В международной лаборатории «Цифровизация, анализ и синтез сложных механических систем, сетей и сред» Института проблем машиноведения (ИПМаш) РАН под руководством профессора Тель-Авивского университета Эмилии Фридман создали уникальный математический алгоритм, позволяющий моделировать работу человеческого мозга в разных ситуациях. Его применение позволит исследовать различные психические заболевания, а также разрабатывать интерфейсы «мозг-компьютер» для управления имплантами, сообщили ТАСС в пресс-службе ИПМаш РАН.

«В дальнейшем мы планируем применить наш результат для решения задач классификации режимов активности головного мозга, что может быть использовано как для исследования таких заболеваний, как эпилепсия и синдром дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ), так и для разработки интерфейсов мозг-компьютер, позволяющих управлять роботами «силой мысли» и активно применяющихся в области нейропротезирования», — рассказали в пресс-службе института.

Человеческий мозг состоит более чем из 80 млрд нейронных клеток. Создание полноценных и всеохватывающих моделей такого сложного органа в мировой науке все еще остается нерешенной задачей. Однако, группа ученых международной лаборатории в Петербурге нашла способ приблизиться к этой цели и создавать модели для отдельных режимов работы головного мозга в различных ситуациях, в том числе экстремальных.

В основу решения ученых легла математическая модель ФитцХью-Нагумо, которая уже используется для изучения отдельных клеток головного мозга или их популяций. Тем не менее, эта модель имеет структурные ограничения, которые не позволяют моделировать одновременную работу миллиардов нейронов. Специалисты лаборатории ИПМаш РАН сосредоточились на измерении мембранных потенциалов нейронов — то есть напряжения стенок клеток головного мозга в различных ситуациях. К этим данным применяются математические методы скоростного градиента и фильтров-дифференциаторов, которые вкупе с уже признанной моделью ФитцХью-Нагумо позволяют выйти на новый уровень возможностей моделирования человеческого мозга.

«Важным итогом такого подхода становится то, что его сложность не увеличивается при изменении количества моделируемых нейронов. То есть, задача моделирования сети с десятками миллиардов узлов, как в случае с человеческим мозгом, уже не кажется настолько недостижимой. Кроме того, ученым удалось математически доказать, что в зависимости от этих данных параметры модели будут настроены точно, то есть динамика модели с этими параметрами будет повторять динамику реального нейрона или нейронной популяции», — отметили в пресс-службе ИПМаш РАН.

Международная лаборатория «Цифровизация, анализ и синтез сложных механических систем, сетей и сред» образована в 2021 году на базе Института проблем машиноведения Российской академии наук при поддержке правительственного мегагранта. Руководит лабораторией профессор Тель-Авивского университета Эмилия Фридман. Лаборатория занимается изучением интеллектуального управления механическими и роботизированными системами.

Источник: ТАСС.