Разработка электронной версии человеческого мозга ближе, чем вам кажется. Российские ученые сделали важный шаг в этом направлении и готовы продемонстрировать практическую пользу своего изобретения.
Нейроны в головном мозге постоянно обмениваются информацией друг с другом. Они делают это, посылая друг другу электрические сигналы. Иногда эти сигналы приходят одновременно, создавая всплеск активности. Всплеск активности - это состояние, при котором нейроны в сети синхронно генерируют импульсы в течение коротких периодов времени.
Всплески активности играют важную роль в различных функциях головного мозга, включая обучение, память и обработку информации. Однако они также могут быть нежелательными, например, при эпилепсии.
Ученые из Университета Лобачевского разработали новый способ управления всплесками активности в нейронных сетях, свои результаты они опубликовали журнале Mathematics. Их подход основан на использовании памяти на основе мемристоров.
Мемристоры - это устройства, которые могут изменять свою проводимость в зависимости от истории их электрических сигналов. В предложенной модели нейронной сети память на основе мемристоров используется в тормозных синапсах. Тормозные нейроны помогают контролировать активность возбуждающих нейронов.
Когда тормозные нейроны активируются, они выделяют сигналы, которые подавляют активность возбуждающих нейронов. Мемристоры в тормозных синапсах могут быть изменены таким образом, чтобы усиливать или ослаблять эти сигналы.
Ученые показали, что изменение памяти на основе мемристоров в тормозных синапсах позволяет эффективно управлять всплесками активности в нейронной сети. При этом происходит переход от всплесковой динамики к асинхронному поведению.
Этот подход имеет ряд преимуществ по сравнению с другими подходами к управлению всплесками активности. Во-первых, он основан на простой и широко используемой модели нейрона LIF. Это позволяет легко реализовать его в аппаратном обеспечении.
Во-вторых, предлагаемый подход включает в себя память на основе мемристоров, которая позволяет эффективно регулировать всплески активности сети.
В-третьих, предлагаемый подход демонстрирует потенциал для реализации в аппаратном обеспечении, что делает его перспективным для приложений в нейроморфном вычислении и когнитивных функциях.
Практические приложения
Предложенный подход к управлению всплесками активности может иметь ряд практических приложений.
Во-первых, он может быть использован для лечения эпилепсии. Эпилепсия - это заболевание, при котором происходит избыточная синхронизация нейронов в головном мозге. Всплески активности являются одним из основных механизмов, приводящих к эпилептическим припадкам. Управление всплесками активности может помочь предотвратить или уменьшить частоту эпилептических припадков.
Во-вторых, предлагаемый подход может быть использован для улучшения обучения в нейронных сетях. Всплески активности играют важную роль в обучении нейронных сетей. Управление всплесками активности может помочь нейронным сетям обучаться более эффективно.
В-третьих, предлагаемый подход может быть использован для создания новых нейроморфных устройств. Нейроморфные устройства - это устройства, которые имитируют архитектуру и поведение нейронных сетей. Они могут быть использованы для различных приложений, таких как обработка изображений, распознавание речи и автономное управление. Управление всплесками активности может помочь улучшить эффективность нейроморфных устройств.
Предложенный подход к управлению всплесками активности является перспективным направлением исследований. Он имеет потенциал для решения ряда важных задач в области нейронауки, нейротехнологий и искусственного интеллекта.