गणित से पता चलता है कैसे दिमाग स्थिर रहता है के बीच आंतरिक शोर और एक व्यापक रूप से बदलती दुनिया-ScienceDaily


चाहे आप कर रहे हैं खेल में जाने के लिए एक पार्क के बीच चहकती पक्षियों, एक सज्जन हवा और बच्चों के खेल को पकड़ने के आस-पास या आप में खेल रहे हैं, एक डेन के साथ एक घड़ी की टिक टिक पर एक किताबों की अलमारी और एक purring बिल्ली सोफे पर, तो इस खेल की स्थिति के समान है और स्पष्ट है, अपने अगले कदम की संभावना के लिए किया जाएगा, भी, की परवाह किए बिना उन लोगों के अलग अलग की स्थिति है । आप अभी भी खेल ही अगले कदम के बावजूद एक विस्तृत श्रृंखला की आंतरिक भावनाओं या यहां तक कि अगर एक कुछ न्यूरॉन्स यहाँ और वहाँ कर रहे हैं किया जा रहा है सिर्फ एक छोटे से अनिश्चित है. कैसे करता है मस्तिष्क पर काबू पाने अप्रत्याशित और अलग-अलग गड़बड़ी का उत्पादन करने के लिए विश्वसनीय और स्थिर संगणना? एक नए अध्ययन द्वारा एमआईटी neuroscientists प्रदान करता है एक गणितीय मॉडल दिखा कैसे इस तरह की स्थिरता स्वाभाविक रूप से उठता है कई ज्ञात जैविक तंत्र है ।

अधिक मौलिक की तुलना में जानबूझकर श्रम की संज्ञानात्मक नियंत्रण पर ध्यान, मॉडल टीम विकसित वर्णन करता है कि एक झुकाव की ओर मजबूत स्थिरता है कि में बनाया गया है करने के लिए तंत्रिका सर्किट के आधार पर कनेक्शन, या “अन्तर्ग्रथन” है कि न्यूरॉन्स बनाने के लिए एक दूसरे के साथ. समीकरणों वे निकाली गई और में प्रकाशित PLOS कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान दिखाने के लिए कि न्यूरॉन्स के नेटवर्क में शामिल एक ही गणना करेंगे, बार-बार की ओर एकाग्र एक ही पैटर्न की विद्युत गतिविधि, या “फायरिंग दरों,” यहां तक कि अगर वे कर रहे हैं कभी कभी मनमाने ढंग से परेशान द्वारा प्राकृतिक जगमगाहट के अलग-अलग न्यूरॉन्स या मनमाने ढंग से संवेदी उत्तेजनाओं दुनिया का उत्पादन कर सकते हैं.

“कैसे मस्तिष्क की समझ बनाने के लिए इस अत्यधिक गतिशील, गैर रेखीय प्रकृति के तंत्रिका गतिविधि?” सह वरिष्ठ लेखक अर्ल मिलर, Picower तंत्रिका विज्ञान के प्रोफेसर में Picower संस्थान के लिए सीखने और स्मृति और विभाग के मस्तिष्क और संज्ञानात्मक विज्ञान (BCS) एमआईटी में. “मस्तिष्क शोर है, वहाँ रहे हैं अलग अलग शुरू करने की स्थिति-कैसे करता है मस्तिष्क को प्राप्त करने के लिए एक स्थिर का प्रतिनिधित्व जानकारी के चेहरे में इन सभी कारकों दस्तक कर सकते हैं कि यह चारों ओर?”

पता लगाने के लिए, मिलर की प्रयोगशाला अध्ययन करता है, जो कैसे तंत्रिका नेटवर्क का प्रतिनिधित्व करते हैं के बारे में जानकारी, साथ बलों में शामिल हो BCS सहयोगी और मैकेनिकल इंजीनियरिंग के प्रोफेसर जीन-जैक्स Slotine, जो सुराग के Nonlinear प्रणाली प्रयोगशाला, एमआईटी में. Slotine लाया गणितीय विधि की “संकुचन विश्लेषण,” एक अवधारणा विकसित नियंत्रण के सिद्धांत में, समस्या के लिए उपकरणों के साथ अपनी प्रयोगशाला में विकसित पद्धति लागू करने के लिए. करार नेटवर्क के प्रदर्शन की संपत्ति trajectories है कि शुरू से असमान अंक अंततः converging में एक प्रक्षेपवक्र की तरह, सहायक नदियों में एक वाटरशेड. वे ऐसा करते हैं, तब भी जब जानकारी समय के साथ बदलती हैं. वे कर रहे हैं मजबूत करने के लिए शोर और अशांति, और वे अनुमति देने के लिए कई अन्य करार नेटवर्क के साथ संयुक्त है, और एक हानि के बिना के समग्र स्थिरता — बहुत पसंद है, आम तौर पर मस्तिष्क से जानकारी एकीकृत कई विशेष क्षेत्रों में है ।

“एक प्रणाली में मस्तिष्क की तरह है, जहां आप [hundreds of billions] कनेक्शन के सवाल की क्या रक्षा करेंगे और स्थिरता की किस प्रकार कि बाधाओं पर लगाता प्रणाली की वास्तुकला बहुत महत्वपूर्ण हो गया है,” Slotine कहा.

