Zdaniem Katrin Amunts, która kieruje Human Brain Project, podjęcie wyzwania zrozumienia ludzkiego mózgu możliwe jest dziś dzięki komputerom, umożliwiającym tworzenie cyfrowych modeli mózgu i testowanie hipotez badawczych na drodze symulacji. Coraz większe znaczenie mają również nowe narzędzia analizy danych przeprowadzane przy wykorzystaniu uczenia maszynowego i narzędzi opartych na sztucznych sieciach neuronowych, które zresztą inspirowane są podstawowymi zasadami, wedle których działa mózg. Zatoczyliśmy więc koło – zrozumieliśmy mózg na tyle, by stworzyć oparte na tej wiedzy narzędzia umożliwiające dalszą jego ekspolorację.
Rzecz jasna komputer od dekad jest podstawowym narzędziem pracy niemal każdego naukowca, także zajmującego się mózgiem i poznaniem, i to niemal na każdym etapie procesu badawczego. Typowy laptop czy komputer stacjonarny nie zda się jednak na wiele w mierzeniu się z problemem złożoności mózgu. Cyfrowy trójwymiarowy model mózgu gryzonia sporządzony z rozdzielczością przestrzenną rzędu 1 mikrometra (1 milimetr to 1000 mikrometrów) zajmuje około 8 terabajtów. Dla porównania: komputer, na którym piszę ten tekst, posiada 256 gigabajtów przestrzeni dyskowej. Jest to ponad 30 razy za mało, by pomieścić taki model. Analogiczny model ludzkiego mózgu zająłby już petabajty, czyli miliony gigabajtów. Pomyślmy teraz, że mózgi poszczególnych osób różnią się między sobą, co oznacza, że aby uzyskać wiarygodne rezultaty, trzeba ze sobą porównać wiele mózgów...
