht-Karls-Universität in Heidelberg in 1999.

His degree in hand, Schürmann left Germany for the United States where, he felt, computer science could be combined more easily with physics or industrial research. He did an M.Sc. in physics at the State University of New York (SUNY) at Buffalo, writing a thesis on interactive quantum computation--"the idea … that you can use the properties of … quantum mechanics to build different kinds of computers." He funded his stay in the United States with a Fulbright Fellowship.

Schürmann returned to Heidelberg for a Ph.D. on hardware-implemented neural networks, joining the "Electronic Vision(s)" group in the physics department, which he had become acquainted with while he was still an undergraduate. He wanted to work with them because "they are physicists and develop microchips" containing analogue integrated circuits rather than the less complex digital microchips. Schürmann already had seen the soft side of computing; "This Ph.D. gave me a chance to find out about the second half: the hardware. It was the completion of my view of how computers work."

Schürmann's Ph.D. project was to implement an artificial neural network, an assembly of interconnected artificial nodes that process information according to a mathematical or computational model. "We still don't understand how the brain works" and artificial neural networks, Schürmann says, are likely to be an important part of that understanding when it emerges. As his group entered biology-focused collaborations, Schürmann got a first taste of the challenges of merging the two fields.

Probing the complexity of the brain
One year before the end of his Ph.D.--which he received in 2005, magna cum laude--Schürmann met Markram, his current boss, as his group began to collaborate with the Brain Mind Institute. "I was impressed by [Markram's] openness and understanding of technological solutions, even though he is a biologist," says Schürmann. "He really combines biology and technology." He heard about Markram's plans for Blue Brain Project and wanted to get involved.

The aim of the Blue Brain Project is to build a replica of a neocortical column, the basic functional unit that makes up the cerebral neocortex while encompassing most of the neocortex's cellular diversity. "If you are an experimental biologist, in your experiments you see an amazing variety of cell types. … The typical modelling approach ... doesn't give the answer to the experimentalist who wants to understand this diversity," Schürmann explains. This diversity can only be achieved, he says, by incorporating experimental neuroscience data into very detailed computer simulations that "behave indistinguishably from the experiment." The Project builds on the efforts of the Brain Mind Institute, which has been accumulating empirical data on the microarchitecture of the neocortex for a decade.

In this, his first postdoc, Schürmann leads a team of 23 computer engineers and computational neuroscientists and 12 electrophysiologists based in Lausanne, Israel, and the United States. As project manager, Schürmann leads the project jointly with Markram and two scientific team managers--Idan Segev from the Hebrew University of Jerusalem in Israel, a pioneer of modelling complex neurons, and Philip Goodman, from the University of Nevada, Reno, in the United States, a long-time collaborator on large-scale modelling and advanced bioinformatics. The first task for Schürmann was consolidating the neuroscience data. "Biological data so far have been taken around the world in many labs," he says, each using its own standards. "To use biological data in a quantitative way, you really have to understand the data and control the way you got these data." Otherwise, he says, it isn't possible to put them into a conceptual framework where they can be built into detailed simulations.

One year into the project, a simulation of a neocortical column is already in place. "We built and simulated 10,000 compartmental neurons with over 30 millions dynamic synapses and are fine tuning the biological parameters. This is several orders of magnitude larger and more detailed than any previous attempt," says Markram. The project is now entering the calibration phase, which means making sure that every piece of the simulation is validated by experimentation.

In the long run, the new simulations may be used as a tool to better understand brain functions and to "find out what processes in this intricate network are the fragile ones" that lead to diseases such as epilepsy. It may eventually be possible, Schürmann says, to use the simulations in pharmacological tests. Advances are also likely on the computational side. "The brain is the computer in the world that does the most fabulous things. Finding how computing can be done differently will change our technological environment."

Combining computer science and neuroscience
According to Markram, people who want to work in this field need all the basic computer science tools, such as a perfect fluency in C/C++ and Matlab and knowledge of Web technologies. Students should be able to demonstrate expertise in constructing software models and implementing and testing algorithms. Knowledge of more advanced computer science tools, like visualisation technologies, is an asset. But "The next most important requirement is math and physics, as this allows the easy and efficient implementation of complex algorithms," Markram says.

A neuroscience background is also very important. "The greater the knowledge, the more autonomous the student can become," says Markram. "Experience in a neuroscience wet lab is a great accelerator." Another key ingredient is a certain breadth of perspective. "The main difficulty for all computational neuroscientists is the tendency to focus on isolated problems. The real challenge is to place even a single molecule in[to] the context of a behaving organism. To do so, computational neuroscientists have to progressively acquire a deeper knowledge of neuroscience from the genetic to the behavioural levels. It is essentially a second Ph.D. in neuroscience."

Schürmann matched up well with these requirements. "Felix came from a background of physics and computer engineering. His Ph.D. was in building hardware neural models, which is perhaps the most challenging task possible in computational neuroscience. He therefore had all the skills and experiences necessary for the position. The most important quality was … that he recognised that while building simple models is important … we can only answer the deeper questions about the complexity of the brain by modelling the complexity." Schürmann also came across as an excellent team-player--a characteristic that's essential to big, integrative projects like Blue Brain--and quickly learned more about neuroscience.

As for Schürmann's managerial role, neither Schürmann nor Markram expected it. "I did not really know that Felix would be able to lead the project," says Markram. "He seemed highly organised, [and] very quickly assimilated the project.... He asked very important questions concerning the feasibility of the project, but did not do so sceptically, which indicated to me that he was not afraid of entering a grand challenge; he was already preparing to take on the challenge" when he arrived.

"The Blue Brain Project will expand in 2008 to become a multinational project of enormous scale," says Markram. "Hopefully, Felix will take on this next leap in the challenge" and manage this expansion of the project, which will start in 2007. "After Blue Brain, I think Felix will take on only bigger-vision projects. It would be tough to step back."