Resumo

SANCHEZ-VAZQUEZ, C.; AVILA-COSTA, M.  e  CERVANTES-PEREZ, F.. Implementation of a Computational Model for Information Processing and Signaling from a Biological Neural Network of Neostriatum Nucleus. J. appl. res. technol [online]. 2014, vol.12, n.3, pp.568-584. ISSN 2448-6736.

Recientemente se han desarrollado modelos matemáticos que permiten explicar y definir a través de la ingeniería la manera como se procesa la información de señales eléctricas producidas por iones en el sistema nervioso de los seres vivos. Se han diseñado numerosas propuestas de este tipo de lo discreto a lo masivo, que operan como segmentos de una neurona, una red, y en últimas fechas con ayuda del supercómputo, hasta conjuntos de núcleos que interactúan en entornos de estímulos y procesamiento a gran escala. De las estructuras neurales más complejas y de más interés ha sido la del grupo denominado de los Ganglios Basales, de los que el Neoestriado forma parte, y sobre el cual se han hecho pocos trabajos de modelado computacional. Se ha demostrado que en esta región residen funciones de aprendizaje, y otras relacionadas con la toma de decisiones bajo las reglas de acción-selección que son ampliamente estudiadas en el aprendizaje autónomo computacional, permitiendo transferir el conocimiento de un campo de investigación a otro. El presente trabajo propone un modelo computacional en tiempo real, a través de integrar el conocimiento obtenido de experimentos ampliamente aceptados en biofísica, aplicando la teorías de compartimientos electrónicos, de la ecuación de cable de Rall, las leyes de potencial de partículas Hodkgin-Huxley, entre otros. Dichos modelos se incorporan en un entorno basado en la función de integrador con fugas, a través de un ambiente computacional de simulación neural a gran escala, que entrega una salida de datos equivalente al modelo biológico, susceptible a ser analizada como un problema Bayesiano, y comparada con el espécimen biológico con éxito.

Palavras-chave : Safety Stock; Guaranteed-service time; Dynamic Programming; Automotive Industry.