• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
10 марта, 08:03
Evgenia Vavilova
1
1 190

Физики узнали детали о балансе между нейронами, обеспечивающем оптимальную работу мозга

❋ 5.1

Команда европейских ученых выяснила, как с точки зрения теории информации настроен баланс между возбуждающими и тормозными нейронами, обеспечивающий оптимальную кодировку данных. Они узнали, что нейронные сети, оптимизированные под долгосрочное точное кодирование информации могут быть менее чувствительны к быстрым изменениям входных сигналов.

Слева сверху — два типичных входа информации, один из которых действует в течение длительного времени, а другой — в течение более короткого. Слева снизу — схема модели взаимодействия двух нейронных популяций, возбуждающих (E) и тормозных (I). Справа — оптимальная точка в пространстве параметров для точного кодирования в течение более длительного и более короткого времени / © Giacomo Barzon, Daniel M. Busiello, G. Nicoletti
Слева сверху — два типичных входа информации, один из которых действует в течение длительного времени, а другой — в течение более короткого. Слева снизу — схема модели взаимодействия двух нейронных популяций, возбуждающих (E) и тормозных (I). Справа — оптимальная точка в пространстве параметров для точного кодирования в течение более длительного и более короткого времени / © Giacomo Barzon, Daniel M. Busiello, G. Nicoletti

Мозг обрабатывает информацию с помощью сложных связей между группами нейронов, объединенными в популяцию. В такой общности нейроны находятся в одной области мозга и выполняют похожие функции или имеют общие свойства. 

В популяцию входят возбуждающие и тормозные нейроны. Первые передают сигналы и активизируют другие нейроны, а тормозные выполняют функцию балансировки — подавляют активность возбуждающих нейронов, гасят сигналы и стабилизируют нейронные сети. Для нейроинформатики, нейробиологии и медицины важно знать, как именно нейронные связи и их конфигурации влияют на обработку информации.

Международная группа ученых провела исследование вклада возбуждающих и тормозных популяций нейронов в кодирование информации мозгом. Их результаты показывают, что обработка информации становится максимально эффективной, когда активность возбуждающих и тормозных нейронов сбалансирована. Результаты исследования опубликованы в журнале Physical Review Letters.

Исследователи изучали, задействован ли баланс между возбуждающими и тормозными нейронами в чем-то, кроме стабилизации нейронной активности. В частности, команда изучила возможность того, что этот баланс также оптимизирует обработку информации.

«Вдохновленные рядом экспериментальных и теоретических работ, подчеркивающих важность баланса, мы проанализировали модель, которая описывает взаимодействия между этими двумя популяциями, и исследовали — как аналитически, так и численно — их реакцию на внешние сигналы. Мы использовали инструменты теории информации и выявили фундаментальный компромисс: нейронные сети, оптимизированные для точного кодирования информации на длительных временных масштабах, могут быть менее чувствительными к быстрым изменениям входных сигналов», — объяснил Даниэль М. Бузьелло (Daniel M. Busiello).

Ученые использовали математические и теоретические подходы для изучения обработки информации нейронными сетями. Они показали, что процесс становится наиболее эффективным на границе устойчивости — критическом состоянии, при котором активность возбуждающих и тормозных нейронов сбалансирована.

По результатам исследования ученые делают вывод, что тонкая настройка баланса возбуждения и торможения не только стабилизирует активность мозга, но и играет ключевую роль в его способности оптимально кодировать информацию.

Взаимодействия между возбуждением и торможением крайне важны для того, чтобы популяции нейронов могли кодировать информацию об изменяющихся во времени внешних сигналах. Это особенно интересно, поскольку баланс возбуждения и торможения хорошо известен как ключевой элемент регуляции нейронной активности. Описанный в статье подход позволил ученым количественно оценить этот эффект с точки зрения информации как физической величины.

«В реальных нейронных сетях связи не статичны — они развиваются со временем под влиянием как внешних стимулов, так и внутренней активности сети. Эта динамическая природа связей может играть ключевую роль в формировании того, как популяции нейронов обрабатывают и кодируют информацию, потенциально предлагая новые идеи о том, как обучение и адаптивные свойства влияют на кодирование информации в нейронных системах», — пояснил Джакомо Барзон (Giacomo Barzon), первый автор статьи.

Работа ученых открывает новые направления для изучения обработки информации в мозге и лежащих в ее основе нейронных механизмов. В своих следующих исследованиях группа планирует развить результаты, используя тот же подход для изучения более сложных структур связей в мозге.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Евгения Вавилова — научпоп автор, специализирующийся на популярной физике. Выпускница физического факультета, более 10 лет пишет о новейших открытиях в квантовой механике, астрофизике и теоретической физике. Евгения умеет объяснять сложные концепции простым языком и регулярно публикует материалы, основанные на первоисточниках — научных статьях и интервью с исследователями.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
15 сентября, 10:36
Игорь Байдов

Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.

15 сентября, 11:30
РНФ

Ученые обнаружили, что общепринятые константы, с помощью которых химики предсказывают свойства молекул, содержали ошибки. Исправленные значения констант теперь объясняют ранее непонятные химические аномалии и позволяют предсказывать свойства новых материалов для квантовых технологий, датчиков и умных покрытий.

16 сентября, 13:21
Адель Романова

Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.

12 сентября, 14:03
ТюмГУ

Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.

15 сентября, 10:36
Игорь Байдов

Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.

15 сентября, 11:30
РНФ

Ученые обнаружили, что общепринятые константы, с помощью которых химики предсказывают свойства молекул, содержали ошибки. Исправленные значения констант теперь объясняют ранее непонятные химические аномалии и позволяют предсказывать свойства новых материалов для квантовых технологий, датчиков и умных покрытий.

12 сентября, 14:03
ТюмГУ

Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.

9 сентября, 11:03
Адель Романова

Третий известный межзвездный объект 3I/ATLAS летит примерно вдвое быстрее обоих своих предшественников. По расчетам, его вряд ли могло выбросить из родной планетной системы с подобной скоростью, и так разогнаться по пути он тоже не мог.

11 сентября, 12:04
ПНИПУ

Все больше покупателей начинают отказываться от привычки делать покупки на маркетплейсах, а число новых продавцов на площадках практически не увеличилось. Аналитика показывает, что за первый квартал 2025 года — прирост селлеров составил всего 0,45% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. В то же время, маркетплейсы активно расширяют сеть пунктов выдачи, особенно в регионах, где физическое присутствие всех брендов невозможно. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему люди стали реже совершать покупки на маркетплейсах.

[miniorange_social_login]

Комментарии

1 Комментарий
В машинномм обучении есть понятие "гиперпараметр" - заданный до начала обучения модели. Вероятно, мы имеем дело с биологическим аналогом.
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно