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Ricerche

Scoprire come funziona il cervello attraverso la matematica

A proposed cortical architecture for syntax in languageL'architettura corticale proposta per la sintassi nel linguaggio.

Accelerare i progressi nel campo delle neuroscienze ci sta aiutando a capire il quadro macro (come si comportano gli animali grandi e quali aree del cervello sono coinvolte nel determinare questi comportamenti) e anche quello micro (come interagiscono molecole, neuroni e sinapsi). Ma c'è un enorme divario di conoscenze tra queste due scale, dall'intero cervello giù fino ai neuroni.


Un team guidato da Christos Papadimitriou, professore di informatica della Columbia University, propone un nuovo sistema di calcolo per ampliare la comprensione del cervello ad un livello intermedio, tra i neuroni e i fenomeni cognitivi come il linguaggio.


Il gruppo, che include scienziati informatici del Georgia Institute of Technology e un neuroscienziato dell'Università di Tecnologia di Graz, ha sviluppato un'architettura del cervello che si basa su insiemi (assemblee) di neuroni, e ne dimostra l'uso nell'elaborazione sintattica del linguaggio; il loro modello, pubblicato online il 9 giugno su PNAS, è coerente con i risultati sperimentali recenti.


“Per me, capire il cervello è sempre stato un problema di calcolo”, dice Papadimitriou, che è rimasto affascinato dal cervello cinque anni fa. “Perché se non lo è, non so da dove cominciare”.


Lo sprone è arrivato da Richard Axel, ricercatore e premio Nobel della Columbia, che ha recentemente osservato: “Non abbiamo una logica per la trasformazione dell'attività neurale in pensiero e azione”. Papadimitriou si è chiesto cosa sarebbe successo se avesse interpretato questa 'logica' come un linguaggio di programmazione tipo Python: proprio come Python manipola i numeri, la logica del cervello manipola popolazioni dei neuroni.


Lui e il suo team hanno sviluppato un sistema di calcolo (Assembly Calculus) che comprende operazioni sulle assemblee, o grandi popolazioni, di neuroni che sembrano essere coinvolte nei processi cognitivi, come l'impressione di ricordi, concetti e parole.


Proprio come i programmi Python possono essere compilati in codice macchina ed essere eseguiti, l'Assembly Calculus può in linea di principio essere tradotto nella lingua dei neuroni e delle sinapsi. I ricercatori hanno dimostrato, sia teoricamente che attraverso simulazioni, che il sistema è plausibilmente realizzabile a livello di neuroni e sinapsi.


“Quindi abbiamo finalmente articolato la nostra teoria sulla natura della ‘logica’ cercata da Axel, e le sue evidenze a supporto”, dice Papadimitriou. “Ora arriva la parte più difficile, i neuroscienziati prenderanno sul serio la nostra teoria e cercheranno di trovare la prova che qualcosa di simile avviene, o non avviene, nel cervello?”


Con una nuova sovvenzione di tre anni dalla National Science Foundation, il team sta ora lavorando con neuropsicologi sperimentali della City University of New York per effettuare esperimenti con scansioni a risonanza magnetica nell'uomo e verificare le previsioni della loro teoria per quanto riguarda il linguaggio.

 

 

 


Fonte: Holly Evarts in Columbia University (> English text) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti: Christos H. Papadimitriou, Santosh S. Vempala, Daniel Mitropolsky, Michael Collins, and Wolfgang Maass. Brain computation by assemblies of neurons. PNAS, 2020, DOI

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