“Nature Neuroscience” jurnalında dərc olunan yeni araşdırma göstərir ki, beynin fəaliyyətini dəqiq modelləşdirmək üçün yalnız neyron şəbəkələrinin “əməkdaşlığını” deyil, həm də onların bir-biri ilə “rəqabətini” nəzərə almaq lazımdır.
Yeniavaz.com xəbər verir ki, tədqiqat “Oxford University”, “University of Cambridge”, “McGill University”, “Aarhus University” və “Pompeu Fabra University” alimlərinin daxil olduğu beynəlxalq komanda tərəfindən aparılıb.
Onlar beynin müxtəlif rejimlər arasında necə balans yaratdığını araşdırıblar. Gündəlik həyatda bu proses insanın eyni anda bir neçə işi yerinə yetirə bilməməsi ilə özünü göstərir – çünki beyin sistemləri məhdud resurslar uğrunda rəqabət aparır.
Araşdırmanın aparıcı müəllifi Andrea Luppi qeyd edib ki, son onilliklərdə yaradılan modellərin əksəriyyəti beynin müxtəlif sahələrinin yalnız bir-birini gücləndirdiyini fərz edirdi. Bu yanaşma isə real beyin fəaliyyətində nadir hallarda müşahidə olunan həddindən artıq sinxronlaşma ilə nəticələnirdi.
Alimlər alternativ yanaşmanı yoxlamaq üçün insan, makaka və siçan beyni üçün kompüter modelləri hazırlayıblar. Klassik – yalnız əməkdaşlığa əsaslanan model yeni model ilə müqayisə edilib. Yeni modeldə isə neyron şəbəkələri bir-birini həm aktivləşdirə, həm də zəiflədə bilir, yəni rəqabət elementi mövcuddur.
Nəticələr göstərib ki, hər üç halda rəqabət mexanizmini ehtiva edən modellər daha dəqiq və real nəticələr verir. Bu yanaşma beynin həddindən artıq aktivləşməsinin qarşısını alır və müxtəlif sistemlərin növbə ilə dominantlıq etməsinə imkan yaradır.
Araşdırmanın mühüm nəticələrindən biri də odur ki, bu cür modellər fərdi beyin xüsusiyyətlərini – “neyron izi”ni daha yaxşı əks etdirir. Bu isə “rəqəmsal əkiz” texnologiyalarının inkişafı baxımından xüsusi əhəmiyyət daşıyır. Belə virtual modellər gələcəkdə müalicə üsullarının real pasiyentlər üzərində tətbiqindən əvvəl sınaqdan keçirilməsinə imkan verə bilər.
Alimlər vurğulayır ki, konkret beynin əsas işləmə prinsipləri nəzərə alınmadan qurulan modellər yanlış nəticələr verə bilər. Neyron şəbəkələri arasındakı rəqabətin modellərə daxil edilməsi isə həm neyroelm, həm fərdiləşdirilmiş tibb, həm də süni intellekt sistemlərinin inkişafı üçün yeni perspektivlər açır.
Tətbiqimizi yükləyə bilərsiniz
