Мозг строит странные структуры в 11 измерениях |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-06-21 13:46 Мозг продолжает удивлять нас своей великолепной сложностью. Новаторские исследования, сочетающие нейробиологию с математикой, свидетельствуют о том, что когда мозг обрабатывает информацию, он создает нейронные структуры до 11 измерений. Под «измерениями» ученые подразумевают абстрактные математические пространства, а не другие физические области. Тем не менее, исследователи «нашли мир, который мы себе не представляли», сказал Big Think Генри Маркрам, директор проекта Blue Brain, автор нового открытия. Мозг строит песчаные замки Цель проекта Blue Brain, который базируется в Швейцарии, заключается в цифровом создании “биологически детализированной” симуляции человеческого мозга. Создавая цифровой мозг с «беспрецедентным» уровнем биологической информации, ученые стремятся продвинуть наше понимание невероятно сложного устройства человеческого мозга, в котором насчитывается порядка 86 миллиардов нейронов. Чтобы получить более ясное представление о том, как работает такая огромная сеть для формирования наших мыслей и действий, ученые использовали суперкомпьютеры и особую отрасль математики. Команда основывала свои текущие исследования на цифровой модели неокортекса, которую закончила в 2015 году. Исследователи хотели выяснить, как реагирует этот цифровой неокортекс, используя математическую систему алгебраической топологии. Это позволило им определить, что наш мозг постоянно создает очень сложные многомерные геометрические фигуры и пространства, которые выглядят как «песчаные замки». Без использования алгебраической топологии – раздела математики, описывающего системы с любым числом измерений, визуализация многомерной сети была бы невозможна. С помощью нового математического подхода исследователи смогли увидеть высокую степень организации в том, что раньше казалось «хаотическими» паттернами нейронов. В ходе исследования ученые сначала провели тесты на созданной ими виртуальной мозговой ткани, а затем подтвердили результаты, проведя те же эксперименты на реальной мозговой ткани лабораторных крыс. При стимуляции каждый виртуальный нейрон соединяется с другим таким образом, что образуется определенный геометрический объект – клика. Большое количество нейронов добавляло больше измерений, количество которых в некоторых случаях доходили до 11. Эти структуры должны были образоваться вокруг высокоразмерной дыры, которую исследователи назвали «полостью». После того, как мозг обработал информацию, клика и полость исчезли. Появление высокоразмерных полостей, когда мозг обрабатывает информацию, означает, что нейроны в сети реагируют на стимулы чрезвычайно организованным образом. Это похоже на то, как если бы мозг реагировал на стимул, строя а затем разрушая башню из многомерных блоков, начиная со стержней (1D), затем досок (2D), затем кубов (3D), а затем более сложных геометрий с 4D, 5D и т. д. Прогрессирующая активность мозга напоминает многомерный замок из песка, который материализуется из песка и затем распадается. Это открытие позволяет ученым глубже понять «одну из фундаментальных тайн нейробиологии — связь между структурой мозга и тем, как он обрабатывает информацию», — уточнила Кэтрин Хесс в интервью журналу Newsweek. Исследователи надеются использовать алгебраическую топографию для изучения роли «нейропластичности», которая представляет собой процесс укрепления и ослабления нейронных связей при стимуляции — ключевой компонент процесса обучения мозга. Они видят дальнейшее применение своих открытий в изучении человеческого интеллекта и формировании памяти. Работа опубликована в журнале Frontiers in Computational Neuroscience. Источник: hi-news.ru Комментарии: |
|