State of Brain Emulation Report 2025
收藏资源简介：
该仓库为2025年大脑仿真状态报告的数据仓库和可视化管道，包含神经模拟、神经记录、连接组学、计算需求、资金与倡议等多个领域的数据集。
This repository serves as the data warehouse and visualization pipeline for the 2025 Brain Simulation Status Report, housing datasets spanning multiple fields including neural simulations, neural recordings, connectomics, computational requirements, funding and initiatives.
State of Brain Emulation Report 2025 数据集概述
数据集基本信息
- 数据集名称：State of Brain Emulation Report 2025
- 发布年份：2026年
- 主要作者：Zanichelli, Nicola; Schons, Maximilian; Shiu, Patrick; Freeman, Ian; Arkhipov, Anton
- 发布平台：Zenodo
- 永久标识符：https://doi.org/10.5281/zenodo.18377594
- 数据仓库地址：https://github.com/MxSchons-GmbH/sobe-2025-data-repository
- 许可证：CC BY 4.0
数据集目的与范围
本数据仓库用于生成跟踪脑仿真研究进展的出版物质量图表，涵盖以下领域：
- 神经模拟：从秀丽隐杆线虫（302个神经元）到人类规模模型（860亿个神经元）
- 神经记录：跨生物体的记录技术进步
- 连接组学：脑组织扫描和连接组重建
- 计算需求：脑仿真所需的硬件和存储需求
- 资助与倡议：全球脑研究项目及其预算
数据内容与结构
数据按主题组织，源数据采用TSV格式。
主要数据类别
| 类别 | 文件数量 | 描述 |
|---|---|---|
| 神经模拟 | 2 | 模拟神经元数量，1957-2025年 |
| 神经记录 | 3 | 按生物体划分的记录能力 |
| 连接组学 | 5 | 不同分辨率下的脑组织扫描 |
| 计算模型 | 2 | 模型复杂性和需求 |
| 成本 | 4 | 神经元重建成本、项目预算 |
| 倡议 | 1 | 全球脑研究项目 |
| 硬件 | 2 | 计算特性、存储成本 |
| 人工智能/计算 | 1 | AI训练计算趋势 |
仓库目录结构
sobe-2025-data-repository/ ├── scripts/ # 图表生成代码 ├── data/ # 源数据集（TSV格式） │ ├── compute/ # AI训练、硬件数据 │ ├── connectomics/ # 脑扫描数据 │ ├── costs/ # 成本估算、大型项目 │ ├── formulas/ # 计算器公式 │ ├── imaging/ # 成像模式 │ ├── initiatives/ # 脑研究项目 │ ├── organisms/ # 生物体参考数据 │ ├── parameters/ # 共享计算参数 │ ├── recordings/ # 神经记录数据 │ ├── simulations/ # 模拟历史数据 │ ├── references/ # 集中参考文献（CSL-JSON格式） │ └── _metadata/ # 归属元数据（镜像data/结构） └── dist/ # 网站数据资产 ├── figures/ # 图表 ├── data/ # TSV数据集（镜像data/结构） ├── references/ # 参考文献供网络访问 └── downloads/ # 批量下载的ZIP存档
生成的图表
图表生成管道生成超过38张图表，涵盖以下类别：
概览图表
all-sim-rec- 神经模拟与记录综合图num-neurons- 随时间变化的神经元数量比较imaging-speed- 神经影像技术进展
计算相关
compute- 硬件趋势gpu-memory- 单GPU内存与脑仿真需求对比emulation-compute-*- 仿真计算需求emulation-storage-requirements- 存储需求
生物体特定图表（位于子目录中）
neuro-sim/- 按生物体划分的模拟进展neuro-rec/- 按生物体划分的记录能力radar-charts/- 能力比较雷达图
资助与倡议
funding- 研究资助趋势initiatives*- 脑研究项目
所有图表均以SVG（矢量）和PNG（150 DPI）格式保存。
数据质量与归属
- 数据质量状态：数据近期从多个来源转移和整合，质量控制和验证正在进行中，预计于2026年第一季度完成。
- 归属结构：
data/目录中的所有数据文件在data/_metadata/中都有对应的元数据文件，镜像文件夹结构。 - 元数据模式：每个
.json元数据文件包含标题、来源、原始作者、贡献者、许可证、URL（仅外部数据）、访问日期（仅外部数据）和描述。
外部数据来源
| 数据集 | 原始作者 | 许可证 |
|---|---|---|
ai-training-computation.tsv |
Epoch via Our World in Data | CC BY 4.0 |
storage-historical.tsv |
John C. McCallum via Our World in Data | CC BY 4.0 |
neuroimaging-speed.tsv |
Carles Bosch | MIT |
参考文献管理
- 参考文献库：以CSL-JSON格式存储在
data/references/bibliography.json中（包含1,130多条参考文献）。 - 参考列：参数和公式文件包含用于来源跟踪的列：
ref_id、supporting_refs、ref_note、confidence、validated_by。
使用方式
快速开始
bash git clone https://github.com/MxSchons-GmbH/sobe-2025-data-repository.git cd sobe-2025-data-repository python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt cd scripts python3 run_all_figures.py
主要依赖
- matplotlib
- seaborn
- pandas
- numpy
- statsmodels
- openpyxl
- nbconvert
- ipykernel
引用方式
文本引用
Zanichelli, N., Schons, M., Shiu, P., Freeman, I., & Arkhipov, A. (2026). State of Brain Emulation Report 2025 (Version 1). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.18377594
BibTeX
bibtex @software{zanichelli2026sobe, author = {Zanichelli, Nicola and Schons, Maximilian and Shiu, Patrick and Freeman, Ian and Arkhipov, Anton}, title = {State of Brain Emulation Report 2025}, year = 2026, publisher = {Zenodo}, version = {1}, doi = {10.5281/zenodo.18377594}, url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.18377594} }
