据《每日科学》网站报道，大数据时代，单靠一台电脑并不总能找到用户最需要的解决方案。相反，计算任务应该分布于计算机集群，让集群计算机共同分析大数据集。这也正是谷歌、Facebook挖掘你的浏览历史，并呈现你需要的广告的技术。但是，大数据并没有止步于此。用于监控脑部活动的最新技术带来了所未有的大量信息。理解这些数据，或许能让人类对自己大脑的工作原理产生新的认识。为此，神经学家利用分布式计算工具Thunder（闪电），进行了大量研究。
Thunder是一个工具库，由霍华德·休斯医学研究所（Howard Hughes Medical Institute）的Janelia研究园开发。Thunder可以提高数据分析速度，原本这些海量数据在一个工作站上要跑上数天或数周。相关研究成果发表在7月27日的期刊《自然·方法学Nature Method》中。加州大学伯克利分校的科学家Jeremy Freeman、Misha Ahrens等人完成了此项研究。
更为重要的是，他们还使用Thunder分析一种显微镜下的成像技术。Ahrens及其同事使用这种技术观测斑马鱼对视觉刺激做出回应时的脑部细胞活动。这一研究成果同样发表在《自然·方法学》中。
Freeman、Ahrens表示，使得单一计算机难以超越瓶颈的因素并非只有数据的巨大规模，还有数据的复杂性。“当你记录大脑活动的信息时，你不知道分拣自己需要数据的最佳办法。每个数据集都各不相同。对某些数据，你或许有想法，但这是否有意义，还有待探讨。”
神经学家在第一次考虑数据的时候，很少能迸发新的思路。相反，最初的研究可能暗含更有希望的方法，只需要进行少量调整、使用新的计算分析，原来的数据就可以更有用途。
这也就是为什么使用龟速的计算工具分析神经学数据会让人大为受挫。Freeman提到：“对一些分析来说，你可以上传数据，开始跑数据，第二天再回来看。但如果你需要调整分析，重新再跑一遍，就必须再等上一个晚上。”
通过使用Thunder，Freeman和Ahrens可以在几分钟内分析成像结果，不需要等待很长时间就可以针对分析结果进行策略调整。
