16.05.2025 3156

Можно ли представить, что эффективность работы мозга зависит от тонкой настройки между возбуждением и торможением? Оказывается, это действительно так. Новое исследование международной группы ученых проливает свет на фундаментальный принцип нейроинформатики, который помогает мозгу не просто стабилизироваться, но и максимально эффективно кодировать информацию.

Что такое нейронный баланс

Мозг — это не просто сеть нейронов, а сложная система взаимодействий. Нейроны объединяются в популяции, где каждый играет свою роль. Возбуждающие нейроны передают сигналы и активизируют другие клетки, а тормозные — уравновешивают их работу, подавляя лишнюю активность и предотвращая хаос в мозговой сети.

Исследование: от теории к цифровым моделям

Чтобы понять, как именно работает этот баланс, ученые проанализировали взаимодействия между возбуждающими и тормозными нейронами, используя инструменты теории информации. Исследование показало, что:

• Оптимальное кодирование информации происходит на грани устойчивости нейронной сети.
• Идеальный баланс делает сеть устойчивой, но может снизить её чувствительность к резким изменениям входящих сигналов.
• "Мы выявили фундаментальный компромисс: нейронные сети, оптимизированные для точного кодирования на длинных временных масштабах, могут хуже реагировать на быстрые изменения", — объяснил Даниэль М. Бузьелло.

Почему это важно

Этот вывод меняет привычное представление о роли тормозных нейронов. Они не только "гасят" сигналы, но и формируют ту самую способность мозга адаптироваться и учиться. Это открывает новые горизонты для изучения:

Как мозг обучается и адаптируется.

Как можно применять принципы нейробаланса в медицинских технологиях и нейроинтерфейсах.

"Динамика связей внутри нейронной сети формирует то, как обрабатывается информация. Это может объяснить, как обучение влияет на работу мозга", — отметил Джакомо Барзон.

Что дальше

Исследователи не собираются останавливаться. Следующий шаг — изучение более сложных архитектур мозга, чтобы понять, как эти принципы работают в реальных нейронных системах.

Источник : Ссылка

Другие публикации в этой рубрике: Новости

Для размещения Вашей информации на портале воспользуйтесь системой "Public MEDARGO"