Forskere gjorde en oppsiktsvekkende oppdagelse, de fant at den menneskelige hjernen er hjem til strukturer og former som har opptil 11 dimensjoner. Nevrovitere applauderer denne oppdagelsen og sa "vi har funnet en verden som vi aldri en gang visste at eksisterte."
De matematiske metodene for algebraisk topologi har hjulpet forskere med å finne strukturer og flerdimensjonale geometriske rom i hjernenettverk.
Ifølge eksperter har en ny studie bevist at den menneskelige hjernen er hjem til strukturer og former som har opptil 11 dimensjoner.
Den menneskelige hjernen anslås å være hjemsted for svimlende 86 milliarder nevroner, med flere forbindelser fra hver celle i alle mulige retninger, og danner et super-stort mobilnettverk som på en eller annen måte gjør oss i stand til tanker og bevissthet, rapporterer Science Alert.
I følge en studie publisert i tidsskriftet Frontiers in Computational Neuroscience, har et internasjonalt team av forskere som ble samlet rundt Blue Brain-prosjektet, gitt resultater som aldri før er sett i verden av nevrovitenskap. Dette teamet var i stand til å finne strukturer i hjernen som representerer et flerdimensjonalt univers, og avslørte den første geometriske utformingen av nevrale forbindelser og hvordan de reagerer på stimuli (stimuli).
Forskere har brukt avanserte datamodelleringsteknikker for å forstå nøyaktig hvordan hjerneceller er i stand til å organisere seg for å utføre komplekse oppgaver.
Forskere brukte matematiske modeller for algebraisk topologi for å beskrive strukturer og flerdimensjonale geometriske rom i hjernenettverk. Studien viser at strukturer dannes samtidig som de veksler i en "union" som genererer en presis geometrisk struktur.
Konseptuell illustrasjon av hjernenettverk (l) og topologi (r), takket være Blue Brain Project.
Salgsfremmende video:
Henry Markram, nevrovitenskapsmann og direktør for Blue Brain-prosjektet i Lausanne, Sveits, sa:”Vi fant en verden vi aldri visste at eksisterte. Det er titalls millioner av disse objektene, til og med i en liten flekk i hjernen, i syv dimensjoner. I noen nettverk fant vi til og med strukturer med opptil 11 dimensjoner.”
Ifølge eksperter er hver nevron i hjernen vår i stand til å komme i kontakt med naboen, på en viss måte og danne et objekt med komplekse forbindelser. Interessant er at jo flere nevroner blir med i gruppen, jo flere dimensjoner blir lagt til objektet.
Ved hjelp av algebraisk topologi var forskerne i stand til å modellere en struktur i en virtuell hjerne generert av datamaskiner. Forskerne kjørte deretter eksperimenter på ekte hjernevev for å teste resultatene.
Etter at forskerne la til en stimulus (stimulus) til det virtuelle hjernevevet, fant de ut at gruppene gradvis samles opp i større dimensjoner. De fant ut at det var tomrom eller hulrom mellom disse gruppene.
Ran Levi ved University of Aberdeen sa til WIRED:
“Fremveksten av høydimensjonale hulrom når hjernen behandler informasjon, betyr at nevroner i nettverket reagerer på stimuli (stimuli) på en ekstremt organisert måte.
Det er som om hjernen reagerer på en stimulus (stimulus) ved å bygge og deretter ødelegge et tårn med flerdimensjonale blokker, starte med stenger (1D), deretter planker (2D), deretter terninger (3D), og deretter mer komplekse geometrier med 4D, 5D, etc… Utviklingen av hjerneaktivitet ligner et flerdimensjonalt sandslott som materialiserer seg fra sanden og deretter går i oppløsning."
Mens tredimensjonale former har høyde, bredde og dybde, kan ikke objektene som er oppdaget av eksperter i den nye studien, beskrives i tredimensjonale dimensjoner i vår verden, men matematikere bruker 5, 6, 7 og opp til 11 dimensjoner for å beskrive dem.
Professor Cees van Leeuwen fra Ku euLeuven, Belgia fortalte Wired:
“Utenfor fysikken brukes ofte høydimensjonale rom for å beskrive komplekse datastrukturer eller systemforhold, for eksempel tilstanden til et dynamisk system i tilstandsrommet.
Plass er ganske enkelt foreningen av alle frihetsgrader som et system har, og dens tilstand beskriver verdiene som disse frihetsgradene faktisk tar”.
Forskningen er publisert i Frontiers in Computational Neuroscience.
