Inferência de grafos de interação da atividade neural

• Processo: 17/02035-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2017
• Data de Término da vigência: 14 de novembro de 2020
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade
• Pesquisador responsável: Jefferson Antonio Galves
• Beneficiário: Morgan Florian Thibault André
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/07699-0 - Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática - NeuroMat, AP.CEPID
• Assunto(s): Processos estocásticos Rede nervosa
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: processos estocásticos | Redes neurais | seleção estátistica de modelos | sistemas de cadeias com memória e vizinhanças de interação de alcance | Sistemas de cadeias estocásticas com memória de alcance variável interagindo entre si

Resumo

Neurônios e mais geralmente estruturas neutrais caracterizam-se pelo grande número de componentes e por sua interação dinâmica não trivial (Braitenberg and Schüz, 1998). Para descrever essas estruturas e os fenômenos decorrentes faz-se necessário o desenvolvimento de uma nova classe de processos escolásticos assumindo valores no espaço das evoluções temporais descrevendo tanto a atividade dos neurônos quanto suas interações. NeuroMat deu os primeiros passos nessa direção através dos artigos Galves et al. (2015), Duarte et al. (2016) e Brochini et al. (2016). Todos esses artigos fazem seleção estatística na nova classe classe de processos escolásticos introduzida em Galves and Löcherbach (2013). O objetivo deste projeto de Doutoramento é a continuação desse esforço de pesquisa, desenvolvendo a teoria estatística necessária à análise de amostras produzidas por sistemas com um grande número de componentes com interações de alcance variável no tempo e no espaço.

Publicações científicas

(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)

ANDRE, MORGAN. A Result of Metastability for an Infinite System of Spiking Neurons. Journal of Statistical Physics, v. 177, n. 5, p. 984-1008, DEC 2019. (17/02035-7)

ANDRE, MORGAN; PLANCHE, LEO. The effect of graph connectivity on metastability in a stochastic system of spiking neurons. Stochastic Processes and their Applications, v. 131, p. 292-310, JAN 2021. (17/02035-7, 19/14367-0, 13/07699-0)

ROMARO, C.; NAJMAN, F. A.; ANDRE, M.. A Numerical Study of the Time of Extinction in a Class of Systems of Spiking Neurons. Journal of Statistical Physics, v. 190, n. 2, p. 16-pg., 2023-02-01. (13/07699-0, 17/02035-7)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

ANDRÉ, Morgan Florian Thibault. Transição de fase e metaestabilidade num modelo estocástico de rede de neurônios gerando disparos. 2020. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME/SBI) São Paulo.