350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №7 за 2012 г.
Статья в номере:
Нейроэкзистенциальное моделирование детальных диффузионно-синергетических аспектов объемного нейротрансмиттинга: нейрокомпьютеры нейробиологии
Ключевые слова: диффузия нейромессенджера NO-нейротрансмиттинг диффузионная передача информации нейрокомпьютерная методология нейрокомпьютерная модель реальные нейроны нейроинформатика
Авторы:
А.В. Савельев - ст. науч. сотрудник, Межвузовская лаборатория технических систем медико-экологических исследований (МВЛ ТСМЭИ), Уфимский государственный авиационный технический университет, Башкирский государственный медицинский университет. E-mail: gmkristo@rambler.ru
Аннотация:
Приведены результаты исследования, теоретически предсказанного автором феномена объемной нейропередачи (ОНП) посредством диффузии нейромессенджера в 4-мерном пространстве объемных пространственно-временных измерений неокортекса мозга. Исследуется сравнение функционирования ряда предложенных и запатентованных модельных нейропроцессоров с биологическим действием NO-нейротрансмиттинга в самоорганизации некоторых важнейших функциональных состояний мозга. Приведены доказательства и сделаны выводы о важности влияния ОНП в функционировании мозга и необходимости учета диффузионной передачи информации в искусственных нейронных сетях, что может значительно изменить существующую методологию нейрокомпьютинга. На основании предсказанных биологических явлений ОНП делается заключение о том, что применение биологического (экзистенциального) подхода в нейрокомпьютерной методологии и нейрокомпьютерных моделях, заключающегося в детальном информационном воспроизведении тонких механизмов и закономерностей функционирования реальных нейронов, позволяет теоретически предсказывать неизвестные ранее биологические феномены, которые могут быть открыты. Таким образом, нейроинформатика может также выполнять роль дополнительной методологии в нейробиологических исследованиях.
Страницы: 49-59
Список источников
  1. Gally, J. A., Edelman, G. M., Nitric oxide: Linking space and time in the brain // Proc. Nat. Acad. Sci. USA. 1992. V. 89. P. 11651-11652.
  2. А. с. № 1464181. Устройство для моделирования нейрона неокортекса / Жуков А. Г., Колесников А. А., Савельева-Новоселова Н. А., Савельев А. В. Приоритет от 14.01.1987, опубл. 1989. БИ № 9.
  3. Agnati, L. F., Zoli, M., Stromberg, I., Fuxe, K., Intercellular communication in the brain: Wiring versus volume transmission // Neuroscience. 1995. V. 69. P. 711-726.
  4. Галушкин А. И. О методике решения задач в нейросетевом логическом базисе // Нейроинформатика. Ч.1. М.: МИФИ. 2006. С. 9-23.
  5. Аляутдинов М. А., Галушкин А. И., Троепольская Г. В. Перспективные средства построения высокопроизводительных масштабируемых вычислительных систем // Нейрокомпьютеры: разработка, применение.2008. № 8. C. 33-49.
  6. Bach-y-Rita, P., Aiello, G. I., Nerve length and volume in synaptic vs diffusion neurotransmission: a model // NeuroReport. 1996. V. 7. P. 1502-1504.
  7. McCulloch, W. S., Pitts, W. H., Bull. Math. Biophysics. 1943. № 5.
  8. Савельев А. В. Модель нейрона как мультицеллюлярная структура (к вопросу о том, что все-таки мы моделируем) // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2002. № 1-2. С. 4-20.
  9. Ходжкин А. Л. Нервный импульс. М.: Мир. 1965.
  10. Савельев А. В. На пути к общей теории нейросетей. К вопросу о сложности // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2006. № 4-5. С. 4-14.
  11. Савельев А. В. Экзистенциальное моделирование нейронного активного транспорта как ключ к новому взгляду на теорию возбуждения - торможения // Материалы 6-го Междунар. междисциплинарного конгресса «Нейронаука для медицины и психологии». Судак: 2010. С. 256-257.
  12. Галушкин А. И. О перспективах разработок и применения нейрокомпьютеров // Докл. VIII Всерос. НТК «Нейрокомпьютеры и их применение-2002». М.: ИПРЖР. 2002.
  13. Савельев А. В. Обзор изобретений в области нейрокибернетики и нейромоделирования // Радиоэлектроника. Информатика. Управление. ЗНТУ. 2007. № 2(18). С. 101-111.
  14. Watanabe, O., Idesawa, M., Computational model for neural representation of multiple disparities // Neural Networks. 2003. V. 16. № 1. P. 25-37.
  15. Ikeda, K., A synfire chain in layered coincidence detectors with random synaptic delays // Neural Networks. 2003. V. 16. № 1. P. 39-46.
  16. ГорбаньА. Н. и др. Нейроинформатика: Коллективная монография. Новосибирск: СО РАН. Наука. 1998.
  17. Савельев А. В.Источники вариаций динамических свойств нервной системы на синаптическом уровне в нейрокомпьютинге // Искусственный интеллект. Донецк. НАН Украины. 2006. № 4. С. 323-338.
  18. Месарович М. Теория систем и биология. М.: Мир. 1971.
  19. Амосов Н. М. Моделирование разума, сознания и подсознания // Нейрофизиологические механизмы психической деятельности человека. Л.: Наука. 1974.
