Neuroniverkkoja

Neuroniverkkoja ovat neuroneista ja niiden synapseista muodostuvia verkostoja, jotka mahdollistavat tiedon käsittelyn ja signaalin välittymisen hermostossa. Niitä voidaan tarkastella sekä rakenteellisina (anatomisina) että toiminnallisina verkostoina: rakenteelliset yhteydet kuvaavat todellisia yhteyksiä anatomian perusteella, toiminnalliset taas neuroneiden aktiivisuuden perusteella muodostettuja yhteyksiä.

Verkko koostuu neuroneista, synapseista ja niiden muodostamista yhteyksistä. Keskeisiä piirteitä ovat eksitoivat ja inhiboivat synapsit sekä synaptinen plastisuus, jonka avulla yhteydet voivat vahvistua tai heikentyä kokemuksen mukaan. Ominaisuudet voivat muodostua moduuleista ja alueittain eriytyneistä alaverkostoista.

Toiminnallisesti neuroniverkoilla on keskeinen rooli signaalin integraatioon, tulkintaan ja ohjaukseen. Oppiminen ja muisti syntyvät synaptisen plastisuuden kautta, kuten pitkän aikavälin potentiaatioon (LTP) ja pitkän aikavälin depressioon (LTD). Aivoverkkojen tilat ovat dynaamisia ja ne voivat uudelleenjärjestäytyä tehtävien mukaan. Tutkimuksessa käytetään menetelmiä kuten elektrofysiologia, aivokuvantaminen ja connectomian kartoitus.

Kehitys ja muovautuvuus: varhaislapsuudessa synapsit muodostuvat, vahvistuvat ja voivat hiipua kokemuksen mukaan. Aikuisiälläkin kokemukset ja toiminta voivat edelleen muokata yhteyksiä.

Analyysi ja mallit: neuroniverkkoja tutkitaan graafiteorian ja connectomicsin keinoin. Tärkeitä mittareita ovat solmujen määrä, klusterointikerroin, keskimääräinen polku sekä modularisuus, sekä verkkojen pienmaailmallisuus.

Tekoäly: keinotekoiset neuroniverkot ovat innoittajia tekoälylle, ja niitä käytetään oppimiseen ja päätöksentekoon matriisimuotoisina malleina, jotka jäljittelevät joitakin biologisten verkkojen toiminnallisia ominaisuuksia.