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シミュレーションデータ記録・解析機能

[!NOTE] 最新の実装状況は 機能実装ステータス (Remaining Functionality) を参照してください。

作成日: 2025年12月6日

Author: Masahiro Aoki

このドキュメントの目的と使い方

  • 目的: シミュレーション記録/解析機能の追加内容を短時間で把握するための概要メモ。
  • 対象読者: 開発者、QA/検証担当。
  • まず読む順: 概要 → 新規追加ファイル → クイックスタート。
  • 関連リンク: 詳細手順は SIMULATION_RECORDING_GUIDE.md、実行スクリプトは examples/run_zenoh_distributed_brain.py。

概要

分散脳シミュレーション実行時のデータ記録・解析システムが追加されました。

新規追加ファイル

コアモジュール

  • evospikenet/sim_recorder.py - データ記録システム
  • evospikenet/sim_analyzer.py - データ解析ツール

ドキュメント

  • SIMULATION_RECORDING_GUIDE.md - 詳細ガイド
  • examples/example_simulation_recording.py - 使用例

クイックスタート

1. 記録を有効化してシミュレーション実行

python examples/run_zenoh_distributed_brain.py \
    --node-id pfc-0 \
    --module-type pfc \
    --enable-recording

2. 記録データを解析

python evospikenet/sim_analyzer.py ./sim_recordings/sim_20251206_001234

3. サンプルスクリプトを実行

python examples/example_simulation_recording.py

記録されるデータ

  • ✅ スパイクデータ: 各層からのスパイク列
  • ✅ 膜電位データ: ニューロンの膜電位（オプション）
  • ✅ 重みデータ: ネットワークの重み行列（オプション）
  • ✅ 制御データ: ノードの状態遷移

主な機能

記録機能

  • オプションで有効/無効を切り替え
  • サブサンプリングでストレージ削減
  • GZIP圧縮対応
  • バッファリングで効率的な書き込み

解析機能

  • 発火率の自動計算
  • スパイクラスタープロット生成
  • 発火率の時系列プロット
  • サマリーレポート自動生成

使用例

<!-- from evospikenet.sim_recorder import SimulationRecorder, RecorderConfig -->

# 記録設定
config = RecorderConfig(
    enable_recording=True,
    record_spikes=True,
    record_membrane=True,
    session_name="my_experiment"
)

# 記録開始
with SimulationRecorder(config) as recorder:
    # シミュレーション実行
    for step in range(1000):
        # スパイクを記録
        recorder.record_spike_data(
            node_id="pfc-0",
            layer_name="lif",
            spikes=output_spikes
        )

詳細情報

詳しくは SIMULATION_RECORDING_GUIDE.md を参照してください。