  20. ЭндрюА.Искусственныйинтеллект. М.: Мир. 1985.
  21. Gawel, R., Neuromorphic Engineers Craft Brain-Like Circuitry to Perform Perceptual Tasks // Electronic Design. 2000. v. 48. № 15.
  22. Rolls, E. T., On the design of neural networks in the brain by genetic evolution // Prog. Neurobiology. 2000. Aug. V. 61 (6).
  23. Петров Б. Н. Избранные труды. Т. 1-2. М.: Наука. 1983.
  24. Jenkner, M., Műller, B, Fromherz, P., Interfacing a silicon chip to pairs of snail neurons connected by electrical synapses // Biol. Cybern. 2001. V. 84 (4).
  25. Savelyev, A. V., Self-Organizational Neurocontrol in Neuronic Reverberations // CSIT. 2007. V. 1. P. 78-84.
  26. Dawson, V. L., Nitric oxide: Role in neurotoxicity // Clin. Exp. Pharmacol. Physiol. 1995. V. 22. P. 305-308.
  27. Lipton, S. A., Neuronal protection and destruction by NO // Cell Death Differ. 1999. V. 6. P. 943-951.
  28. Реутов В. П.Медико-биологические аспекты циклов оксида азота и супероксидного анион-радикала // Изв. Академиимедицинскихнаук. 2000. Вып. 4. С. 35-41.
  29. Prast, H., Philippu, A., Nitric oxide as modulator of neuronal function // Progr. Neurobiol. 2001. V. 64. P. 51-68.
  30. Hawkes, R., An anatomical model of cerebelluar modules // Prog. Brain Res. 1997. V. 114. P. 39-52.
  31. Simpson, K. I., Waterhous, B. D., Lin, R. C. S., Differential expression of nitric oxide in serotonergic projection neurons: Neurochemical identification of dorsal raphe inputs to rodent trigeminal somatosensory targets // J. Comp. Neurol. 2003. V. 466. P. 495-512.
  32. Ohkuma, S., Katsura, M., Nitric oxide and peroxynitrite as factors to stimulate neurotransmitter release in the CNS // Progr. Neurobiol. 2001. V. 64. P. 97-108.
  33. Ванин А. Ф.Динитрозильные комплексы железа и S-нитрозотиолы - две возможные формы стабилизации и транспорта оксида азота в биосистемах: (Обзор) // Биохимия. 1998. Т. 63. № 7. С. 924-938.
  34. Choi, Y. B., Tenneti, L., Le, D. A., et al., Molecular basis of NDMA receptor-coupled ion channel modulation by S-nit­risylation // Nat. Neurosci. 2000. V. 3. P. 15-21.
  35. Hartell, N. A., Parallel fiber plasticity // Cerebellum. 2000. V. 1. P. 3-18.
  36. Meffert, M. K., Calakos, N. C., Scheller, R. H., Schulman, H., Nitric oxide modulates synaptic vesicle docking fusion reactions // Neuron. 1996. V. 16. P. 1229-1236.
  37. А. с. № 1394975.Устройство для моделирования нейрона / Савельева-Новоселова Н. А., Савельев А. В. 1988.
  38. А. с. № 1406613. Устройство для моделирования нейрона / Савельев А. В.1988. БИ № 24.
  39. А. с. № 1477140. Устройство для моделирования нейрона / Жуков А. Г., Колесников А. А., Савельева-Новоселова Н. А., Савельев А. В. приоритет от 20.04.1987. Опубл. 1989.
  40. Lynch, M. A., Long-term potentiation and memory // Physiology Rev. 2004. V. 84. P. 87-136.
  41. Фролов А. А., Дюфоссе М., Прокопенко Р. А. Нейросетевая модель кортико-мозжечкового взаимодействия при выработке новой зрительно-моторной координации // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2002. № 1-2. С. 53-62.
  42. Ito, M., Cerebellar long-term depression: Characterization, signal transduction, and functional roles // Physiology Rev. 2001. V. 978. P. 273-288.
  43. А.с. № 1340421.Устройство для моделирования нейрона / Савельев А. В. 1987.
  44. De Schutter, E., Cerebellar long-time depression might normalize excitation of Purkinje cells: A hypothesis // Trends Neurosci. 1995. V. 18. P. 291-295.
  45. А. с. № 1238583. Устройство для моделирования нейрона / Савельев А. В.1984.
  46. А. с. № 1436720. Устройство для моделирования нейрона / Савельева-Новоселова Н. А., Савельев А. В. 1988.
  47. Патент РФ № 2024059. Устройство для моделирования нейрона / Жуков А. Г., Савельева-Новоселова Н. А., Савельев А. В., Лаврова Т. С.БИ. Опубл. 1994. № 22.
  48. Савельев А. В.Нейросети с полевыми вычислениями. Бионейрокибернетические аспекты // Нейроинформатика-2009. Ч. I. М.: МИФИ. 2009. С. 112-124.
  49. Колушов В. В., Савельев А. В. Методология индивидуально-коллективного моделирования нейронной биовозбудимости как новая нейрокомпьютерная парадигма // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. М.: ИПРЖР. 2010. № 8. С. 40-47.
  50. Савельев А. В. Моделирование нейродинамики экзоцитоза в нейрокомпьютинге // Искусственный интеллект. Донецк. НАНУкраины. 2007. № 3. С. 28-38.