Din cauza unor circumstanțe neprevăzute, adventul nostru științific a luat o mică pauză, dar ne-am întors și suntem gata să vorbim despre al unsprezecelea prompt, dacă și cum ne ajută matematica în neuroștiințe.
Ei bine, în calitate de cercetător în neuroștiințe computaționale, job-ul meu se referă, în esență, la matematică, fizică și programare. În general, în termeni simpli, neuroștiința computațională presupune scrierea unor ecuații care descriu comportamentul neuronilor individuali sau al unor grupuri de neuroni, apoi rezolvarea lor pentru a putea înțelege sistemele pe care le studiem.
Câteva exemple de astfel de modele includ:
- modelul potențialului de acțiune creat de Hodgkin și Huxley. Acesta a fost unul dintre primele modele computaționale și nu numai că a contribuit la stabilirea neuroștiinței computaționale ca domeniu de cercetare, dar a dus și la numeroase experimente noi;
- rețelele Hopfield (un tip de rețele neuronale recurente capabile să stocheze „amintiri”) ca modele de plasticitate hebiană (neuronii care se activează împreună, se conectează). Acest lucru a contribuit la înțelegerea noastră privind consolidarea memoriei în timpul somnului;
- modelarea modului în care schimbările microscopice (creșterea autoinhibiției unui tip de neuroni numiți celule piramidale) duc la modificări în EEG-ul pacienților schizofrenici. Parte a unui nou subdomeniu numit psihiatrie computațională, acest model, împreună cu alte abordări similare, urmărește să reducă decalajul dintre modificările microscopice din creier și modificările macroscopice neuronale și comportamentale.
Există și alte subdomenii ale neuroștiinței care utilizează intensiv matematica, cum ar fi neuroingineria și neurorobotica. Dar, deși unele dintre celelalte subdomenii folosesc mai puțină matematică, ai totuși nevoie de cel puțin o înțelegere de bază a conceptelor matematice.
Totuși, dacă simți că nu ai „talentul” necesar, nu te lăsa descurajat/ă de acest lucru. Poți oricând să înveți matematică. Așa cum obișnuia să spună unul dintre profesorii mei de neuroștiințe computaționale: „nu ai pretinde că nu poți face flotări pentru că bunica ta nu putea face flotări. Pur și simplu ți-ai continua antrenamentul. La fel se întâmplă și cu matematica”.
Cum ți s-a părut această postare? Scrie-ne în comentariile de mai jos. Și dacă vrei să ne susții, poți distribui articolul, ne poți cumpăra o cafea aici sau chiar ambele.
Abonează-te la fluxul RSS aici.
Ca de obicei, nu uita să ne urmărești pe Instagram, Mastodon sau Facebook pentru a fi la curent cu cele mai recente postări.
Ar putea să-ți placă și:
Referințe (în engleză)
Adams, R. A., Pinotsis, D., Tsirlis, K., Unruh, L., Mahajan, A., Horas, A. M., … & Anticevic, A. (2022). Computational modeling of electroencephalography and functional magnetic resonance imaging paradigms indicates a consistent loss of pyramidal cell synaptic gain in schizophrenia. Biological psychiatry, 91(2), 202-215.
Häusser, M. (2000). The Hodgkin-Huxley theory of the action potential. Nature neuroscience, 3(11), 1165-1165.
Walker, R., & Russo, V. (2004). Memory consolidation and forgetting during sleep: A neural network model. Neural processing letters, 19(2), 147-156.