重要启示:新的研究旨在解开人类大脑的秘密

 渥太华大学的理查德·诺博士的研究对理解学习和记忆理论具有重要意义，并可能为未来人工智能的进步铺平道路。

人脑内部机制的奥秘正在慢慢被揭开，由渥太华大学医学院的理查德·诺德博士领导的一项重要的新研究使我们更接近解决这些深刻的问题。

该研究的结果对学习和工作记忆理论具有重要意义，并可能有助于人工智能（AI）的未来发展，因为人工智能开发人员和程序员正在观看Naud博士和其他领先的神经科学家的工作。

该研究发表在《自然计算科学》（Nature Computational Science）杂志上，解决了神经元的“反应变异性”的多层谜团，神经元是使用电信号和化学物质处理信息的脑细胞，并为人类意识的所有显着方面开了绿灯。

这些发现揭示了神经元变异性如何由树突控制的具体细节，树突是从每个神经元伸出的天线，以接收我们自己的个人神经通信网络中的突触输入。这项严格的研究确立了树突的特性，这些特性可以有效控制输出变异性，这种特性已被证明可以控制大脑中的突触可塑性。

神经元控制洞察

“神经元反应的强度由其核心的输入控制，但神经元反应的可变性由其小天线 – 树突的输入控制，”医学院细胞和分子医学系副教授Naud博士说。“这项研究更精确地确定了单个神经元如何具有控制其输入的反应变异性的关键特性。

诺德博士怀疑，如果他用来描述神经元细胞体的数学框架被扩展为考虑它们的树突，那么他们可能会幸运地有效地模拟具有活跃树突的神经元网络。

物理系博士生、Naud 博士实验室成员 Zachary Friedenberger 的贡献，具有理论物理学背景，可在创纪录的时间内解决理论挑战和数学问题。快进到已完成的研究：通过分析体内记录数据验证了模型的预测，并在广泛的模型参数范围内进行了观察。

“他设法在创纪录的时间内解决了数学问题，并解决了许多我没有预见到的理论挑战，”诺德博士说。

Naud博士认为，他们的技术可以深入了解神经元对可变输入的反应。因此，他们开始研究一种技术，该技术能够从具有活性树突的神经元模型中计算统计数据。

该工作的一位审稿人指出，理论分析“为生物计算提供了关键的见解，并将引起广大计算和实验神经科学家的兴趣。