17:05 2022-12-01
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Matematicienii propun metode alternative de a mapa activitatea neuronilor
_ Matematicienii propun o metodă alternativă de a mapa activitatea neuronilor
O lucrare a cercetătorilor din cadrul Departamentului de Matematică al Universității din Buffalo care ar putea avea un impact asupra modului în care sunt mapate comunicațiile neuron-la-neuron a fost publicată recent în Communications Physics.
Lucrul, intitulat „Cascadele simple sunt orchestrate de geometria multidimensională a complexelor neuronale”, a fost autorul Dane Taylor, Ph.D., profesor asistent de matematică și UB Ph.D. candidatul Bengier Ulgen Kilic. Se discută noi metode pentru modelarea matematică a rețelelor neuronale. Lucrarea a apărut în numărul din 8 noiembrie al revistei.
Scopul principal al cercetării este de a înțelege mai bine mecanismele biologice și matematice care permit creierului să manifeste amintiri ca modele de activitate neuronală care pot fi stocate și chemat mai târziu în mod fiabil pentru procesarea cognitivă, a spus Taylor.
Kilic a spus că lucrarea va „amenaja pavajul pentru integrarea datelor experimentale in vivo în creștere rapidă cu cadre teoretice, în special în domeniul inteligenței artificiale și al neuroștiinței computaționale”.< /p>
În general, comunicarea de ordin superior este un concept greu de înțeles în contextul rețelei cerebrale, a spus Kilic. „Cu toate acestea, știm că sistemele nervoase sunt bile de neuroni și fiecare neuron din sistemul nostru nervos este bombardat cu semnale sinaptice în orice secundă.
„Deși modul în care neuronii comunică rămâne un mister, există este o dovadă că comportamentul care se află sub cunoașterea și conștiința umană reiese parțial din aceste interacțiuni de ordin superior”, a spus Kilic.
În lucrarea lor, Taylor și Kilic studiază viteza și rata de diseminare a activității neuronale folosind lentila „matematică” a geometriei și topologiei.
Procesul de modelare a neuronilor — acele celule care transmit informații în tot creierul și sistemul nervos prin impulsuri electrice — implică reprezentarea caracteristicilor biofizice și geometrice ale neuronului cu o structură matematică , cum ar fi un grafic.
Se crede că rețelele neuronale codifică memoria folosind funcții neliniare care traduc un set de intrări – activitățile neuronilor care influențează un alt neuron – într-un răspuns neuron, T a spus aylor. „Diferitele modele de intrare dau naștere unor răspunsuri neuronilor diferite, iar un model bazat pe grafice este o simplificare excesivă a posibilelor tipuri de răspunsuri.”
Taylor și Kilic propun extinderea acestor grafice în complexe simple – sau hipergrafe – care poate mapa conexiunile dintre vaste rețele de neuroni.
„În mod istoric, modelarea și analiza atât a rețelelor neuronale biologice, cât și a rețelelor neuronale sintetice (pentru IA) s-au bazat pe construirea de modele care se bazează pe cadrul matematic a două grafice dimensionale", a spus Taylor.
"Acest lucru se datorează, în parte, complexității matematice adăugate care apare atunci când încercați să urmăriți interacțiunile diadice, triadice și de ordin superior dintre grupurile de neuroni, " a spus el.
"De exemplu, activitatea a trei neuroni care interacționează împreună printr-o relație tridirecțională, poate fi semnificativ mai complicată decât cea a trei neuroni ale căror interacțiuni sunt limitate la relații bidirecționale între perechi de neuroni”, a spus el d.
„Declanșarea mai multor neuroni din apropiere poate duce la o cascadă avalanșă de declanșări de neuroni care se răspândește într-o rețea neuronală”, a spus Taylor. „Astfel de avalanșe neuronale au fost observate pe scară largă și au fost conectate empiric cu formarea memoriei și funcția cognitivă, cum ar fi logica umană și intuiția.”
Taylor a folosit următoarea analogie pentru a ilustra diferența dintre modelele tradiționale și modelele simple. .
„Gândiți-vă în considerare dacă prietenii, familia și colegii dvs. vă oferă cu toții informații și recomandări diferite despre dacă să mergeți sau nu să vedeți un film nou lansat. Un model complex simplu sau, echivalent, un model hipergraf, v-ar permite să iei o decizie prin încorporarea tuturor informațiilor furnizate de toată lumea într-un mod complicat și neconstrâns”, a spus el.
„În contrast, un model bazat pe grafice pentru decizia ta finală ar presupune să iei în considerare recomandarea fiecărei persoane. independent, luând o decizie inițială separată pentru fiecare recomandare. Având în vedere un set de decizii inițiale, le combinați pentru a lua decizia finală", a spus el. „Astfel, decizia ta finală este luată pe baza unor sub-decizii inițiale independente, mai degrabă decât pe luarea unei decizii pe deplin informate care integrează toate informațiile disponibile împreună de la toată lumea.”
Taylor a spus că este binecunoscut faptul că activitatea neuronilor se răspândește ca o cascadă de activitate în creștere, pe care el a asemănat-o cu răspândirea epidemiei și întreruperile în cascadă într-o rețea electrică. Dar se cunosc foarte puține lucruri despre mecanismele neuronale care pot ghida cascadele de neuroni în creștere.
„Am folosit modelarea matematică avansată pentru a identifica un mecanism plauzibil care poate orchestra astfel de cascade, iar următorul pas va fi formarea în echipă. împreună cu neurologi care pot testa experimental mecanismul nostru ipotetizat”, a spus el.
Pentru Taylor și Kilic, aplicarea sa pentru AI este un obiectiv pe termen mai lung, deși alți studenți din grupul său îl studiază. Taylor a spus că vor dura până la doi ani până când vor redirecționa actualul proiect de la studiul neuronilor biologici la rețelele neuronale artificiale.
Comentarii:
Adauga Comentariu