Beynimizde kaç boyut var

Beynimizde kaç boyut var
Beynimizde kaç boyut var
Anonim

Nörobilimciler, beynimizin yapısını incelemek için klasik matematiği kullandılar. 11 boyutta çalışan çok boyutlu geometrik şekillerle dolu olduğunu buldular!

2019'da İsviçreli araştırma grubu Blue Brain inanılmaz bir şey yaptı - insan beynini bir süper bilgisayara dayalı olarak tamamen yeniden şekillendirdi. Bunun için bilim adamları, şekillerindeki değişiklikten bağımsız olarak nesnelerin ve boşlukların özelliklerini tanımlayan bir matematik dalı olan cebirsel topolojiyi kullanarak özel bir model oluşturdular.

Nöron grupları "tıklamalar" ile birbirine bağlanır ve bir klikteki nöronların sayısı, çok boyutlu bir geometrik nesne olarak boyutuna bağlıdır (uzay-zaman ölçüm kavramından değil matematiksel bir kavramdan bahsediyoruz - bu önemlidir).

İsviçre'deki EPFL Enstitüsü'nden baş araştırmacı, sinirbilimci Henry Markram, “Hiç hayal etmediğimiz bir dünya bulduk” dedi. - Beynin en küçük kısmında bile bu tür on milyonlarca nesne vardır ve bunların boyutları yedi boyuta kadar uzanır. Hatta bazı ağlarda 11 boyuta kadar yapılar bulduk."

Mekânsal boyutlardan bahsetmiyoruz (örneğin, siz ve ben Evreni yalnızca üç uzaysal boyutta + bir zamansal olarak algılıyoruz). Bunun yerine araştırmacılar, nöronların birbirine bağlanma derecesini not ediyor. Bağlantı düğümleri "tıklamalardır". Ne kadar çok olursa, boyut o kadar yüksek olur.

Nörobilimcilere göre beynimiz birbiriyle yakından ilişkili 86 milyar nörondan oluşuyor. Bir şekilde bize aktif olarak düşünme ve bilinçli hareket etme yeteneği veren geniş bir hücresel ağ oluştururlar. Bu karmaşık yapının içerdiği muazzam miktarda bağlantı göz önüne alındığında, bilim adamlarının her şeyin nasıl çalıştığına dair net bir anlayışa sahip olmaması şaşırtıcı değildir.

Ancak İsviçreli bilim adamlarının geliştirdiği matematiksel çerçeve, bizi beynin tamamen dijitalleşeceği güne bir adım daha yaklaştırıyor.

Ekip, testleri gerçekleştirmek için Mavi Beyin Projesi'nin 2015'te yayınladığı ayrıntılı bir neokorteks modelini kullandı. Neokorteksin, biliş ve duyusal algı gibi bazı üst düzey işlevlerde yer alan beynimizin bir parçası olduğuna inanılmaktadır.

Matematiksel yapıyı geliştirip bazı sanal uyaranlar üzerinde test ettikten sonra ekip, farelerde gerçek beyin dokusu üzerindeki sonuçlarını da doğruladı.

Araştırmacılara göre, cebirsel topoloji, bir sinir ağının ayrıntılarını hem bireysel nöronlar düzeyinde yakın çekim modunda hem de daha geniş bir ölçekte bir bütün olarak beyin yapısının ayrıntılarını tanımak için matematiksel araçlar sağlar. Araştırmacılar, bu iki seviyeyi birbirine bağlayarak, beyindeki birbiriyle yakından ilişkili nöronlar (tıklamalar) ve aralarındaki boşluklar (boşluklar) tarafından oluşturulan çok boyutlu geometrik yapıları ayırt edebildiler.

"Ne biyolojik ne de yapay sinir ağlarında daha önce bulunmayan şaşırtıcı derecede çok sayıda ve çeşitlilikte tıklama ve büyük boşluklar bulduk. Cebirsel topoloji aynı anda bir teleskop ve bir mikroskop gibidir,”diye açıkladı ekip üyelerinden biri, EPFL'den matematikçi Catherine Hess. - Gizli yapıları bulmak için ağlara yaklaşmanıza ve aynı zamanda boş alanları görmenize yardımcı olur. Tek bir ormanda ağaç ve çayır aramak gibi."

Bu boşluklar veya "boşluklar", beynin işleyişi için kritik görünüyor. Araştırmacılar sanal beyin dokusunu uyardıklarında, nöronların buna oldukça organize bir şekilde tepki verdiğini gördüler.

“Sanki beyin, uyarana, çubuklar (1D), ardından tahtalar (2D), sonra küpler (3D) ve daha sonra daha karmaşık geometriler - 4D, 5D, vb. - İskoçya'daki Aberdeen Üniversitesi'nden matematikçi Ran Levy'yi açıklıyor. "Beyin yoluyla aktivitenin gelişimi, kumdan meydana gelen ve sonra parçalanan çok boyutlu bir kumdan kale gibidir."

Çalışmanın sonuçları, dünyaya beynin bilgiyi nasıl işlediğine dair çarpıcı ve taze bir resim verdi. Ancak araştırmacılar, kliklerin ve boşlukların neden çok spesifik şekillerde oluştuğunu henüz anlamadıklarını belirtiyorlar. Nöronlarımız tarafından oluşturulan bu çok boyutlu geometrik şekillerin karmaşıklığının çeşitli bilişsel görevlerin karmaşıklığıyla nasıl ilişkili olduğunu belirlemek için daha fazla çalışma gerekecektir.

Önerilen: