Европейские ученые провели исследование и установили, как, согласно теории информации, выстроен баланс между возбуждающими и тормозными нейронами для обеспечения оптимальной кодировки данных. Оказалось, что нейронные сети, которые оптимизированы для точного и долгосрочного хранения информации, могут демонстрировать меньшую восприимчивость к резким изменениям во входных сигналах.
Информация в мозге обрабатывается за счет сложных взаимодействий между нейронами, которые формируют популяцию. Эти нейронные группы расположены в пределах одной области мозга и характеризуются схожими функциями или общими свойствами.
Популяция включает в себя возбуждающие и тормозные нейроны. Возбуждающие нейроны передают сигналы и активируют другие клетки, в то время как тормозные нейроны обеспечивают баланс — подавляют активность возбуждающих нейронов, гасят сигналы и стабилизируют нейронные сети. Для нейроинформатики, нейробиологии и медицины важно знать, как именно нейронные связи и их конфигурации влияют на обработку информации.
Международная группа ученых изучила, как возбуждающие и тормозные популяции нейронов влияют на кодирование информации мозгом. Согласно полученным данным, наиболее эффективная обработка информации достигается при балансе активности возбуждающих и тормозных нейронов. Результаты исследования опубликованы в журнале Physical Review Letters.
Ученые исследовали, играет ли баланс между возбуждающими и тормозными нейронами роль в процессах, отличных от стабилизации нейронной активности. В частности, группа изучила возможность того, что этот баланс также оптимизирует обработку информации.
«Основываясь на ряде экспериментальных и теоретических исследований, акцентирующих значимость баланса, мы рассмотрели модель, описывающую взаимодействия между двумя популяциями, и изучили – как аналитически, так и численно – их отклик на внешние воздействия. Применив инструменты теории информации, мы обнаружили базовый компромисс: нейронные сети, оптимизированные для точного кодирования информации во времени, могут демонстрировать меньшую чувствительность к быстрым изменениям входных сигналов», — объяснил Даниэль М. Бузьелло ( Daniel M. Busiello).
Для исследования обработки информации нейронными сетями ученые применили математические и теоретические методы. В результате было показано, что эффективность этого процесса достигает максимума на границе устойчивости, то есть в критическом состоянии, характеризующемся балансом активности возбуждающих и тормозных нейронов.
Согласно результатам исследования, ученые пришли к заключению, что точная регулировка соотношения возбуждающих и тормозящих процессов не только стабилизирует мозговую активность, но и играет ключевую роль в его способности оптимально кодировать информацию.
Взаимодействие процессов возбуждения и торможения критически важно для популяций нейронов, поскольку оно позволяет им кодировать информацию, поступающую от внешних сигналов, меняющихся во времени. Особый интерес представляет тот факт, что баланс возбуждения и торможения давно признан ключевым фактором, определяющим регуляцию нейронной активности. Примененный в статье метод позволил ученым провести количественную оценить этот эффект с точки зрения информации как физической величины.
«В настоящих нейронных сетях связи не являются постоянными — они изменяются с течением времени под воздействием как внешних факторов, так и собственной активности сети. Эта изменчивость связей может играть важную роль в том, как группы нейронов обрабатывают и кодируют информацию, что, возможно, предоставит новые сведения о влиянии обучения и адаптивных способностей на кодирование данных в нейронных системах», — отметил Джакомо Барзон ( Giacomo Barzon), первый автор статьи.
Исследования ученых прокладывают новые пути для понимания обработки информации в мозге и нейронных процессов, которые ее обеспечивают. В дальнейших работах группа намерена расширить полученные результаты, применяя аналогичный метод для анализа более сложных нейронных связей.