Resumen

Se ha demostrado que, en las redes neuronales cultivadas en un multielectrodo, se detectan secuencias pseudoaleatorias (códigos) que fluyen con cierta constante de decaimiento espacial. Cada red neuronal cultivada se caracteriza por una curva de espectro específica. Es decir, podemos considerar la curva de espectro como una "firma" de su red neuronal asociada que depende de las características de las neuronas y de la configuración de la red, incluida la distribución de pesos. En el presente estudio, utilizamos un modelo de integración y disparo de neuronas con fluctuaciones intrínsecas e instantáneas de las características para realizar una simulación de un espectro de código de multielectrodos en una red neuronal de malla 2D. Demostramos que es posible estimar las características de las neuronas, como la distribución del número de neuronas alrededor de cada electrodo y sus períodos refractarios. Aunque este proceso es un problema inverso y teóricamente las soluciones no están suficientemente garantizadas, los parámetros parecen ser consistentes con los de las neuronas. Es decir, el modelo de red neuronal propuesto puede reflejar adecuadamente el comportamiento de una red neuronal cultivada. Además, se discute la perspectiva de que el análisis del código proporcionará una base de comunicación dentro de una red neuronal que también creará una base de inteligencia natural.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:red neuronal cultivada, características de las neuronas, modelo de neuronas, modelo de red neuronal, número de neuronas, distribución del número, curva del espectro específico, base de las comunicaciones, red neuronal asociada, fluctuaciones de las características
• Keywords:cultured neuronal network, characteristics of neurons, model of neurons, neural network model, number of neurons, distribution of number, specific spectrum curve, base of communications, associated neuronal network, fluctuations of characteristics