Aplicações da teoria da informação à neurociência

• Autor(a) principal: Cordeiro,Vinícius Lima
• Data de Publicação: 2019
• Outros Autores: Pena,Rodrigo Felipe de Oliveira, Ceballos,Cesar Augusto Celis, Shimoura,Renan Oliveira, Roque,Antonio Carlos
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Brasileira de Ensino de Física (Online)
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1806-11172019000200414
• topic: teoria da informação; neurociência; simulação computacional; neurônios

Resumo Neurônios respondem a estímulos externos emitindo sequências de potenciais de ação (trens de disparos). Desse modo, pode-se dizer que o trem de disparos é a resposta neuronal a um estímulo de entrada. Potenciais de ação são fenômenos do tipo “tudo ou nada”, isto é, um trem de disparos pode ser representado por uma sequência de zeros e uns. No contexto da teoria da informação, pode-se então questionar: quanta informação acerca do estímulo externo o trem de disparos carrega? Ou ainda, quais aspectos do estímulo são codificados pela resposta neuronal? Neste artigo, faz-se uma introdução à teoria da informação em que são apresentados aspectos históricos, conceitos fundamentais da teoria e aplicações à neurociência. A conexão com a neurociência é feita com o uso de demonstrações e discussões de diferentes métodos da teoria da informação. Exemplos são fornecidos com o uso de simulações computacionais de dois modelos de neurônios, o neurônio Poisson e o neurônio integra-e-dispara, e um modelo de rede de autômatos celulares. No ultimo caso, demonstra-se como se pode utilizar medidas da teoria da informação para reconstruir a matriz de conectividade de uma rede. Todos os códigos utilizados para estas simulações foram disponibilizados publicamente na plataforma GitHub, acessíveis pelo url: github.com/ViniciusLima94/ticodigoneural.