Brain performance and criticality in a neuronal model of dynamic synaptic nodes.
Diego Mendoza Granada, Joaquín Marro (tutor), Universidad de Granada
El estudio del cerebro humano es un campo amplio que involucra numerosas disciplinas en Ciencia, entre las que se encuentra la Física. Desde la teoría neuronal que nació con los estudios de Ramon y Cajal a finales del siglo XIX, se ha seguido el objetivo la de matematización de modelos neuronales para describir el flujo de electricidad en las distintas partes del cerebro, y a gran escala, un comportamiento global bajo condiciones específicas.
Los modelos actuales simulan la respuesta conjunta de redes de neuronas complejas y con distinta conectividad ante patrones de estímulo relacionados con actividades como el aprendizaje. De esta forma, el modelo muestra distintos comportamientos dependiendo de la intensidad de los estímulos y otros parámetros que pueden variar. Estas son las llamadas transiciones de fase y puntos críticos que muestra cierto modelo y son clave para entender el comportamiento real del cerebro, pues se pueden identificar con fases reales en su funcionamiento. El objetivo actual es buscar modelos que den lugar a fases de actividad y transiciones que se asemejen a la actividad medida experimentalmente mediante electroencefalogramas.
En este estudio, se resume un modelo ya propuesto y estudiado anteriormente y se elabora un modelo computacional que lo simule. El modelo en cuestión hace uso de estímulos que están relacionados con aprendizaje. Se propone añadir otro estímulo de ruido que ha sido medido en mamíferos y que tiene una distribución binomial a los anteriores patrones, con el objetivo de probar el funcionamiento del modelo neuronal en el futuro con estas nuevas condiciones.
(Resumen completo (pdf): Diego Manzano Granada)