Resumen

Supongamos que una población neuronal está compuesta por un grupo excitatorio interconectado con un grupo inhibitorio. En el modelo de Wilson-Cowan, la actividad de cada grupo de neuronas se describe mediante una ecuación diferencial no lineal de primer orden. La fuente de la no linealidad es la interacción entre estos dos grupos, que se representa mediante una función sigmoidal. Tal no linealidad dificulta los trabajos teóricos. Aquí, investigamos analíticamente la dinámica de un par de poblaciones acopladas descritas por el modelo de Wilson-Cowan utilizando una aproximación lineal. Los resultados analíticos se comparan con simulaciones numéricas, que muestran que las trayectorias de este sistema dinámico de cuarto orden pueden converger a un punto de equilibrio, un ciclo límite, un toroide bidimensional o un atractor caótico. La relevancia de este estudio se discute desde una perspectiva biológica.

• 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:modelo cowan, trabajo teórico difícil, grupo de neuronas, ecuación diferencial no lineal, perspectiva biológica, atractor caótico, función sigmoidal, grupo inhibidor, población neuronal, tori dimensional
• Keywords:cowan model, difficult theoretical work, group of neurons, nonlinear differential equation, biological perspective, chaotic attractor, sigmoidal function, inhibitory group, neuronal population, dimensional tori