I metodi matematici di topologia algebrica hanno aiutato i ricercatori a trovare strutture e spazi geometrici multidimensionali nelle reti cerebrali.
Secondo gli esperti, un nuovo studio ha dimostrato che il cervello umano ospita strutture e forme che hanno fino a 11 dimensioni.
Si stima che il cervello umano sia sede di ben 86 miliardi di neuroni, con diverse connessioni da ogni cellula cellulare in ogni direzione possibile, formando una rete cellulare super-vasta che SOMEHOW ci rende capaci di pensiero e coscienza, riferisce Science Alert .
Un gruppo internazionale di scienziati riuniti attorno al progetto Blue Brain ha ottenuto risultati mai visti prima nel mondo delle neuroscienze, secondo lo studio pubblicato sulla rivista Frontiers in Computational Neuroscience. Questo team è riuscito a trovare strutture nel cervello che presentano un universo multidimensionale, scoprendo il primo disegno geometrico delle connessioni neurali e come rispondono agli stimoli.
Gli scienziati hanno utilizzato tecniche di modellazione computerizzata approfondite per capire in che modo esattamente le cellule cerebrali umane sono in grado di organizzarsi per svolgere compiti complessi.
I ricercatori hanno utilizzato modelli matematici di topologia algebrica per descrivere strutture e spazi geometrici multidimensionali nelle reti cerebrali. Nello studio, si denota che le strutture si formano nello stesso momento in cui sono intrecciate in una "unione" che genera una precisa struttura geometrica.
Henry Markram, neuroscienziato e direttore del Blue Brain Project di Losanna, in Svizzera, spiega : "Abbiamo trovato un mondo che non avevamo mai immaginato. Ci sono decine di milioni di questi oggetti anche in una piccola parte del cervello, fino a sette dimensioni. In alcune reti abbiamo persino trovato strutture con un massimo di 11 dimensioni. "
Come notato dagli esperti, ogni neurone all'interno del nostro cervello è in grado di interconnettersi con un vicino, in un modo specifico per formare un oggetto con connessioni complesse. È interessante notare che più i neuroni si uniscono alla cricca, più le dimensioni vengono quindi aggiunte all'oggetto.
Usando la topologia algebrica, gli scienziati sono stati in grado di modellare la struttura all'interno di un cervello virtuale , generato con l'aiuto dei computer. In seguito, gli scienziati hanno effettuato esperimenti sul tessuto cerebrale reale per verificare i risultati.
Dopo che gli scienziati hanno aggiunto degli stimoli nel tessuto cerebrale virtuale, hanno scoperto che erano riunite cricche di dimensioni progressivamente più elevate. Hanno scoperto che tra queste cricche c'erano buchi o cavità.
Ran Levi della Aberdeen University, che ha lavorato al giornale, ha dichiarato a WIRED :
"La comparsa di cavità ad alta dimensione quando il cervello elabora le informazioni significa che i neuroni della rete reagiscono agli stimoli in modo estremamente organizzato."
"È come se il cervello reagisse a uno stimolo costruendo poi radendo al suolo una torre di blocchi multidimensionali, iniziando con barre (1D), poi tavole (2D), poi cubi (3D) e quindi geometrie più complesse con 4D, 5D, ecc. La progressione dell'attività attraverso il cervello assomiglia ad un castello di sabbia multidimensionale che si materializza dalla sabbia e poi si disintegra. "
Mentre le forme tridimensionali hanno altezza, larghezza e profondità, gli oggetti scoperti dagli esperti nel nuovo studio non esistono in più di quelle tre dimensioni nel mondo reale, ma i matematici usati per descriverli possono avere 5, 6 7 o fino a 11 dimensioni.
Il professor Cees van Leeuwen, di KU Leuven, Belgio, ha detto a Wired : "Al di fuori della fisica, gli spazi ad alta dimensionalità sono spesso usati per descrivere strutture dati complesse o condizioni di sistemi, ad esempio lo stato di un sistema dinamico nello spazio degli stati. ”
"Lo spazio è semplicemente l'unione di tutti i gradi di libertà del sistema, e il suo stato descrive i valori che questi gradi di libertà stanno effettivamente assumendo."
La ricerca è stata pubblicata su Frontiers in Computational Neuroscience .
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