Prírodou inšpirované algoritmy

Úvod do neuromodelovania

Podkapitoly:

Kompartmentálny model
Hodgkin - Huxleyho model

V prípade mozgu máme niekoľko dostupných prostriedkov na štúdium, avšak každý z nich má svoje obmedzenia (Beeman, 2001):

• zobrazovacie techniky (PET, MRI, atď.) alebo EEG - majú nízke analytické vlastnosti, ale môžu byť nápomocné pri zostrojovaní "blokového diagramu";
• neurónové farbiace techniky - tieto siahajú až do 19. storočia k Ramónovi y Cajalovi - do určitej miery je možné identifikovať komponenty a prepojenia, musíme však robiť rozumné odhady a nájsť spôsoby, ako ich otestovať;
• konfokálny mikroskop nám poskytne 3D obraz individuálnych neurónov;
• rádioaktívne značkovanie - môže zmapovať axonálne prepojenia;
• intra a extracelulárne záznamy - simultánne multicelulárne zaznamenávanie je analogické ako použitie logického analyzátora;
• napäťovo citlivé farbivá, ktoré menia farbu v závislosti od membránového potenciálu alebo farbivá, ktoré sú citlivé na koncentráciu vápnikových iónov.

Tieto techniky skúmania sú však zvyčajne nedostupné, pretože vyžadujú špeciálne preparáty a prístroje, ktoré môžu byť drahé a nie sú bežnou výbavou laboratórií umelej inteligencie. Existujú však techniky, ktorými možno vyšetrovať vlastnosti neurónov a ich častí, prípadne aj celé siete. Tieto techniky využívajú matematické modely neurónov resp. ich častí, ide teda o tzv. neuromodelovanie.

V tejto kapitole sú stručne popísané dva základné matematické modely, pomocou ktorých možno modelovať reálne neuróny resp. ich siete.