Silvia SCARPETTA | Projects

FENOMENI CRITICI NELLE RETI NEURALI

Recentemente, abbiamo studiato una rete di oscillatori elettronici non lineari che mostrano aspetti tipici delle reti neurali, come la presenza di burst di attività distribuite secondo leggi invarianti di scala (Minati, de Candia, Scarpetta, Chaos 2016). Il modello mostra una transizione dinamica caratterizzata da un salto discontinuo nell'attività della rete al variare dei parametri esterni, e dalla presenza di isteresi e metastabilità, come è tipico di una transizione del I ordine.Abbiamo allora esteso tale studio a un modello di neuroni integrate and fire, caratterizzato da una connettività che è il risultato dell'apprendimento di un certo numero di pattern spazio-temporali. Abbiamo studiato il comportamento della rete al variare della forza delle connessioni e dell'input esterno (trattato come un rumore stocastico). Quello che si osserva è che per bassi valori del rumore, la transizione è caratterizzata da isteresi e metastabilità. Avvicinandosi alla linea di transizione spinodale, dove lo stato del sistema diventa instabile, si osserva la presenta dei fenomeni precursori, caratterizzati da distribuzioni invarianti di scala. I primi risultati dello studio sono in corso di sottomissione per la pubblicazione.Ci proponiamo di studiare come gli esponenti critici dipendano dal valore del rumore, e se la linea osservata di transizioni del I ordine termini come ci si può aspettare con un punto critico.