गणित को दर्शाता है, प्राकृतिक तंत्र

लियो Kozachkov, एक स्नातक छात्र दोनों में मिलर और Slotine लैब्स, अध्ययन के नेतृत्व में लागू करने के द्वारा संकुचन विश्लेषण करने के लिए समस्या की स्थिरता की संगणना मस्तिष्क में. क्या उन्होंने पाया है कि चर और शर्तों में जिसके परिणामस्वरूप है कि समीकरणों को लागू स्थिरता सीधे दर्पण के गुण और प्रक्रियाओं के synapses: निरोधात्मक सर्किट कनेक्शन प्राप्त कर सकते हैं, मजबूत उत्तेजक सर्किट कनेक्शन प्राप्त कर सकते हैं कमजोर, दोनों प्रकार के कनेक्शन हैं, आमतौर पर कसकर संतुलित एक दूसरे के सापेक्ष, और न्यूरॉन्स बनाने के लिए अब तक कम कनेक्शन की तुलना में वे सकता है (प्रत्येक न्यूरॉन, औसत पर, कर सकता है मोटे तौर पर 10 लाख से अधिक कनेक्शन की तुलना में यह करता है).

“ये सब बातें कर रहे हैं कि neuroscientists पाया है, लेकिन वे नहीं जुड़े उन्हें करने के लिए इस स्थिरता संपत्ति,” Kozachkov कहा. “एक अर्थ में, हम कर रहे हैं synthesizing कुछ अलग निष्कर्षों क्षेत्र में यह समझाने के लिए आम घटना है।”

नए अध्ययन है, जो भी शामिल मिलर लैब postdoc Mikael Lundqvist था, शायद ही पहले हाथापाई करने के लिए स्थिरता के साथ दिमाग में है, लेकिन लेखक का तर्क है कि यह उत्पादन किया गया है एक और अधिक उन्नत मॉडल के लिए लेखांकन की गतिशीलता synapses और के लिए अनुमति देता है में व्यापक बदलाव शुरू करने की स्थिति । यह भी प्रदान करता है गणितीय साक्ष्यों की स्थिरता, Kozachkov जोड़ा गया.

हालांकि ध्यान केंद्रित है कि कारकों पर स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए, लेखकों में उल्लेख किया, अपने मॉडल नहीं इतनी दूर जाने के रूप में कयामत के लिए मस्तिष्क के लिए दृढ़ता या नियतत्ववाद. मस्तिष्क की क्षमता को बदलने के लिए-करने के लिए जानने के लिए और याद है-बस के रूप में मौलिक करने के लिए अपने कार्य के रूप में करने के लिए अपनी क्षमता लगातार कारण है और तैयार स्थिर व्यवहार.

“हम नहीं पूछ रहे हैं कि कैसे मस्तिष्क में परिवर्तन,” मिलर ने कहा. “हम पूछ रहे हैं कि कैसे मस्तिष्क रहता है बदलने से भी ज्यादा.”

फिर भी, टीम को रखने की योजना पर पुनरावृति मॉडल, उदाहरण के लिए, को शामिल करके एक अमीर लेखांकन के लिए कैसे न्यूरॉन्स का उत्पादन व्यक्तिगत spikes के विद्युत गतिविधि नहीं है, बस की दरों में है कि गतिविधि.

वे भी काम कर रहे हैं की तुलना करने के लिए मॉडल की भविष्यवाणियों से डेटा के साथ प्रयोगों में जो जानवरों के बार-बार प्रदर्शन किया कार्यों में जो वे की जरूरत प्रदर्शन करने के लिए एक ही तंत्रिका संगणना के बावजूद, अनुभव अपरिहार्य आंतरिक तंत्रिका शोर और कम से कम छोटे संवेदी इनपुट मतभेद हैं ।

अंत में, टीम पर विचार कर रहा है कि कैसे मॉडल को सूचित कर सकते हैं की समझ के विभिन्न रोग राज्यों के लिए मस्तिष्क. Aberrations में नाजुक संतुलन के उत्तेजक और निरोधात्मक तंत्रिका गतिविधि मस्तिष्क में माना जाता है में महत्वपूर्ण मिर्गी, Kozachkov नोटों. का एक लक्षण पार्किंसंस रोग, के रूप में अच्छी तरह से, जरूरत पर जोर देता एक neurally जड़ें नुकसान मोटर की स्थिरता. मिलर कहते हैं कि कुछ रोगियों आत्मकेंद्रित स्पेक्ट्रम विकारों के साथ संघर्ष करने के लिए stably दोहराने कार्यों (जैसे कि brushing दांत) जब बाहरी स्थिति भिन्न (जैसे कि brushing में एक अलग कमरा).

राष्ट्रीय मानसिक स्वास्थ्य संस्थान के कार्यालय की नौसेना अनुसंधान, राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन और JPB नींव समर्थित अनुसंधान



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