Neurona@home

Neurona@home è un progetto basato su BOINC con lo scopo principale di simulare il comportamento di un grande gruppo di neuroni (automi cellulari) in una rete complessa.

Fatti principali:

• un cervello umano contiene più di 10 milioni di neuroni con una media di 10000 connessioni sinaptiche proiettate da ogni neurone verso altri neuroni.
• anche i mini cervelli di alcuni insetti sono molto complessi: i cervelli delle api contengono, circa, 960'000 neuroni che, per la loro taglia, gli forniscono un notevole repertorio comportamentale e memoria.
• è risaputo che la sincronizzazione dell'accensione di un grande gruppo di neuroni è relazionata con la discriminazione degli odori negli insetti.
• nella sincronizzazione umana, inoltre, sono presenti delle oscillazioni che generalmente sono relazionate con funzioni di alto ordine come attenzione, memoria e consapevolezza.
• l'origine, ed anche il ruolo, di queste oscillazioni sono ancora poco conosciuti

Per ulteriori informazioni visitate il thread ufficiale presente nel nostro forum.

Cos'è Neurona@home?

Struttura del cervello

Il cervello è il centro del sistema nervoso in molte specie del regno animale: vertebrati ed invertebrati. I polpi, per esempio, sono notevoli perché i loro complessi cervelli portano ad intelligenti modelli comportamentali. È ben noto, per esempio, che i polpi sono abili ad aprire i vasetti chiusi.

Cervello dello squalo pescecane, "The soul of man", P. Carus, 1905.

Tra gli insetti, le api spiccano tra le specie con il più grande mini cervello: un totale di 900'000 neuroni le cui intricate connessioni permettono a questi insetti di ricordare la posizione dei campi di fiori ed il percorso per raggiungerli e trasmettono questa informazione al resto dell'alveare per mezzo della "danza dell'ape" studiata dall'etologo e premio Nobel per la medicina Karl von Frisch a metà del secolo scorso.

 Ape (Apis mellifera) che raccoglie il nettare. Le api sono considerate le "Rolls Royce" delle neuroscienze degli insetti a causa della dimensione e dell'organizzazione del loro mini-cervello.

 In termini di complessità (ma non relativa alla dimensione), l'evoluzione del cervello umano nel corso degli ultimi 2 milioni di anni è diventata la più bella al mondo. Con un totale di 10 miliardi di neuroni (molti di più che le stelle di una tipica galassia) e 10'000 connessioni (sinapsi) per neurone, il cervello umano può essere descritto come il sistema fisico più complesso dell'universo conosciuto. Si cerca di svelare o, almeno, di mettere un po' di luce su come questi sistemi complessi sono capaci di svolgere i compiti per i quali sono stati progettati dall'evoluzione: riconoscimento di modelli, memoria, pianificazione del comportamento, intelligenza ed anche coscienza, sono il punto centrale delle attuali neuroscienze.

Modello di Automa Cellulare

Un modello che cattura l'essenziale struttura del cervello deve contenere un grande numero di unità, chiamate "nodi", che sono interconnesse attraverso collegamenti che rappresentano le sinapsi come mostrato nella seguente figura sottostante.

 Ogni nodo o neurone può essere simulato con tre stati:

1. neurone a riposo, che è capace di essere eccitato dai vicini nella struttura a rete a cui è collegato
2. neurone attivo, che emette impulsi elettro-chimici attraverso i suoi dendriti.
3. neurone refrattario, che ha appena fermato la propria accensione e ha bisogno di un certo periodo di tempo prima di ritornare libero.

I neuroni a riposo possono essere eccitati con una certa probabilità dai neuroni attivi nel passo di tempo precedente.

Così definito, il loro modello mostra delle similarità con il modello epidemiologico matematico SIRS (Susceptible-Infected-Recovered-Susceptible - Suscettibile-Infettato-Recuperato-Suscettibile), dove i neuroni a riposo giocano il ruolo dei soggetti suscettibili alla malattia, i neuroni attivi sono soggetti infettati e i refrattari corrispondono ai recuperati.

È abbastanza comune nella matematica applicata che lo stesso modello sviluppato con tutt'altri scopi compaia in tutt'altro campo della ricerca.

Così questo è un modello di automa cellulare: un modello matematico in cui una serie di unità, chiamate automi, evolvo in accordo a predeterminate serie di regole create con modelli altamente complessi, alcuni dei quali si trovano in natura e sono stati studiati da S. Wolfram, creatore del programma Mathematica (vedere A New Kind of Science Online, S. Wolfram, http://www.wolframscience.com/nksonline/toc.html).

Una lumaca marina la cui struttura del guscio mostra un modello simile a quello che ha generato la Regola 30 di Wolfram. Foto: Richard Ling Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo., 2005.

L'esperienza in progetti BOINC per le epidemie (Respiratory Syncytial Virus) ha permesso ai ricercatori di costruire un modello per studiare la propogazione dei segnali in un cervello simulato. Il mini-cervello studiato ha un milione di neuroni che lo mette nella gamma di cervelli avanzati tra gli insetti.

Scopi del progetto

Sebbene il loro modello di simulazione dei neuroni di un mini-cervello abbia lo stesso numero di neuroni di quello di un'ape, non hanno intenzione, al momento, di illustrare l'intero repertorio dei comportamenti di un'ape reale. Il loro scopo, seppur modesto, è quello di illustrare le attività collettive tipiche di una rete neurale.

Sappiamo che le oscillazioni del cervello, che hanno un comportamento quasi periodico nella attività elettriche ritmiche del cervello, sono presenti dagli insetti agli umani. Nel caso di api, locuste o del moscerino della frutta, sono state trovate delle oscillazioni nella connessione con la decodifica degli odori. 

Nel caso degli esseri umani, lo scopo di queste oscillazioni pare essere stato plasmato dall'evoluzione. Onde Theta paiono essere associate con la memoria, con l'attenzione ed anche con la coscienza.

Queste oscillazioni permettono agli insetti di discriminare due odori molto simili.

Un oscillazione di 10 Hz. Il potenziale locale rappresenta l'attività di un grande numero di neuroni.

Che cosa stiamo calcolando?

Questo progetto esplorerà lo spazio dei parametri del modello per determinare quelle regioni che potrebbero corrispondere all'attività di sincronismo del cervello e chiarire le regole nei compiti di discriminazione degli odori (negli insetti) oppure di memoria ed attenzione (negli umani).

Per ogni workunit il modello fornirà una rete di 1'000'000 di neuroni generati con uno specifico grado di connettività k. Utilizzano due tipi di neuroni:

• neuroni inibitori: questi neuroni, quando attivi, hanno l'effetto di inibire l'eccitazione di un restante neurone che potrebbe essere attivato da un neurone eccitatore vicino
• neuroni eccitatori: questi neuroni, quando attivi, sono in grado di innescare (eccitare) i loro vicini a riposo

Il modello assegna ad ogni tipo di neurone uno dei tre possibili stati precedenti (riposo, attivato o refrattario), sceglie una gamma di valori di interconnessione tra i neuroni e controlla se questi valori forniscono una sincronia nell'attività neuronale, quindi se il modello proposto è fattibile o no.

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