Нове дослідження має на меті розкрити таємниці людського мозку

Дослідження доктора Річарда Науда в Університеті Оттави мають важливе значення для розуміння теорій навчання та пам’яті, і це може прокласти шлях для прогресу в галузі штучного інтелекту в майбутньому. Таємниці внутрішніх механізмів людського мозку повільно розкриваються, і нове важливе дослідження під керівництвом доктора Річарда Науда з медичного факультету Оттавського університету наближає нас до розв’язання глибоких питань.

Результати дослідження мають важливе значення для теорій навчання та робочої пам’яті та потенційно можуть допомогти в майбутньому розвитку штучного інтелекту (ШІ), оскільки розробники та програмісти ШІ спостерігають за роботою доктора Науда та інших провідних нейробіологів.

Опубліковане в Nature Computational Science дослідження торкається багаторівневої таємниці «варіабельності реакції» нейронів, клітин мозку, які використовують електричні сигнали та хімічні речовини для обробки інформації, і висвітлює всі чудові аспекти людської свідомості.

Отримані дані розкривають суть того, як мінливість нейронів контролюється дендритами, антеною, яка виходить із кожного нейрона, щоб отримати синаптичні вхідні дані в наших власних нейронних комунікаційних мережах. Ретельне дослідження встановлює властивості дендритів, які потужно контролюють вихідну мінливість, властивість, яка, як було показано, контролює синаптичну пластичність у мозку.

Уявлення про нейронний контроль

«Інтенсивність відповіді нейрона контролюється вхідними сигналами до його ядра, але мінливість відповіді нейрона контролюється вхідними сигналами його маленьких антен – дендритів», – каже доктор Науд, доцент кафедри медичного факультету. клітинної та молекулярної медицини та Відтавський факультет фізики. «Це дослідження більш точно встановлює, як окремі нейрони можуть мати цю важливу властивість контролювати мінливість відповіді за допомогою своїх вхідних даних».

Доктор Нод підозрював, що якщо математичну структуру, яку він використовував для опису клітинного тіла нейронів, розширити, щоб врахувати їх дендрити, то їм, можливо, пощастить ефективно моделювати мережі нейронів з активними дендритами.

Зверніть увагу на внесок Захарі Фріденбергера, доктора філософії. студент кафедри фізики та співробітник лабораторії доктора Науда, який має досвід теоретичної фізики, щоб вирішувати теоретичні завдання та математику за рекордний час. Переходимо до завершення дослідження: прогнози моделі підтверджено аналізом даних запису in vivo та спостережено за широким діапазоном параметрів моделі.

«Йому вдалося розв’язати математику за рекордний час і розв’язати низку теоретичних завдань, яких я не передбачав», — каже доктор Науд.

Доктор Науд вважав, що їхня техніка може дати розуміння реакції нейронів на змінні вхідні дані. Тож вони почали працювати над технікою, яка зможе обчислювати статистику на основі моделі нейронів з активним дендритом. Один із рецензентів роботи зазначив, що теоретичний аналіз «надає ключове розуміння біологічних обчислень і буде цікавим для широкої аудиторії обчислювальних та експериментальних нейробіологів».