Valentina Astafi, Bibliotecar, Filiala „Onisifor Ghibu”
Rezumat. Acest articol se bazează pe studiul funcționării creierului și a proceselor care au loc acolo folosind teorii și instrumente matematice realizate de câțiva ani, cum ar putea crea tehnologiile informaționale instrumente pentru a crește volumul și modalitățile de date ale neuroștiinței. Astfel, studiul funcționării neuronilor și etapele de modelare sunt principalele pentru implementarea simulării funcționării rețelelor neuronale.
Cuvintele cheie: neuroinformatică, date, limbaj de simulare neuronală, neuron, modelare, simulare.
Introducere
Datele stau la originea progresului tehnologic, datele colectate în medicină devin din ce în ce mai complexe. Evaluarea acestor date poate dezvălui noi ipoteze cu privire la originea bolilor neurologice și psihiatrice și în același timp poate împiedica dezvoltarea instrumentelor tehnologice pentru un diagnostic, predicție și tratament mai bun al pacienților.
Studierea, analiza și obținerea de date în neuroinformatică a devenit posibilă datorită numeroaselor cercetări în domeniu, astăzi colectarea și analiza datelor se realizează folosind limbajul de programare Neural Simulation Language (NSL) ,bazat pe tehnologia orientată spre obiecte.
Limbajul de simulare neuronală
Neural Simulation Language (NSL) este un limbaj de programare care permite neurologilor să creeze rețele virtuale de neuroni. Acest lucru le-a oferit posibilitatea de a testa anumite ipoteze pe modele create anterior modificând anumiți parametri și condiții de lucru.
Cum este posibil să construiți o rețea neuronală virtuală?
Procesul dat include 2 etape principale: modelare și simulare.
Modelarea se bazează pe stabilirea de modele matematice care reflectă diverse modificări sau analizează structura neuronilor. Acest pas este împărțit în două niveluri: module și rețele neuronale. Modulele sunt modul în care sunt localizați neuronii în sistem.
Un model complet este format din următoarele elemente:
1) un set de module care alcătuiesc modelul;
2) neuronii care compun fiecare modul;
3) conexiunile dintre neuroni;
4) dinamica neurală
5) metode numerice pentru rezolvarea ecuațiilor diferențiale.
Modulele sunt aranjate ierarhic, astfel încât fiecare modul să poată include sub-module.
Rețeaua neuronală cuprinde modul în care neuronii interacționează între ei. Astfel, fiecare neuron poate corespunde a 3 parametri: intrare, potențial de acțiune și combustie.
Etapele de modelare sunt:
1) Determinați numărul neuronilor implicați, apoi sunt organizați în module. Deoarece fiecare neuron este dificil de denumit, acestea sunt organizate în module sub formă de tablouri bidimensionale;
2) Determinați modul în care neuronii sunt aranjați în spațiu, precum și seturile de date de ieșire și de intrare (numite și porturi de date);
3) Planificați ordinea în care modulele sunt executate și specificați frecvența cu care porturile citesc și scriu datele din și din module;
4) Relațiile dintre neuroni sunt stabilite, ținând cont de dinamica neuronală (procesele schimbătoare care au loc în interiorul neuronului și în spațiul sinaptic). Acestea sunt descrise prin ecuații diferențiale;
5) Arhitectura modelului este afișată fie prin revizuirea codului, fie cu ajutorul sistemului Schematic Capture (SCS). Deși a doua variantă nu are același nivel de funcționalitate ca și codul, acesta oferă o anumită claritate că modelele pot fi vizualizate;
6) Modelul este implementat.
Simularea începe cu un model deja construit. Această procedură include introducerea utilizatorilor de parametri, valori și modele. În același timp, este implicată specificația controlului de simulare, precum și vizualizarea graficelor și imaginilor.
În timpul simulării, este important să se obțină diferite grafice care reflectă comportamentul neuronilor pentru a înțelege mai bine modul în care reacționează modelul în anumite momente.
Sistemul de simulare include mai multe subsisteme:
1) Control I / O - aspectele externe ale simulării de Script Interpreter și Window Interface sunt tratate aici;
2) Planificatorul care rulează modelele și modulele într-o anumită secvență;
3) Compilator - codul este compilat și conexiunea este stabilită cu bibliotecile NSL pentru a genera un fișier executabil;
4) Script Interpreter - specifică parametrii și direcționează simularea;
5) Ieșire grafică - conține biblioteci NSL care afișează grafică, modele sau cadre;
6) Intrare grafică - direcționează simularea prin parametri.
Etapele de simulare sunt:
1) Selectați un model;
2) Se deschide interfața de simulare;
3) Control de simulare în cazul în care modelul este executat;
4) vizualizare
5) Introduceți codul;
6) Introduceți parametrii.
Concluzie:
Limbajul de simulare neurală este un limbaj de programare prin care se fac cercetări în domeniul neuroinformaticii. Complexitatea acestui limbaj de programare relevă modul în care se desfășoară cercetarea, toate cercetările în acest limbaj de programare se realizează în două etape: modelare și simulare, care la rândul lor sunt împărțite în mai multe sub-etape, permițând o analize detaliate, înregistrând rezultate uimitoare care reușesc să ducă medicamentul la un nou nivel. NSL este un program de cercetare și dezvoltare care variază de la studii biologice la aplicații artificiale. Modelarea dezvoltă o arhitectură neurală care poate explica și reproduce datele experimentale anatomice și fiziologice. Platforma de dezvoltare a rețelei neuronale oferă un mediu de modelare și simulare pentru rețelele neuronale la scară largă, care, datorită utilizării modulelor, pot fi interconectate ierarhic pentru a permite construcția de modele foarte complexe.
