Наше мысленное представление о космосе, кажется, расширяется, как Вселенная: ScienceAlert

В вашем мозгу есть карта каждой спальни, в которой вы спали. Каждая кухня, на которой я когда-либо готовила. Каждый город, в котором вы работали, каждая страна, в которой вы отдыхали. Есть даже потрепанная карта каждой вселенной, о которой вы когда-либо мечтали.

Сжатие этого огромного количества подробной информации в крошечную ткань нейронов возможно благодаря очень умной математике. Согласно исследованию на мозге мышей, проведенном исследователями в США.

Эти недавно открытые паттерны расположения клеток мозга, фиксирующие мысленные представления о физическом пространстве, не только показывают, как наш мозг хранит определенные типы данных, но и могут дать представление о случаях, когда память и картографирование дают сбои.

Войдите в комнату в первый раз, и ваш мозг задействует нейроны, которые наспех составят карту пространства. эти разместить ячейки Они не обязательно расположены так, чтобы отражать комнату, но их скоординированное мерцание по-прежнему служит способом позиционирования себя в физической области.

Организованные в сети, называемые полями места, эти клетки часто реорганизуются по мере того, как мы привыкаем к пространству, внося свой вклад во все более богатую сеть клеток, которая пульсирует взаимосвязанными реакциями по мере того, как пространство вокруг вас становится более знакомым.

То, как эта иерархия взаимосвязанной деятельности развивается и действует, до сих пор оставалось в основном спекулятивным, по крайней мере, с математической точки зрения.

В новом исследовании под руководством вычислительного нейробиолога Татьяны Шарп из Института биологических исследований Солка исследователи изучили активность нейронов в часть гиппокампа Именно мыши критичны к своей пространственной памяти.

используя ранее разработанный метод Чтобы изучить клетки места у мышей, когда они бегают в лабиринтах, исследователи заставили горстку взрослых грызунов пройти их шаги по прямой 48-метровой (157 футов) дорожке, во время которой регистрировалась их нервная активность по мере того, как они завершали свой бег.

Существует несколько способов организации серии сообщений для прохождения через сеть, в зависимости от физической близости или способов, которыми разные ячейки совпадают в ответах.

Лучшей моделью для анализа иерархии сигналов в сети клеток места у мышей была своего рода геометрия, описываемая как гипербола, которая, по иронии судьбы, не самая простая геометрия, которую может визуализировать наш мозг.

Представьте, если хотите, типичное офисное здание с боссом наверху, сидящим в одиночестве на полу в одиночестве. У руководителей ниже президента шикарные кабинеты. Ниже них менеджеры среднего звена отнесены к немного меньшим крыльям. А внизу целая масса рабочих столпилась на этаже, полном будок.

В этой «линейной» иерархии быстро заканчивается место для всех, когда вы спускаетесь по этажам и добавляете дополнительные разделы.

Однако в офисной башне, построенной с использованием гиперболической геометрии, не возникнет проблем с размещением новых секций на нижних этажах, которые становятся экспоненциально большими, с другим набором оснований на пересекающихся углах, образующих линии, соединяющиеся с разными компонентами.

Хотя мы могли бы использовать приведенный выше пример для представления гиперболической иерархии в плоском пространстве, в полномерной реальности все эти треугольники были бы одинакового размера (да, попытка представить это навредила бы вашему мозгу). Итак, если бы это был кусок материала, внешние края были бы загнуты с его избыточной окружностью, Как гибкая шляпа.

Гиперболические иерархии используют аналогичную математику для описания взаимосвязей между различными точками активности в серии процессов, что позволяет более эффективно детализировать расстояния и объекты в нашем уме, когда мы представляем себя в пространстве.

Здесь исследователи наблюдали за математикой того, как небольшие поля клеток места быстро генерируются, когда мышей помещают в новое пространство, и превращаются в более сложные поля в соответствии с логарифмическим расширением с течением времени.

«Наше исследование показывает, что мозг не всегда работает линейно. Вместо этого нейронные сети работают по расширяющейся кривой, которую можно проанализировать и понять с помощью гиперболической геометрии и теории информации». Говорит Шарпи.

последние исследования Обонятельные системы, обнаруженные в биологии, также следуют гиперболической иерархии, что позволяет животным классифицировать запахи гораздо более сложными и разнообразными способами, чем линейный метод группировки запахов.

Исследователи, стоящие за новым исследованием, утверждают, что гиперболические представления в нашем пространственном сознании лучше адаптируются к реорганизации, которая происходит с растущей картой разума, полагаясь исключительно на имеющуюся информацию. Определение положения объекта в пространстве также является более точным, чем если бы карта была разработана по линейной модели.

Измерение подобных эффектов у людей может информировать модели болезней, особенно в областях нейробиологии, связанных с памятью и пространственным восприятием.

На поэтическом уровне прекрасно знать, что расширение нашей ментальной вселенной отражает бесконечное расширение нашего физического мира. Пока все признаки указывают на то, что наша Вселенная имеет плоскую форму, Есть модели это предполагает, имеет ли общая геометрия пространства-времени точную кривизну.

«Вы можете подумать, что гиперболическая геометрия применима только в космическом масштабе, но это не так». Говорит Шарпи.

«Наш мозг работает намного медленнее, чем скорость света, что может быть причиной наблюдения детерминированных эффектов в постигаемых пространствах, а не в космических пространствах. Далее мы хотели бы узнать больше о том, как эти динамические гиперболические представления растут и взаимодействуют в мозгу, и общаться друг с другом».

Это исследование было опубликовано в Естественная неврология.