Tese

Criticalidade homeostática em um modelo de redes neuronais (2022)

• Authors:
  • Menesse, Gustavo Eduardo Mereles
  • Kinouchi Filho, Osame (Orientador)
• Autor USP: MENESSE, GUSTAVO EDUARDO MERELES - FFCLRP
• Unidade: FFCLRP
• Sigla do Departamento: 591
• DOI: 10.11606/D.59.2022.tde-02012023-154735
• Subjects: HOMEOSTASE; REDES NEURAIS; SIMULAÇÃO DE SISTEMAS; FÍSICA COMPUTACIONAL
• Keywords: Adaptação; Adaptation; Critical brain hypothesis; Hipótese do cérebro crítico; Homeostases; Neuronal networks; Quase-críticalidade auto-organizada; Redes neuronais; Self-organized quasi-criticality; Spiking neurons
• Language: Português
• Abstract: A hipótese do cérebro crítico postula que as redes neuronais operariam em um regime de atividade crítica, pois nela, o sistema otimizaria a transmissão, armazenamento e processamento de informação, a faixa dinâmica, entre outros. A hipótese vem ganhando força ao longo dos anos graças a acumulação de evidencia experimental. Foi proposto que a criticalidade auto-organizada (SOC) seria o mecanismo pelo qual estas redes alcançariam o regime crítico sem necessidade de um ajuste externo dos parâmetros da rede. No entanto, esta proposta apresenta problemas. Primeiro, nos diferentes modelos, a criticalidade existe somente no limite de estímulos externos nulos. Segundo, para sistemas dissipativos, como é o caso das redes neuronais biológicas, não é possível obter SOC, mas somente uma forma fraca chamada de quase-criticalidade auto-organizada (SOqC); processo no qual o sistema oscilaria no entorno do ponto crítico. O segundo problema não afeta a hipótese, pois na concepção atual da mesma, é esperado que as redes neuronais oscilem entre o regime sub-crítico e levemente super-crítico. No entanto, o problema relativo a necessidade de campos externos nulos reduz consideravelmente a plausibilidade da hipótese, pois circuitos neuronais estão submetidos a estímulos provenientes de outras regiões do cérebro e de sistemas sensoriais. Nesta dissertação, estudamos um modelo de neurônios estocásticos integra-dispara com vazamento em redes aleatórias esparsas. Por meio de trabalho analítico e simulações computacionais mostramos que uma solução aos problemas citados pode ser obtida por meio de mecanismos homeostáticos locais (dinâmica de retro-alimentação local) atuando sobre os pesos sinápticos, o ganho neuronal e o limiar de disparo dos neurônios. Os resultados indicam que o mecanismo proposto opera satisfatoriamente sempre e quando exista uma separação entre asescalas de tempo das dinâmicas homeostáticas e seja realizado um ajuste de caráter local em um hiper-parâmetro do sistema homeostático. A inclusão de neurônios inibitórios e plasticidade sináptica inibitórias não afeta o comportamento do modelo homeostático. Observamos também que o sistema homeostático responde com uma faixa dinâmica próxima ao valor ótimo, quando é submetido a variações tipo degrau no estímulo externo, indicando que as vantagens da operação quase-critica são conservadas
• Imprenta:
  • Publisher place: Ribeirão Preto
  • Date published: 2022
• Data da defesa: 21.12.2022

Informações sobre o DOI: 10.11606/D.59.2022.tde-02012023-154735 (Fonte: oaDOI API)
• Este periódico é de acesso aberto
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• Cor do Acesso Aberto: gold
• Licença: cc-by-nc-sa

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How to cite

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• ABNT

  MENESSE, Gustavo Eduardo Mereles. Criticalidade homeostática em um modelo de redes neuronais. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-02012023-154735/. Acesso em: 12 maio 2024.

• APA

  Menesse, G. E. M. (2022). Criticalidade homeostática em um modelo de redes neuronais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-02012023-154735/

• NLM

  Menesse GEM. Criticalidade homeostática em um modelo de redes neuronais [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 12 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-02012023-154735/

• Vancouver

  Menesse GEM. Criticalidade homeostática em um modelo de redes neuronais [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 12 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-02012023-154735/

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