İnsan beyni hər gün trilyonlarla hesablamalar aparır və bunu cəmi zəif işıq saçan bir lampanın sərf etdiyi qədər – təxminən 20 vatt enerji ilə həyata keçirir. Onilliklərdir aparılan araşdırmalara baxmayaraq, alimlər beynin bu qədər böyük həcmdə informasiyanı necə saxladığını və onu belə yüksək səmərəliliklə necə emal etdiyini tam izah edə bilməyiblər.
Aztibb.az xəbər verir ki, "National Science Review" jurnalında dərc olunan yeni tədqiqat bu suala fizika prinsiplərinə əsaslanan fərqli yanaşma təklif edir. Tədqiqat müəlliflərinin fikrincə, neyronlar müstəqil işləyən ayrı-ayrı vahidlər deyil, birlikdə fəaliyyət göstərən kollektiv sistemlər kimi işləyirlər.
Alimlərin hazırladığı model göstərir ki, insan beyni enerji səmərəliliyi baxımından nəzəri maksimum həddə çox yaxın fəaliyyət göstərir. Bundan əlavə, model beynin əvvəllər hesab ediləndən təxminən 1000 dəfə çox informasiya saxlaya bildiyini göstərir və gələcəkdə daha səmərəli süni intellekt sistemlərinin yaradılması üçün nümunə ola bilər.
Uzun illər ərzində neyroelm düşünmə prosesini beynin ayrı-ayrı hissələrinin fəaliyyəti ilə izah etməyə çalışıb. Tədqiqatçılar ayrı-ayrı neyronların necə aktivləşdiyini, sinapsların siqnalları necə ötürdüyünü və beyin nahiyələrinin bir-biri ilə necə əlaqə qurduğunu araşdırıblar. Bu tədqiqatlar müasir neyroelmin əsasını qoysa da, beynin niyə bu qədər az enerji sərf etməsini tam izah edə bilməyib.
Nankin Aeronavtika və Astronavtika Universitetinin (NUAA) professoru Vanlin Qo fəaliyyətini neyrobiologiyadan daha çox materiallar və enerji fizikası sahəsinə həsr edib. Onun ən tanınmış tədqiqatları nanomateriallar və hərəkətdə olan sudan elektrik enerjisinin alınması ilə bağlıdır. Professorun rəhbərlik etdiyi, Tszinyüan Manın da daxil olduğu tədqiqat qrupu məhz bu fiziki yanaşmanı beyin araşdırmalarına tətbiq edib.
Tədqiqatın əsas ideyası neyronları ayrı-ayrılıqda deyil, vahid sistem kimi qiymətləndirmək olub. Alimlər hər bir neyronun quruluşunu və elektrik xüsusiyyətlərini təqlid edən sadələşdirilmiş rəqəmsal model hazırlayıblar. Daha sonra çoxlu sayda belə rəqəmsal neyron sfera formasında birləşdirilərək minimum enerji vəziyyətinə gətirilib. Bu struktur "neyron sferası" adlandırılıb.
Model müxtəlif şəraitdə sınaqdan keçirilib. Alimlər neyronlar arasındakı əlaqələri, onların sayını və başlanğıc vəziyyətini dəyişdiriblər. Nəticədə neyron qrupları nə təsadüfi şəkildə aktivləşib, nə də fəaliyyətsiz qalıb. Əksinə, onlar uzun müddət davam edən sabit elektrik ritmləri formalaşdırıblar.
Bu yanaşma müxtəlif sinir sistemlərində yoxlanılıb – cəmi bir neçə yüz neyrona malik yumru qurddan başlayaraq on milyardlarla neyrona sahib insan beyninə qədər.
Modelə görə, əsas rolu məhz bu ritmlər oynayır. Xatirələr beynin müəyyən bir hissəsində saxlanılmır, əksinə, neyron qrupunun bütövlükdə yaratdığı fəaliyyət nümunələri şəklində paylanır. Müxtəlif xarici siqnallar sistemi fərqli başlanğıc vəziyyətlərinə keçirir və nəticədə hər dəfə özünəməxsus elektrik ritmi yaranır.
Bu ritmlər təkcə informasiyanı saxlamır, həm də onu emalın növbəti mərhələsinə ötürür. Belə mürəkkəb və sabit nümunələrin necə yarandığını izah etmək üçün alimlər xaos nəzəriyyəsi və fraktal həndəsənin metodlarından istifadə ediblər. Hər iki sahə qarışıq və təkrarlanan hərəkətlərdən nizamın necə yarandığını öyrənir.
Məhz bu yanaşma əvvəlki nəzəriyyələrdən əsaslı şəkildə fərqlənir. İndiyədək beynin yaddaş tutumu əsasən ayrı-ayrı sinapsların vəziyyətlərinin cəmlənməsi əsasında hesablanırdı. İnformasiyanın daim dəyişən kollektiv proses kimi qiymətləndirilməsi isə yaddaşın imkanlarını xeyli genişləndirir.
Modelə əsasən, insan beyninin yaddaş tutumu təxminən 7,5 milyard giqabayt təşkil edə bilər. Bu göstərici sinapsların sayına əsaslanan əvvəlki hesablamalardan təxminən 1000 dəfə çoxdur.
Qeyd olunur ki, sinapsların öyrənilməsi ilə bağlı əvvəlki tədqiqatlar da gözlənilməz nəticələr vermişdi. Geniş istinad olunan araşdırmalardan birində beyin toxumasının kiçik bir hissəsindəki sinaptik əlaqələr xəritələndirilmiş və hər bir sinapsın gözləniləndən daha çox informasiya daşıdığı müəyyən edilmişdi.
Yeni model isə yaddaşı sabit deyil, dinamik resurs kimi qiymətləndirərək ümumi yaddaş tutumunu daha da artırır. Hesablamalara görə, insan beyninin ümumi hesablama gücü yüksək məhsuldarlıqlı qrafik prosessorlarının (GPU) təxminən 78 min vahidinə bərabərdir. Bütün bu proseslər isə cəmi 20 vatt enerji sərf edən canlı insan beynində baş verir.
