Modelado estadístico de actividad neuronal para un número infinitamente grande de neuronas

PORTESI, M.; MONTANI, F.

Malargüe

Otro; 95a Reunión Nacional de Física (AFA2010); 2010

Asociación Física Argentina (AFA)

Una cuestión abierta en neurociencia matemática es cómo evaluar la importancia de las correlaciones de alto orden entre disparos (spikes) en el código neuronal, por medio de modelos analíticos solubles. En el marco del formalismo de geometría de la información, investigamos el límite termodinámico en una distribución de probabilidad ancha para la activación en un pool neuronal, considerando todas las posibles contribuciones de correlaciones de órdenes altos. Este tratamiento permite identificar un parámetro de deformación que da cuenta de los diferentes regímenes de disparo en la distribución de probabilidad, posibilitando investigar si en dichos regímenes la información puede saturar o aumentar con el número de neuronas.