Исследование реализовано в рамках проекта Зеркальные лаборатории НИУ ВШЭ с использованием гранта Российского научного фонда.
Как устроено взаимодействие нейронов
Нейроны — уникальные клетки, ответственные за обработку информации в мозге. Их коммуникация происходит через электрические импульсы, активирующие или тормозящие соседние клетки. Ключевую роль играет мембрана, регулирующая движение ионов через специализированные каналы. Именно этот процесс создает электрическую активность, лежащую в основе нейронных сетей.
Инновационный подход к моделированию
Традиционные методы, такие как модель Ходжкина — Хаксли, требуют множества параметров для прогнозирования поведения нейронов. Ученые из НИУ ВШЭ и Саратовского филиала ИРЭ РАН доказали: достаточно анализировать изменения электрического потенциала мембраны, а нейросеть восстановит остальные данные. Это открывает новые горизонты в нейробиологии.
Двухэтапная архитектура решения
На первом этапе вариационный автокодировщик выявляет ключевые закономерности в динамике потенциала. Затем нейросетевое отображение прогнозирует дальнейшее поведение нейрона, заменяя классические уравнения машинным обучением. «Сигмоиды в нейросетях обеспечивают беспрецедентную гибкость моделирования», — подчеркивает Павел Купцов из НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде.
От теории к практическому применению
Нейросеть не только воспроизвела известные режимы, но и обнаружила новые паттерны, включая переход между частыми импульсами и одиночными всплесками. «Алгоритм выявляет скрытые взаимосвязи, даже когда они неочевидны в исходных данных», — отмечает Наталия Станкевич из НИУ ВШЭ.
Перспективы для науки и медицины
Сейчас технология тестируется на синтетических данных, но уже в ближайшем будущем планируется работа с реальными экспериментальными показателями. Это позволит изучать сложные биологические процессы, где традиционные методы сталкиваются с ограничениями.
