Spletna revija za znanstvenike, strokovnjake
in nevroznanstvene navdušence
Naslovnica Članki Intervjuji Mnenja Zdravje Korenine eSinapsa Številke
Možgani, računalniki - nekaj vmes
članki
eSinapsa, 2011-1
Zvezdan Pirtošek
Eksoskeleti – inteligentne bionske naprave
Marko Munih
O aktualnih dilemah draženja globokih možganskih struktur pri obsesivno - kompulzivni motnji
Nadja Jarc
Sledite svojo srečo ... z iPhone
Urban Kordeš
eSinapsa, 2011-2
Renata Salecl
Gašper Tkačik
Astrociti – spregledane zvezde nevrobiologije
Marko Kreft, Robert Zorec
Sašo Dolenc
Meditacija - malo truda, veliko koristi
Luka Dimic
eSinapsa, 2011-3
Mara Bresjanac
Martina Starc
Rok Berlot
Varnost uporabe generičnih protiepileptičnih zdravil
Mojca Kržan, Matevž Kržan
Možgani, računalniki - nekaj vmes
Miha Pelko
eSinapsa, 2012-4
Ali so moški in ženski možgani različni?
Gregor Majdič
O kognitivnih motnjah pri bolnikih s Parkinsonovo boleznijo
Dejan Georgiev
Akutno možgansko kap lahko uspešno zdravimo
Nina Vujasinovič, Bojana Žvan
Vloga nevropsihološke diagnostike pri odkrivanju zgodnjih znakov alzheimerjeve bolezni
Simon Brezovar
eSinapsa, 2013-5
Subarahnoidna krvavitev zaradi tromboze venskih sinusov
Mateja Repar, Anita Resman Gašperčič
Srečanje dveh velikanov: možganov in imunskega sistema
Matej Markota
Novo odkritje na področju sporadičnih prionskih bolezni
Jana Jerše, Nadja Jarc
Učinek placeba brez lažnih zdravil in zavajanja
Mara Bresjanac
eSinapsa, 2013-6
Odstranjevanje možganskih tumorjev pri budnem bolniku
Andrej Vranič, Jasmina Markovič, Blaž Koritnik
Zmedena bolnica, ki nič ne vidi ali PRES
Manja Hribar, Vid Zgonc
Manja Hribar
Sistemska skleroza in ishemična možganska kap - vzročna povezanost ali le koincidenca?
Mateja Repar, Janja Pretnar Oblak
Netravmatska lokalizirana konveksitetna subarahnoidna krvavitev
Mateja Repar, Fajko F. Bajrović
Klemen Grabljevec
Z omejevanjem spodbujajoča terapija pri bolnikih po nezgodni možganski poškodbi
Dejana Zajc, Klemen Grabljevec
eSinapsa, 2014-7
Možgani v mreži navezanosti, ki nas zaznamuje
Barbara Horvat
Vpliv senzoričnega dotoka na uglasitev možganskih povezav
Peter Gradišnik
Človeški konektom ali kakšne so zveze v naših možganih
Blaž Koritnik
Niko Lah
Torkove delavnice za osnovnošolce
Mateja Drolec Novak, Vid V. Vodušek
Da ne pozabim! Tehnike za pomladitev spomina
Klara Tostovršnik, Hana Hawlina
Površina socialne nevroznanosti
Manuel Kuran
Clarity - bistri možgani Karla Deisserotha
Gregor Belušič
Barbara Gnidovec Stražišar
Bojana Žvan
Nevroplastičnost po možganski kapi
Marjan Zaletel
Klinično psihološka obravnava pacientov po možganski kapi in podpora pri vračanju na delovno mesto
Barbara Starovasnik Žagavec
Možgani: organ, s katerim ljubimo
Andraž Matkovič
Marija Šoštarič Podlesnik
Gibalno-kognitivna vadba: praktična delavnica
Mitja Gerževič, Marina Dobnik
Anton Grad
Nevrologija, imunologija, psihiatrija …
Bojan Rojc
Andraž Stožer, Janez Bregant
Dominika Novak Pihler
Možganska kap – »kako ostati v omrežju?«
Nina Ozimic
Klara Tostovršnik
eSinapsa, 2014-8
Znotrajžilno zdravljenje možganskih anevrizem
Tamara Gorjanc, Dimitrij Lovrič
Obravnava hladnih možganskih anevrizem
Bojana Žvan, Janja Pretnar Oblak
Ali deklice z Rettovim sindromom govorijo z očmi?
Anka Slana, Urška Slana
Progresivna multifokalna encefalopatija
Urša Zabret, Katarina Šurlan Popovič
Ne ubijaj – poskusi na živalih
Martina Perše
Poizkusi na živalih - za in proti
Simon Horvat
eSinapsa, 2015-9
Kako deluje navigacijski sistem v naših možganih
Simon Brezovar
Vsakodnevno delo slepe osebe / s slepo osebo
Denis Kamnar
Uroš Marušič
Manca Tekavčič Pompe
Toni Pustovrh
Marko Hawlina
Od svetlobe do podobe ali kako vidijo svet naši možgani
Simon Brezovar
Janja Hrastovšek
Zala Kurinčič
Pogledi na mejno osebnostno motnjo
Jerica Radež, Peter Kapš
Uvid kot socialno psihološki fenomen
Vid Vodušek
Uvod v vidno-prostorske funkcije s praktičnimi primeri
Ana Bujišić, Sanja Roškar
eSinapsa, 2015-10
Difuzijsko magnetnoresonančno slikanje
Rok Berlot
Katja Pavšič
Radiološko izolirani sindrom - ali ga moramo poznati?
Matej Vouk, Katarina Šurlan Popovič
Kako izgledajo možgani, ki govorijo več jezikov?
Gašper Zupan
Nov pristop v rehabilitaciji - terapija s pomočjo psa
Mateja Drljepan
Pogled v maternico z magnetnoresonančno preiskavo
Taja Jordan, Tina Vipotnik Vesnaver
Saša Zorjan
Saša Zorjan
Nevroestetika: ko nevroznanost obišče galerijo
Anja Voljavec, Hana Hawlina, Nika Vrabič
Ali so psihogeni neepileptični napadi res psihogeni?
Saška Vipotnik, Gal Granda
Kako nam lahko glasna glasba »vzame« sluh in povzroči tinitus
Nejc Steiner, Saba Battelino
eSinapsa, 2016-11
Mara Bresjanac
Kako ultrazvok odpira pot v možgane
Kaja Kolmančič
Kako je epigenetika spremenila nevroznanost
Metka Ravnik Glavač
Ondinino prekletstvo ali sindrom prirojene centralne hipoventilacije
Katja Pavšič, Barbara Gnidovec Stražišar, Janja Pretnar Oblak, Fajko F. Bajrović
Zika virus in magnetnoresonančna diagnostika nepravilnosti osrednjega živčevja pri plodu
Rok Banko, Tina Vipotnik Vesnaver
Motnje ravnotežja otrok in odraslih
Nejc Steiner, Saba Battelino
eSinapsa, 2016-12
Vloga magnetnoresonančne spektroskopije pri obravnavi možganskih tumorjev
Gašper Zupan, Katarina Šurlan Popovič
Tiskanje tridimenzionalnih modelov v medicini
Andrej Vovk
Aleš Oblak
Kevin Klarič
Sinestezija: umetnica, ki ne želi odrasti
Tisa Frelih
Računska psihiatrija: od nevroznanosti do klinike
Nastja Tomat
Kognitivni nadzor: od vsakdanjega življenja do bolezni
Vida Ana Politakis
eSinapsa, 2017-13
Internet: nadgradnja ali nadomestek uma?
Matej Perovnik
Vloga črevesnega mikrobioma pri odzivu na stres
Vesna van Midden
Stres pušča posledice tako na človeškem kot živalskem organizmu
Jasmina Kerčmar
Prikaz normalne anatomije in bolezenskih stanj obraznega živca z magnetno resonanco
Rok Banko, Matej Vrabec
Psihedelična izkušnja in njen zdravilni potencial
Anja Cehnar, Jona Basle
Vpliv hiperglikemije na delovanje možganov
Jasna Šuput Omladič, Simona Klemenčič
Nevrofibromatoza: napredujoče obolenje centralnega in perifernega živčevja
Nejc Steiner, Saba Battelino
Fenomen žrtvenega jagnja v dobi interneta
Dolores Trol
Tesnoba staršev in strategije spoprijemanja, ko pri otroku na novo odkrijejo epilepsijo
Daša Kocjančič, Petra Lešnik Musek, Vesna Krkoč, David Gosar
eSinapsa, 2017-14
Zakaj ne zapeljem s ceste, ko kihnem?
Anka Slana Ozimič, Grega Repovš
Nobelova nagrada za odkritje molekularnih mehanizmov nadzora cirkadianih ritmov
Leja Dolenc Grošelj
Možgani pod stresom: od celic do duševnih motenj
Nastja Tomat
Na sledi prvi vzročni terapiji Huntingtonove bolezni
Danaja Metul
Razlike med spoloma pri Parkinsonovi bolezni
Kaja Kolmančič
eSinapsa, 2018-15
Susceptibilno poudarjeno magnetnoresonančno slikanje pri bolniku z ALS
Alja Vičič, Jernej Avsenik, Rok Berlot
Sara Fabjan
Reverzibilni cerebralni vazokonstrikcijski sindrom – pot do diagnoze
Maja Cimperšek, Katarina Šurlan Popovič
Liam Korošec Hudnik
Kognitivno funkcioniranje pri izgorelosti
Marina Horvat
eSinapsa, 2019-16
Maša Čater
Saša Koprivec
Infekcije osrednjega živčnega sistema s flavivirusi
Maja Potokar
Raziskava: Kako depresija vpliva na kognitivne sposobnosti?
Vida Ana Politakis
Razvoj depresije pri otrocih z vidika navezovalnega vedenja
Neža Grgurevič
Sonja Prpar Mihevc
Umetno inteligentna nevroznanost: srečanje nevronskih mrež in možganske fiziologije
Kristijan Armeni
Čebelji strup pri preventivi nevrodegenerativnih bolezni in priložnost za klinično prakso
Matjaž Deželak
eSinapsa, 2019-17
IgG4+ – skupni imenovalec diagnoz iz preteklosti
Cene Jerele, Katarina Šurlan Popovič
Nov molekulski mehanizem delovanja ketamina v astrocitih
Matjaž Stenovec
Praktični pristop k obravnavi utrujenosti in motenj spanja pri bolnikih z multiplo sklerozo
Nik Krajnc, Leja Dolenc Grošelj
Jure Pešak
eSinapsa, 2020-18
Bolezni spektra anti-MOG pri odraslih
Nik Krajnc
Samomor pod lupo nevroznanosti
Alina Holnthaner
eSinapsa, 2020-19
Ob mednarodnem dnevu znakovnih jezikov
Anka Slana Ozimič
Teorija obetov: kako sprejemamo tvegane odločitve
Nastja Tomat
Sara Fabjan
Matjaž Deželak
Nina Stanojević, Uroš Kovačič
Od človeških nevronov do možganskih organoidov – nova obzorja v nevroznanosti
Vesna M. van Midden
Splošna umetna inteligenca ali statistične jezikovne papige?
Kristijan Armeni
Zunajcelični vezikli kot prenašalci zdravilnih učinkovin preko krvno-možganske prepreke
Saša Koprivec
Matjaž Deželak
eSinapsa, 2021-20
Migrena: starodavna bolezen, sodobni pristopi k zdravljenju
Eva Koban, Lina Savšek
Zgodnji razvoj socialnega vedenja
Vesna Jug
Nastja Tomat
Mikrosplet: povezovanje preko mikrobioma
Tina Tinkara Peternelj
Stimulacija možganov kot način zdravljenja depresije
Saša Kocijančič Azzaoui
eSinapsa, 2021-21
eSinapsa, 2022-22
Sodobni vidiki motenj hranjenja
Karin Sernec
Ples in gibalni dialog z malčki
Neva Kralj
Atul Gawande
Jezikovna funkcija pri Alzheimerjevi bolezni
Gašper Tonin
Dostava terapevtikov preko krvno-možganske pregrade
Matjaž Deželak
eSinapsa, 2022-23
Akutni ishemični infarkt hrbtenjače pri zdravih otrocih – kaj lahko pove radiolog?
Katarina Šurlan Popovič, Barbara Šijaković
eSinapsa, 2023-24
Možganska omrežja pri nevrodegenerativnih boleznih
Tomaž Rus, Matej Perovnik
Morske živali kot navdih za nevroznanstvenike: morski konjiček, morski zajček in klobučnjak
Tina Bregant
Metoda Feldenkrais: gibanje in nevroplastičnost
Mateja Pate
Etično naravnana animalna nevroznanost
Maša Čater
Helena Motaln, Boris Rogelj
eSinapsa, 2023-25
Urban Košak, Damijan Knez, Anže Meden, Simon Žakelj, Jurij Trontelj, Jure Stojan, Maja Zakošek Pipan, Kinga Sałat idr.
eSinapsa, 2024-26
Naravno okolje kot vir zdravja in blagostanja
Karin Križman, Grega Repovš, Gaja Zager Kocjan, Gregor Geršak
Katja Peganc Nunčič, Damjan Osredkar
Tanja Goltnik
Ali je zgodnje vstajanje dedno?
Cene Skubic, Laura Plavc, Damjana Rozman, Leja Dolenc Grošelj
Ko me znanci vprašajo, s čim se ukvarjam in jim odvrnem: “Z računsko nevroznanostjo,” velikokrat začutim, da jim s tem nisem kaj veliko pomagal. Tako odgovoru dodam še “možgani, računalniki — nekaj vmes.” V mojem primeru je to že skoraj laž, medtem ko bi tovrstni opis zelo dobro ustrezal področju nevromorfnega inženiringa oziroma nevromorfne strojne opreme.
Nevromorfni inženiring je koncept razvoja strojne računske opreme, ki se zgleduje po delovanju živčnega sistema. Za razliko od standardnih računalnikov, ki uporabljajo digitalno kodiranje — ničle in enice, se nevromorfni inženiring zanaša na analogno kodiranje in računanje — kontinuirane spremembe v električni napetosti. Pri tem se v večji ali manjši meri trudi oponašati delovanje realnega živčnega sistema od nivoja posameznih ionskih kanalov 1 preko nevronov2 pa do nevronskih stolpičev v možganski skorji3. Medtem ko sta pri standardnih računalnikih procesiranje informacij in hranjenje spomina ločeni, pa je v možganih vse skupaj združeno v organizacijo in aktivnost mreže nevronov.
Zelo pomembna lastnost možganov, ki je predvsem kritična za njihovo superiornost nad konvencionalnimi računalniki, je njihova plastičnost — sposobnost spreminjanja glede na dražljaje. Le-ta omogoča prilagajanje okolju ter učenje novih konceptov in nalog. Nevromorfni inženiring mora tako, poleg čim boljše replikacije strukture možganov (nevronskih mrež), v svoji arhitekturi vsebovati tudi pravila za spreminjanje te strukture (spreminjanje nevronov in jakosti povezav med njimi).
Razloge, zakaj bi poskušali kopirati možgane, lahko razdelimo v dva sklopa. Prvi je vsekakor njihova izredna sposobnost. Kljub temu, da je že pred več kot desetimi leti računalnik Deep Blue v igri šaha premagal svetovnega velemojstra Garija Kasparova in da je pred kratkim superračunalnik Watson premagal najboljšega igralca v znanem ameriškem kvizu Jeopardy, našim možganom tudi najzmogljivejši superračunalniki še zdaleč niso kos. Oba človeška poraženca sta namreč sposobna preko vidne zaznave dojeti stanje v okolici, se umakniti prihajajočem avtobusu pa tudi naučiti skuhati ajdove žgance, česar superračunalnika, ki sta bila zgrajena in pripravljena za posebni nalogi, ne bi zmogla. Pri tem sploh nismo omenili, da najboljši superračunalniki za delovanje potrebujejo energijo, ki jo proizvaja manjša elektrarna (poraba ~1.3 MW4), medtem ko ljudje dan preživimo popolnoma nemoteno ob večji skledi žgancev (poraba 20-40W5). V kolikor se nam s posnemanjem možganov uspe vsaj nekoliko približati njihovim sposobnostim senzoričnega procesiranja in učenja, bomo to lahko uporabili pri izdelavi mnogo bolj sposobnih in energetsko učinkovitih robotov, pa tudi pri izdelavi energetsko učinkovitih senzoričnih protez, ki bi slepim in gluhim vsaj delno povrnile vid in sluh 6.
Drugi razlog za tovrstni razvoj pa je v želji po razumevanju možganskih procesov. Simulacije možganskih procesov postajajo pomembno orodje pri raziskavah na molekularnem nivoju in na nivoju posameznih nevronov, kjer z njihovo pomočjo sooblikujemo postavljanje znanstvenih hipotez. Na višjem nivoju pa s simulacijami poskušamo demonstrirati zmožnosti biološko realističnih nevronskih mrež pri vzpostavitvi razumskih procesov, kot so prepoznavanje vzorcev, tvorjenje asociacij, delovni spomin … Predvsem pri simulacijah večjih mrež z zelo detajlnimi modeli posameznih nevronov postanejo simulacije na računalnikih s klasično digitalno arhitekturo zelo zahtevne (na projektu Blue Brain za simulacijo nekaj sekund trajajoče aktivnosti nekaj stolpičev podganje možganske skorje porabijo več ur računskega časa superračunalnika). Čas teh simulacij bi bil mnogo krajši, če bi, namesto digitalne, uporabili analogno arhitekturo, ki se direktno zgleduje po nevronih samih.
Zaradi potencialne uporabnosti nevromorfne strojne opreme se z njenim razvojem ukvarja več znanstvenih skupin. V Evropi je najbolj poznan projekt FACETS, ki se z letošnjim letom nadaljuje v projekt BrainScaleS. Celotno umetno nevronsko mrežo sestavljajo iz osnovnih čipov, ki vsebujejo 512 nevronov z do 256 vhodnimi sinapsami na nevron 7, v okviru projekta pa načrtujejo vzpostaviti mrežo z 1,6 miljona nevroni in 400 milijoni dinamičnimi sinapsami z namenom simulacij realnih nevronskih mrež.
Skupina dr. Boahena s stanfordske univerze je razvila mrežo Neurogrid z več kot milijonom nevronov, ki za delovanje porabi zgolj 1W.
Avgusta je podjetje IBM objavilo izjavo za medije o razvoju svoje tehnologije, ki v jedru vsebuje 256 nevronov bodisi z nastavljivimi vrednostmi za moč sinaps (262.144) bodisi z učečimi se sinapsami (65,536). Uspešno so jo preizkusili tudi na nekaj osnovnih aplikacijah.
Objava IBM-a je bila v medijih sicer zelo odmevna. Razen pričakovanja, da bo razvoj nevromorfne opreme z vstopom tako velike komercialne raziskovalne skupine dobil nov veter, pa novica ne prinaša prav veliko novega.
Kar se tiče uporabe nevromorfne opreme je kljub svoji izjemni energetski in računski učinkovitosti omejena z našim razumevanjem in sposobnostjo za “programiranje” takšne opreme. Tradicionalna digitalna arhitektura je zgrajena na principih logike, ki smo jo razvili skozi stoletja in jo zato znamo dobro uporabljati. Nevronskih mrež se ne da programirati na klasičen način. Njihova uporaba bi zahtevala tudi veliko spremembo na področju razvoja programske opreme. Glede na eksponenten razvoj klasične računske opreme motivacija za spreminjanje ustaljenih načinov niti ni dovolj močna. Tako so vsaj na kratki rok najboljša tarča za razvoj tovrstne opreme senzorične proteze za vid in sluh, kjer bi bila majhna poraba energije zelo dobrodošla, hkrati pa bi take naprave govorile jezik mnogo bližji jeziku naših možganov6.
Možgani za superiorno delovanje ne zahtevajo eksplicitnega programiranja. To je doseženo preko postopkov učenja. Plastičnost možganov, ki omogoča učenje, je v zadnjih letih podvržena številnim študijam. Le-te ena za drugo nakazujejo, da so pravila, ki narekujejo spremembe v sinapsah in nevronskih mrežah, bolj zapletena, kot je sprva kazalo8. Dokler ne poznamo in ne razumemo pravil plastičnosti, tudi nevromorfna strojna oprema ne bo mogla priti blizu sposobnosti možganov, da se učijo in prilagajajo okolju. Ko to enkrat dosežemo, bo še zanimivo.
Kai M. Hynna and Kwabena Boahen, “Thermodynamically Equivalent Silicon Models of Voltage-Dependent Ion Channels,” Neural Computation 19, no. 2 (2007): 327-350. ↩
Q. Zou et al., “Real-time simulations of networks of Hodgkin–Huxley neurons using analog circuits,” Neurocomputing 69, no. 10-12 (June 2006): 1137-1140. ↩
T. Y.W Choi et al., “Neuromorphic implementation of orientation hypercolumns,” IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers 52, no. 6 (June 2005): 1049- 1060. ↩
http://www.top500.org/lists/2008/06/highlights/power, 10.10.2011 ↩
http://hypertextbook.com/facts/2001/JacquelineLing.shtml, 10.10.2011 ↩
Kwabena Boahen, “Neuromorphic Microchips,” Scientific American 16 (September 2006): 20-27. ↩
J. Schemmel, J. Fieres, and K. Meier, “Wafer-scale integration of analog neural networks,” in IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2008. IJCNN 2008. (IEEE World Congress on Computational Intelligence) ↩
P. Jesper Sjöström et al., “Dendritic Excitability and Synaptic Plasticity,” Physiological Reviews 88, no. 2 (April 1, 2008): 769 -840. ↩
Miha Pelko,
Institute for Adaptive and Neural Computation,
University of Edinburgh