大きな数の神経細胞をスーパーコンピュータでシミュレーションできるようになり、脳の理解の推進が期待されています。
​スーパーコンピュータ「富岳」による大脳皮質、小脳、大脳基底核等のシミュレーションや、脳モデル構築システムの開発が行われ、様々な動物脳のシミュレーションによる脳の理解へ向けた取り組みが行われています。​

高解像度の医療画像解析（脳を含む）において、高度化の取り組みが行われています。​
高解像度画像は詳細な情報を多く含むため、正確なセグメンテーションが求められますが、従来の方法は、画像を固定サイズのパッチに分割して処理するため、限界がありました。​
​R-CCSでは、スーパーコンピュータ上でトランスフォーマーモデルを活用する上での新たな手法を提案し、高速化を実現しています。将来的には、他の画像処理タスクや異なるドメインへの適用も期待されます。

最近、脳の中の結合や神経細胞の活動の計測技術が急速に発展し、脳のデータが爆発的に増えています。​我々は、哺乳類の脳のデータをもとに、「富岳」上でデジタルの脳をつくりだす取り組みを行っています。​データ同化という技術も駆使して、脳のシミュレーションをより正確に行うことで、脳の働きや神経疾患の理解を目指しています。​

幅広い課題に柔軟に対応できる汎用人工知能の開発に向けて、人間の脳という最も優れた情報処理システムの解析が進められています。「富岳」を活用し、人間の脳にある860億個もの神経細胞をコンピュータ上で再現しながら 、脳の動作メカニズムを解明する「ヒト全脳シミュレーション」。さらに、生成AIや画像解析技術を用いて、脳がどのように情報を理解・判断しているのかを探る「ヒト全脳解析」。この2つの技術によって、人間の脳のような“高度な知性とエネルギー効率の高さ”を兼ね備えた汎用人工知能の開発が可能となります。そして、それはデジタル空間上に脳のデジタルコピーを創る未来へ繋がっていきます。