Последние несколько лет ознаменовались бумом на разработку и повышенным интересом к нейросетевым технологиям и нейроинтерфейсам. Изобретение новых математических моделей вкупе с нынешними мощностями привлекают особенное внимание. Данные разработки во многом строятся по принципу функционирования и строения биологических нейронных сетей. Человечество издавна интересовалось когнитивными процессами и деятельностью мозга человека - органа центральной нервной системы (ЦНС). В частности, нейронными процессами человеческого мозга. Результаты исследований в этой области оказывали и оказывают влияние на множество смежных областей - от генетики до психологии.
Изучением головного мозга занимается множество наук, одной из которых является нейробиология. Одной из наиболее важных работ в области нейробиологии, которая оказала сильное влияние на современную науку, является нейронная доктрина, которая была сформирована в конце XIX века, как результат многолетних исследований ряда ученых того времени. В ней были определены базовые постулаты, которые заложили фундамент для последующего изучения и исследований. Там же были определены термины, которые впоследствии стали общепринятыми.
Тем не менее, в современной науке до сих пор нет единогласно принятой системы функционирования человеческого мозга. В связи с ростом мощностей компьютерной вычислительной техники в последние десятилетия ученые открывают новые возможности для исследования, разрабатывают новые подходы и модели, которые раньше не могли быть реализованы.
Одним из примеров таких походов является компьютерное моделирование.
Моделирование активности человеческого мозга требует больших мощностей вычислительной техники, а процессы, воспроизводимые компьютером, во многом можно соотнести с реальными процессам, происходимыми в нейронных сетях.
Считается, что нейрональная активность играет одну из ключевых ролей во время роста всей сети, однако до сих пор нет точных данных о влиянии их на такой базисный процесс как прорастание аксонов. Таким образом объясняется актуальность текущего исследования, проводимого в дипломной работе, и ее проблематика.
Целью данной работы является разработка упрощенной нейробиологической имитационной модели нейронной сети из группы нейронов и изучение влияния нейрональной активности на прорастание аксонов. Модель обеспечивает понимание, как активность оказывает влияние на их рост и связность всей нейронной сети.
Основной результат дипломной работы - программа, симулирующая рост нейронной сети и модель, обеспечивающая наглядное представление влияния нейрональной активности на рост аксона и дающая возможность оценить важность это процесса во время роста сети.
За время выполнения данной работы была изучена часть основ нейробиологии, которая помогла понять функционирование нейронных сетей и их базовую структуру. Впоследствии данные теоретические знания дали возможность описать математическую модель наиболее подходящим для поставленной цели образом. Также за время разработки были получены знания и опыт практического применения выбранного набора технологий - от программирования до визуализации. Опыт в компьютерном моделировании, полученный во время обучения на кафедре Информационных систем, помог в проектировании модели, в корректном отображении полученных результатов. Знания, полученные в результате изучения других дисциплин, также повлияли на выполнение работы, например, в выборе технологических инструментов и при поиске подходящей литературы.
Главным результатом работы является программа упрощенной модели нейронной сети, в которой моделируется рост аксонов и нейрональная активность. Визуализация полученных результатов показывает, что нейрональная активность оказывает непосредственное влияние на рост аксонов и является одним из главных факторов, который учитывается при выборе направления для последующего продвижения аксона и его конуса роста.
Разработанная модель, упрощая многие процессы, происходящие в действительности, показывает общую структуру нейронных сетей и образование новых нейрональных связей. Полученная программа, может быть впоследствии дополнена и применена в трудах студентов смежных специальностей.
