Autorius: AUGUSTINAS POVILAS FEDARAVIČIUS
Disertacijos pavadinimas: Neuroninių tinklų sinchronizacijos valdymo algoritmai
Mokslo sritis: Fizika N 002
Mokslinis vadovas: prof. habil.dr. Kęstutis Pyragas
Gynimo data: 2022-07-01
ANOTACIJA: Sinchronizacijos procesai didelėse sąveikaujančių dinaminių sistemų populiacijose yra intensyvių fizikinių, technologinių ir biologinių sistemų tyrimų dėmesio centre. Neuronų tinkluose, normaliomis sąlygomis sinchronizacija yra atsakinga už pažinimą ir mokymąsi, tačiau perteklinė sinchronizacija gali sukelti įvairias neurologines ligas. Nepageidaujamiems sinchronizuotiems tinklo virpesiams slopinti buvo sukurta daug įvairių valdymo algoritmų. Netinkamai suprojektuota elektrinės stimuliacijos sistema gali pažeisti nervinį audinį ar patį elektrodą. Siekiant minimizuoti pažaidą, kaip stimuliacijos srovės parametrų optimizavimo rodiklį galima pasirinkti valdymo srovės modulio vidurkį. Šis pasirinkimas turi dar vieną pranašumą. Optimali valdymo srovė, užtikrinanti impulsus generuojančio neurono sinchronizaciją su periodiniu išoriniu žadinimu, priklauso tik nuo atstumo tarp fazės atsako funkcijos absoliučių ekstremumų ir jos amplitudės. Tai leidžia empiriškai nustatyti optimalios srovės parametrus. Tas pats metodas gali būti pritaikytas ir kolektyvinius periodinius virpesius generuojančiam sąveikaujančių neuronų tinklui. Aukšto dažnio stimuliacijos poveikis dviejų sąveikaujančių QIF neuronų populiacijų sistemai paaiškinamas naudojant vidutinio lauko lygtis, suvidurkintas per stimuliacijos periodą. Ši metodika gali pasitarnauti kaip veiksminga priemonė kuriant didelio masto neuronų tinklų sinchronizacijos valdymo algoritmus.
Metai: 2022.