Дискретное моделирование химических взаимодействий между нейронами
В рамках Петербургского семинара по когнитивным исследованиям выступление Олега Кузнецова (Институт проблем управления РАН, Москва) «Дискретное моделирование химических взаимодействий между нейронами» (ул. Галерная, 58–60, ауд. 152).
В ходе выступления будет рассмотрена дискретная асинхронная модель химических взаимодействий между нейронами, которые заключаются в выделении и приеме нейронами химических веществ — нейротрансмиттеров. Выходной сигнал нейрона в активном состоянии — это выброс определенной дозы некоторого нейротрансмиттера во внеклеточное пространство, а входы, воспринимающие этот сигнал, — это чувствительные к конкретному нейротрансмиттеру рецепторы, расположенные на мембране нейрона. В результате приема трансмиттерного сигнала происходит изменение мембранного потенциала: его увеличение, если рецептор возбуждающий, и уменьшение, если рецептор тормозящий. Рецепторы имеют веса, характеризующие силы их влияния на мембранный потенциал, а изменения мембранного потенциала определяются скоростью, которая представляет собой сумму двух скоростей: эндогенной скорости, зависящей от типа нейрона, и экзогенной скорости, зависящей от концентрации трансмиттеров, к которым чувствительны рецепторы данного нейрона. Нейрон активен, если значение его мембранного потенциала превышает пороговое значение, специфическое для каждого нейрона.
Олег Кузнецов — доктор технических наук, профессор, заведующий лабораторией Института проблем управления РАН, академик РАЕН.
В ходе семинара будет представлен алгоритм вычисления поведения модели и предложена упрощенная версия асинхронной модели, не использующая нейробиологические сущности. В этой версии нейротрансмиттеры заменены сигналами различных сортов (цветов), а дозы выброса — мощностью сигнала определенного цвета. Также в процессе выступления будут представлены доказательства зависимости поведения модели от значений ее параметров (весов, порогов и др.) и описан метод определения устойчивости данного поведения к изменениям параметров. Эта версия может интерпретироваться как нейронная система с химическими взаимодействиями, а также как социальная сеть с разными типами информационных обменов.