Біздің миымызда қанша өлшем бар

Біздің миымызда қанша өлшем бар
Біздің миымызда қанша өлшем бар
Anonim

Неврологтар классикалық математиканы біздің мидың құрылысын қарау үшін қолданды. Олар оның 11 өлшемде жұмыс істейтін көп өлшемді геометриялық фигураларға толы екенін анықтады!

2019 жылы Швейцарияның Blue Brain зерттеу тобы таңғажайып нәрсе жасады - суперкомпьютер негізінде адам миын толықтай қайта құрды. Ол үшін ғалымдар алгебралық топологияны қолданатын арнайы модель құрды - олардың пішінінің өзгеруіне қарамастан объектілер мен кеңістіктердің қасиеттерін сипаттайтын математиканың бір тармағы.

Нейрондардың топтары «басу» арқылы қосылады және кликтегі нейрондардың саны оның көпөлшемді геометриялық объект ретіндегі мөлшеріне байланысты (біз кеңістіктік -уақыттық емес, математикалық ұғым туралы айтамыз - бұл маңызды).

Швейцариядағы EPFL институтының жетекші зерттеушісі, невролог Генри Маркрам: «Біз ешқашан армандамаған әлемді таптық», - деді. - Мидың ең кішкентай бөлігінде де он миллиондаған осындай заттар бар және олардың өлшемі жеті өлшемге дейін жетеді. Кейбір желілерде біз тіпті 11 өлшемге дейінгі құрылымдарды таптық ».

Біз кеңістіктік өлшемдер туралы айтпаймыз (сіз және мен, мысалы, Әлемді үш кеңістіктік өлшемде ғана қабылдаймыз + бір уақытша). Оның орнына зерттеушілер нейрондардың бір -бірімен байланысқан дәрежесін атап өтеді. Сілтеме түйіндері «басулар» болып табылады. Олар неғұрлым көп болса, өлшем соғұрлым жоғары болады.

Неврологтардың айтуынша, біздің миымыз бір -бірімен тығыз байланысты 86 миллиард нейроннан тұрады. Олар ұялы байланыс желісін құрады, бұл бізге саналы түрде белсенді ойлау мен әрекет етуге мүмкіндік береді. Бұл күрделі құрылымның байланыстарының үлкен мөлшерін ескере отырып, ғалымдардың әлі де оның қалай жұмыс істейтіні туралы нақты түсінігі жоқ екендігі таңқаларлық емес.

Алайда, швейцариялық ғалымдар жасаған математикалық негіз бізді ми толық цифрланатын күнге бір қадам жақындатады.

Сынақтарды орындау үшін команда Blue Brain Project 2015 жылы шығарған неокортексінің егжей -тегжейлі моделін қолданды. Неокортекс-бұл біздің миымыздың бөлігі, ол таным мен сенсорлық қабылдау сияқты жоғары деңгейлі функцияларға қатысады деп саналады.

Математикалық құрылымды әзірлеп, оны кейбір виртуалды ынталандыруларда тексергеннен кейін, топ егеуқұйрықтардағы мидың нақты тініне өз нәтижелерін растады.

Зерттеушілердің айтуынша, алгебралық топология нейрондық желінің бөлшектерін жекеше нейрондар деңгейінде де, жалпы алғанда ми құрылымының кең ауқымында тануға арналған математикалық құралдарды ұсынады. Осы екі деңгейді байланыстыра отырып, зерттеушілер мидағы тығыз байланысты нейрондар (шертулер) мен олардың арасындағы бос кеңістіктер (қуыстар) жиынтығынан құрылған көп өлшемді геометриялық құрылымдарды ажырата білді.

«Біз нейрондық желілерде бұрын табылмаған, биологиялық та, жасанды да емес, таңқаларлық үлкен және әр түрлі шертулер мен үлкен қуыстарды таптық. Алгебралық топология бір уақытта телескоп пен микроскопқа ұқсайды », - деп түсіндірді топ мүшелерінің бірі, EPFL математигі Кэтрин Гесс. - Бұл жасырын құрылымдарды табу үшін желілерге жақындауға және сонымен бірге бос кеңістікті көруге көмектеседі. Бұл жалғыз орманда ағаштар мен шалғындарды іздеу сияқты ».

Бұл бос орындар немесе «қуыстар» мидың жұмысына маңызды болып көрінеді. Зерттеушілер мидың виртуалды тінін қоздырған кезде, олар нейрондардың оған өте ұйымдасқан түрде жауап беретінін көрді.

«Ми стимулға стерженьдерден бастап (1D), содан кейін тақтайлардан (2D), текшелерден (3D), содан кейін күрделі геометриядан - 4D, 5D және т.. - түсіндіреді математик Рэн Леви Шотландиядағы Абердин университетінің қызметкері. «Ми арқылы белсенділіктің дамуы құмнан материалданған, содан кейін ыдырайтын көп өлшемді құм қамалына ұқсайды».

Жұмыстың нәтижелері әлемге мидың ақпаратты қалай өңдейтіні туралы таңғажайып және жаңа сурет берді. Алайда, зерттеушілер кликтер мен қуыстардың нақты түрде пайда болу себебін әлі анықтай алмағандарын айтады. Біздің нейрондар құрайтын осы көп өлшемді геометриялық фигуралардың күрделілігі әр түрлі танымдық тапсырмалардың күрделілігіне қалай байланысты екенін анықтау үшін қосымша жұмыс қажет болады.

Ұсынылған: