Modelado de complejidad en medicina, biología y neurociencia Neurociencia y complejidad

1. Modelado de complejidad en medicina, biología y neurocienciaNeurociencia y complejidad Carlos ReynosoUNIVERSIDAD DE BUENOS AIREShttp://carlosreynoso.com.ar

2. Objetivos • Compensar la falta de referencias culturales y lingüísticas en la literatura neurocientífica. • Comprender referencias a modelos complejos en la literatura disciplinar • Teoría del campo medio, renormalización • Distinguir diferentes clases de modelos complejos en el dominio, sus alcances y limitaciones. • Introducir rudimentos de computación cuántica en tanto campo de formalismos complejos. • Elaborar el estado de la cuestión y las áreas de vacancia en términos de las herramientas de complejidad.

3. Agenda • Modelos de lenguaje y gramática en neurociencia • Jerarquía chomskyana de la complejidad • Fenómenos emergentes en neurociencia • Transiciones de fase • Teoría del campo medio, modelo de Ising, renormalización, clases de complejidad • La polémica sobre caos y cerebro • Estado de avance, hallazgos y limitaciones • Modelado dinámico en general

4. Caos y cerebro • Freeman y otros (1992) basados en estudios del sistema olfativo de los mamíferos sostenían que el caos es la propiedad que permite la percepción y da al cerebro la flexibilidad para responder rápidamente al cambio. • El cerebro crea orden macroscópico a partir del desorden microscópico mediante la neurodinámica de la percepción. • Hasta hace poco no ha habido acuerdo teórico ni confirmación empírica. • No se ha percibido caos en la información de EEG.

5. Recursos y casos

6. Trappenberg (cont.)

7. Recursos y casos • Complejidad y neurociencia • Dinámica de almacenamiento y recuerdo [recall] en redes asociativas del hipocampo • Las transiciones de fase neuronales que nos hacen mamíferos (Treves) • Dinámica caótica y sincronización neuronal • Métodos de campo medio [mean field] para la dinámica de las redes corticales

8. Transiciones de faseOtra concepción del término

9. Teorías y métodos de campo medio • http://arxiv.org/pdf/cond-mat/9907068.pdf

10. Recursos y casos • Lingüística para neurociencia • etc

11. Recursos y casos • Cap. 2 – Fenómenos emergentes en neurociencia

12. Recursos y casos * • Dinámica de los sueños • Sistemas-L y desarrollo del lenguaje infantil • Sistemas-L y modelado desde el pensamiento hasta el lenguaje * Texto discursivo a tomar con precauciones

13. Recursos y casos • Computación cuántica, caos y mente • Cerebro caótico y dinámica de la mente • Sincronización y control de caos

14. Recursos y casos • Conciencia, neurobiología y computación cuántica • Vida, catálisis y medios excitables • Conciencia como colapso del vector de estados que describe los estados de no-conciencia • Fisicalismo, caos y reduccionismo

15. Tuszynski (2006)

16. Recursos y casos • Dinámicas del lenguaje • Dinámicas del crecimiento en el desarrollo cognitivo • Modelos dinámicos de la cognición

17. Recursos y casos • Dinámica e imaginería del cerebro • Ruido 1/f en el cerebro • Ruido 1/f en la cognición humana • Otra vez la pregunta: ¿Caos en el cerebro?

18. Ruido 1/f en cognición humana • Voss y Clarke (1975) • Digitalizaron las fluctuaciones analógicas de intensidad y frecuencia básica (muy por debajo del sonido audible) • Luego ejecutaron transformas rápidas de Fourier (FFT) para obtener el espectro de potencia

19. Referencias • http://carlosreynoso.com.ar/modelado-de-complejidad-en-biologia/

20. ¿Preguntas? Carlos ReynosoUNIVERSIDAD DE BUENOS AIREShttp://carlosreynoso.com.ar