Les scientifiques de Max Planck découvrent une limite de vitesse dans les réseaux de neurones
De nombreux systèmes complexes sont constitués d'un grand nombre d'unités semblables qui sont reliés d'une manière compliquée. Un exemple important est fourni par les réseaux de neurones, où les cellules nerveuses dans le cerveau communiquent par l'échange d'impulsions via des connexions synaptiques. A la différence des atomes dans un cristal qui sont agencés sur une base régulière, par exemple maille cubique, les cellules nerveuses dans le cerveau se développent des connexions synaptiques d'une manière hautement spécifique, mais irrégulière. Dans ces systèmes, une question particulière est de savoir comment une coordination rapide, par exemple la synchronisation, entre les unités d'un réseau complexe peut être atteint. Trois théoriques neuro-physiciens de l'Institut Max Planck pour la recherche de flux de Goettingen ont maintenant un éclairage nouveau sur cette question pour les réseaux d'oscillateurs à impulsions couplées, des modèles simples de réseaux de neurones dans le cerveau
Pour analyser l'impact de la structure du réseau sur sa fonction les scientifiques utilisent la théorie des matrices aléatoires. Initié par les travaux de Wigner sur les corrélations des niveaux d'énergie dans les noyaux atomiques, théorie des matrices aléatoires a été largement étudiée depuis les années 1950. Son champ d'application n'a cessé de croître depuis lors et aujourd'hui comprend l'étude des différents phénomènes aussi différents que les aspects mécaniques quantiques du chaos et les fluctuations des prix sur les marchés financiers. Timme, Wolf et Geisel ont maintenant démontré que la théorie des matrices aléatoires peut également être appliquée à l'évolution dynamique des réseaux complexes. Cette nouvelle approche permet à l'explorationof l'impact de la topologie d'un réseau sur sa dynamique, systématique et analytiquement. De la théorie des matrices aléatoires les chercheurs issus des expressions mathématiques qui déterminent précisément comment les neurones rapides peuvent coordonner leur activité, à savoir à quelle vitesse les réseaux neuronaux peuvent synchroniser. L'utilisation de ces expressions de la théorie de la matrice aléatoire, la dépendance sur les propriétés des neurones individuels, ainsi que de la topologie du réseau peut être prédit avec précision.
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Comme on pouvait s'y attendre, ils ont constaté que plus vite les neurones synchronisent plus les connexions synaptiques entre les unités sont. Curieusement, cependant, la nouvelle étude a révélé qu'il existe une limite de vitesse à la synchronisation de réseau: Même pour la synchronisation arbitraire des interactions fortes ne peut être atteint plus rapidement que la limite supérieure. Cette limite de vitesse est réglée par la connectivité du réseau complexe et est absent si chaque unité est couplée à toutes les autres. La limite provient du fait que, même si un seul appareil est sorti de la synchronie complète cette information doit être étendu à toutes les unités dans le réseau avant la synchronisation est réalisée à nouveau.
Si cette analyse capture les principaux mécanismes de coordination de l'activité dans les réseaux de neurones du cerveau, cela signifierait que la vitesse de traitement de l'information neuronale, c.-à-penser et de réagir, peut être sévèrement limitée par la connectivité réseau. Par exemple, l'analyse a révélé que, dans des réseaux aléatoires de la vitesse de synchronisation augmente lentement avec le nombre moyen de connexions par neurone. Cela impliquerait que les zones du cerveau, dans lequel l'échange d'information rapide est essentiel, doivent être très connectées.