Dinâmica não-linear do processamento de informação em redes neurais
A modeling approach on why simple central pattern generators are built of irregula...
Investigando padrões emergentes de sincronização e processamento de informações de...
Processo: | 02/00729-6 |
Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
Data de Início da vigência: | 01 de abril de 2002 |
Data de Término da vigência: | 31 de dezembro de 2002 |
Área de conhecimento: | Ciências Biológicas - Biofísica - Biofísica de Processos e Sistemas |
Pesquisador responsável: | Reynaldo Daniel Pinto |
Beneficiário: | Fabio Stucchi Vannucchi |
Instituição Sede: | Instituto de Física (IF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
Assunto(s): | Teoria da informação Sistemas dinâmicos Sistemas não lineares Caos (sistemas dinâmicos) Modelos matemáticos Rede nervosa |
Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Caos | Informacoes Mutua Media | Neuronios Eletronicos | Redes Neurais | Sistemas Dinamicos | Teoria Da Informacao |
Resumo Este projeto de iniciação científica tem como objetivo propiciar ao estudante uma introdução às técnicas de aquisição e análise de dados da Teoria de Sistemas Dinâmicos Não-Lineares e Caos e à Teoria da Informação aplicadas em áreas multidisciplinares como a Neurociência. Será estudada a importância da presença de caos no comportamento dinâmico de neurônios modelos eletrônicos (ENs) para o processamento/transmissão de informação. Para isso o estudante irá aprender alguns princípios básicos do funcionamento eletrofisiológico dos neurônios, da modelagem matemática do comportamento elétrico dessas células nervosas e da implementação destes modelos utilizando circuitos eletrônicos analógicos. O estudante irá desenvolver um programa de computador capaz de criar uma seqüência aleatória de intervalos entre potenciais de ação (ISI) de acordo com uma distribuição pré-definida. Esta seqüência será utilizada para excitar (ou inibir) um EN durante sua hiperpolarização. Será estudado o comportamento da Informação Mútua Média (AMI) entre o estímulo artificial e a resposta do EN em função da quantidade de caos intrínseco do EN (valor do maior expoente de Lyapunov). Para isso o estudante irá adaptar programas de cálculo da AMI e estudar o comportamento do EN para diferentes valores do expoente de Lyapunov e diferentes distribuições aleatórias de ISI do sinal aplicado. (AU) | |
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