Sistema de Submissão de Resumos, I Encontro de Iniciação Científica - 2011 (ENCERRADO)

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Avaliação de Mecanismos de Plasticidade Sináptica em Redes Neurais Biologicamente plausíveis
Gerson Romano Barbieri Filho, Raphael Y. de Camargo

Última alteração: 2011-09-08

Resumo


Estudos sobre plasticidade sináptica tem lugar reservado nas pesquisa em neurociência, dado que este fenômeno é considerado o responsável por importantes funções cognitivas como a memória e o aprendizado. Além das várias pesquisas biológicas sobre este assunto, é cada vez mais frequente a presença da modelagem computacional na busca de um maior esclarecimento sobre esse fenômeno. Objetivos: A pequisa em questão foi feita visando revisar os conceitos atuais de plasticidade sináptica e implementação de um modelo computacional de plasticidade biologicamente plausível em uma rede neural. Metodologia: Foram estudados conceitos de neurociência, plasticidade sináptica e neurociência computacional presentes na literatura, seguida de uma revisão bibliográfica sobre estudos de plasticidade sináptica e modelos de plasticidade publicados em artigos científicos. A partir das informações obtidas foi iniciado a implementação de um modelo computacional para o mecanismo de plasticidade sináptica, utilizando o simulador de redes neurais GENESIS(GEneral NEural SImulation System). A construção do modelo foi feita visando uma perspectiva biológica nos parâmetros utilizados e no funcionamento do mesmo. Baseada em artigos científicos foi implementada uma regra hebbiana que utiliza-se do tempo de disparo absoluto dos neurônios pré e pós sinápticos para a modificação do peso sináptico. Resultados: A regra foi testada em modelos de neurônios dissociados  e em pequenas redes. Devido a resultados obtidos em neurônios dissociados, onde os pesos começavam a apresentar um comportamento de decaimento ou crescimento descontrolado nos casos extremos, a regra foi aperfeiçoada, sendo adicionadas equações que apresentassem parâmetros limitantes, posteriormente esta respondeu as expectativas em relação a seu comportamento. Em redes foram encontradas certas dificuldades, devido a necessidade de ajustes na regra que permitissem um sensível equilíbrios entre os pesos sinápticos. Os fatores que se mostraram de maior influência nesse ajuste foram: fatores internos das equações da regra hebbiana, tamanho da rede utilizada e as características dos estímulos. Estes fatores mostraram influenciar a eficiência de aprendizado e recuperação de padrões nos testes em redes.  Conclusões: Foi possível implementar um modelo de plasticidade sináptico qual se mostrou coerente com as atuais concepções biológicas do fenômeno. Além disso, identificamos fatores que tornam a implementação do modelo biologicamente realista mais complexo que a implementação de um modelo discreto.