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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.76.2015.tde-29102015-113036
Documento
Autor
Nome completo
Thiago Schiavo Mosqueiro
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2015
Orientador
Banca examinadora
Maia, Leonardo Paulo (Presidente)
Alcaraz, Francisco Castilho
Rodrigues, Francisco Aparecido
Silva Filho, Antonio Carlos Roque da
Vicente, Renato
Título em português
Processamento de informação em redes neurais sensoriais
Palavras-chave em português
Aprendizagem de máquina
Fenômenos críticos
Leis de potência
Neurociência computacional
Olfato em insetos
Resumo em português
Com os avanços em eletrônica analógica e digital dos últimos 50 anos, a neurociência ganhou grande momentum e nasceu uma de suas áreas que atualmente mais recebe financiamento: neurociência computacional. Estudos nessa área, ainda considerada recente, vão desde estudos moleculares de trocas iônicas por canais iônicos (escala nanométrica), até influências de populações neurais no comportamento de grandes mamíferos (escala de até metros). O coração da neurociência computacional compreende técnicas inter- e multidisciplinares, envolvendo biologia de sistemas, bioquímica, modelagem matemática, estatística, termodinâmica, física estatística, etc. O impacto em áreas de grande interesse, como o desenvolvimento de fármacos e dispositivos militares, é a grande força motriz desta área. Especificamente para este último, a compreensão do código neural e como informação sensorial é trabalhada por populações de neurônios é essencial. E ainda estamos num estágio muito inicial de desvendar todo o funcionamento de muitos dos sistemas sensoriais mais complexos. Um exemplo é de um dos sentidos que parece existir desde as formas mais primitivas de vida: o olfato. Em mamíferos, o número de estudos parece sempre crescer com os anos. Ainda estamos, no entanto, longe de um consenso sobre o funcionamento de muitos dos mecanismos básicos do olfato. A literatura é extensa em termos bioquímicos e comportamental, mas reunir tudo em um único modelo é talvez o grande desafio atual. Nesta tese discuto, em duas partes, sistemas sensoriais seguindo uma linha bastante ligada ao sistema olfativo. Na primeira parte, um modelo formal que lembra o bulbo olfativo (de mamíferos) é considerado para investigar a relação entre a performance da codificação neural e a existência de uma dinâmica crítica. Em especial, discuto sobre últimos experimentos baseados em observações de leis de potência como evidências da existência de criticalidade e ótima performance em populações neurais. Mostro que, apesar de a performance das redes estar, sim, ligada ao ponto crítico do sistema, a existência de leis de potência não está ligada nem com tal ponto crítico, nem com a ótima performance. Experimentos recentes confirmam estas observações. Na segunda parte, discuto e proponho uma modelagem inicial para o órgão central do sentido olfativo em insetos: o Corpo Cogumelar. A novidade deste modelo está na integração temporal, além de conseguir tanto fazer reconhecimento de padrões (qual odor) e estimativa de concentrações de odores. Com este modelo, proponho uma explicação para uma recente observação de antecipação neural no Corpo Cogumelar, em que sua última camada paradoxalmente parece antecipar a primeira camada. Proponho a existência de um balanço entre agilidade do código neural contra acurácia no reconhecimento de padrões. Este balanço pode ser empiricamente testado. Também proponho a existência de um controle de ganho no Corpo Cogumelar que seria responsável pela manutenção dos ingredientes principais para reconhecimento de padrões e aprendizado. Ambas estas partes contribuem para o compreendimento de como sistemas sensoriais operam e quais os mecanismos fundamentais que os fornecem performance invejável.
Título em inglês
Information processing in sensory neural networks
Palavras-chave em inglês
Computational neuroscience
Critical phenomena
Machine learning
Olfaction in insects
Power laws
Resumo em inglês
With the advances in digital and analogical electronics in the last 50 years, neuroscience gained great momentum and one of its most well-financed sub-areas was born: computational neuroscience. Studies in this area, still considered recent by many, range from the ionic balance in the molecular level (scale of few nanometers), up to how neural populations influence behavior of large mammalians (scale of meters). The computational neuroscience core is highly based on inter- and multi-disciplinary techniques, involving systems biology, biochemistry, mathematical modeling, thermodynamics, statistical physics, etc. The impact in areas of current great interest, like in pharmaceutical drugs development and military devices, is its major flagship. Specifically for the later, deep understanding of neural code and how sensory information is filtered by neural populations is essential. And we are still grasping at the surface of really understanding many of the complex sensory systems we know. An example of such sensory modality that coexisted among all kinds of life forms is olfaction. In mammalians, the number of studies in this area seems to be growing steadily. However, we are still far from a complete agreement on how the basic mechanisms in olfaction work. There is a large literature of biochemical and behavioral studies, yet there is not a single model that comprises all this information and reproduces any olfactory system completely. In this thesis, I discuss in two parts sensory systems following a general line of argument based on olfaction. In the first part, a formal model that resembles the olfactory bulb (mammalians) is considered to investigate the relationship between performance in information coding and the existence of a critical dynamics. I show that, while the performance of neural networks may be intrinsically linked to a critical point, power laws are not exactly linked to neither critical points or performance optimization. Recent experiments corroborate this observation. In the second part, I discuss and propose a first dynamical model to the central organ responsible for olfactory learning in insects: the Mushroom Bodies. The novelty in this model is in the time integration, besides being able of pattern recognition (which odor) and concentration estimation at the same time. With this model, I propose an explanation for a seemingly paradoxical observation of coding anticipation in the Mushroom Bodies, where the last neural layer seems to trail the input layer. I propose the existence of a balance between accuracy and speed of pattern recognition in the Mushroom Bodies based on its fundamental morphological structure. I also propose the existence of a robust gain-control structure that sustain the key ingredients for pattern recognition and learning. This balance can be empirically tested. Both parts contribute to the understanding of the basic mechanisms behind sensory systems.
 
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Data de Publicação
2015-11-12
 
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  • MOSQUEIRO, T. S., and MAIA, L. P. Optimal channel efficiency in a sensory network [doi:10.1103/PhysRevE.88.012712]. Physical Review. E, Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics [online], 2013, vol. 88, p. 012712.
  • MOSQUEIRO, T. S., AKIMUSHKIN, C., e MAIA, L. P. DYNAMICAL ASPECTS OF KINOUCHI-COPELLI MODEL: EMERGENCE OF AVALANCHES AT CRITICALITY [doi:10.5540/DINCON.2011.001.1.0064]. In Conferência Brasileira de Dinâmica, Controle e Aplicações.
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