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Simulações computacionais de redes balanceadas com neurônios Integra-Dispara estocásticos

Processo: 16/00430-3
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de março de 2016
Vigência (Término): 18 de outubro de 2018
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física - Física da Matéria Condensada
Pesquisador responsável:Jorge Stolfi
Beneficiário:Ariadne de Andrade Costa
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07699-0 - Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática - NeuroMat, AP.CEPID
Bolsa(s) vinculada(s):16/20945-8 - Impacto da topologia de conexões na dinâmica de redes de neurônios integra-dispara estocásticos, BE.EP.PD
Assunto(s):Redes neurais (computação)

Resumo

Nós propomos aqui o uso de simulações computacionais de modelos de redes de neurônios do tipo integra-dispara estocásticos discretos para investigar o suas propriedades dinâmicas, tais como a influência da topologia da rede e da plasticidade sináptica no seu diagrama de fase e a natureza de suas regiões críticas, com intuito de não apenas reproduzir comportamentos neuronais biológicos, mas também de inferir propriedades e comportamentos coletivos de redes de neurônios reais. Pretendemos nos focar em redes neuronais que sejam balanceadas em relação à razão de inputs excitatórios e inibitórios para cada neurônio. Esse balanceamento parece ser fundamental para aprendizagem eficiente e processamento de informação na rede. Assim, planejamos investigar o diagrama de transição de fases e compreender melhor os regimes heterogêneo e homogêneo que têm sido observado nessas redes. Também pretendemos investigar o papel da plasticidade sináptica na obtenção de criticalidade auto-organizada nas redes neuronais. (AU)

Publicações científicas (5)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
KINOUCHI, OSAME; BROCHINI, LUDMILA; COSTA, ARIADNE A.; FERREIRA CAMPOS, JOAO GUILHERME; COPELLI, MAURO. Stochastic oscillations and dragon king avalanches in self-organized quasi-critical systems. SCIENTIFIC REPORTS, v. 9, MAR 7 2019. Citações Web of Science: 1.
COSTA, ARIADNE A.; BROCHINI, LUDMILA; KINOUCHI, OSAME. Self-Organized Supercriticality and Oscillations in Networks of Stochastic Spiking Neurons. Entropy, v. 19, n. 8 AUG 2017. Citações Web of Science: 4.
FERREIRA CAMPOS, JOAO GUILHERME; COSTA, ARIADNE DE ANDRADE; COPELLI, MAURO; KINOUCHI, OSAME. Correlations induced by depressing synapses in critically self-organized networks with quenched dynamics. Physical Review E, v. 95, n. 4 APR 10 2017. Citações Web of Science: 6.
BROCHINI, LUDMILA; COSTA, ARIADNE DE ANDRADE; ABADI, MIGUEL; ROQUE, ANTONIO C.; STOLFI, JORGE; KINOUCHI, OSAME. Phase transitions and self-organized criticality in networks of stochastic spiking neurons. SCIENTIFIC REPORTS, v. 6, NOV 7 2016. Citações Web of Science: 18.
COSTA, ARIADNE DE ANDRADE; TINOS, RENATO. Investigation of rat exploratory behavior via evolving artificial neural networks. JOURNAL OF NEUROSCIENCE METHODS, v. 270, p. 102-110, SEP 1 2016. Citações Web of Science: 0.

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