martes, 12 de marzo de 2013

Una ley de potencia doble alimenta el cerebro

La extraordinaria complejidad del cerebro hace difícil identificar los principios de organización subyacentes. Por ejemplo, en muchas especies el cortex cerebral está dividido en columnas de células altamente interconectadas, pero la importancia funcional de esta organización ha sido debatida durante siglos. Ahora, un grupo de investigadores ha usado modelos computacionales de redes neurales para deducir que los detalles de la organización dentro de las columnas individuales no es muy importante. En cambio, lo que cuenta es cómo se interconectan diferentes columnas.


Para estudiar la importancia de la configuración del cableado dentro de las columnas, el equipo organizó modelos matemáticos de neuronas en redes y comparó configuraciones con diferentes conectividades. Curiosamente, la habilidad de estas columnas simuladas para llevar a cabo tareas computacionales, tales como la clasificación de dígitos arábigos, no mejoró significativamente cuando las fuerzas de conexión o la disposición en capas se elegían para imitar las vistas habitualmente en columnas biológicos.

En contraste, los investigadores descubrieron que las conexiones entre columnas en una hoja de lado a lado supone una gran diferencia respecto a la velocidad con que se propaga la información lateralmente para coordinar actividad a lo largo del cortex simulado. Los autores compararon redes con diferentes distribuciones espaciales de las conexiones entre columnas simplificadas. Por ejemplo, en redes "libres de escala" , incluyendo muchas redes del mundo real, el número de conexiones decrece con su longitud en forma de ley de potencia simple, así pues hay relativamente pocos enlaces largos. Pero los investigadores descubrieron que, para la misma longitud total de "cables", las señales se dispersaban más rápidamente en una red descrita por dos leyes de potencia. Esta distribución, que fue sugerida por investigaciones microscópicas en laboratorios de animales, incluye un gran número de conexiones muy largas que ayudan a propagar la información rápidamente entre columnas distantes.

Via physics.aps

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