Ученые международной лаборатории сложных механических систем ИПМаш РАН создали уникальный математический алгоритм. Он позволяет моделировать работу человеческого мозга в разных ситуациях.
Человеческий мозг состоит из более чем 80 миллиардов нейронных клеток, и создание полноценных моделей для такого сложного органа остается нерешенной задачей в мировой науке. Однако группа ученых петербургской лаборатории ИПМаш нашла способ приблизиться к этой цели, разработв модель для различных режимов работы головного мозга.
Их решение основано на математической модели ФитцХью-Нагумо, которая изначально применялась для изучения отдельных нейронных клеток или их групп. Однако у нее были структурные ограничения, мешающие моделировать одновременную работу миллиардов нейронов. Ученые сфокусировались на измерении мембранных потенциалов нейронов, то есть напряжения на клетках головного мозга в разных ситуациях. С использованием методов математического градиента и фильтров-дифференциаторов, в сочетании с моделью ФитцХью-Нагумо, это позволило значительно улучшить возможности моделирования человеческого мозга.
Важным результатом этого подхода стало то, что сложность модели не увеличивается при увеличении числа моделируемых нейронов. Это означает, что задача моделирования сети с десятками миллиардов узлов, как в случае с человеческим мозгом, стала реальной. Ученым также удалось математически доказать, что параметры модели будут точно настроены в зависимости от предоставленных данных, что позволит моделировать динамику реальных нейронов или нейронных групп.
В будущем этот алгоритм может быть использован для классификации режимов активности головного мозга, что полезно при исследовании эпилепсии и СДВГ. Также математическая модель может применяться при разработке мозг-компьютерных интерфейсов, которые позволяют управлять роботами с помощью мысли, либо в области нейропротезирования.
Фото: Milad Fakurian / Unsplash.com
