Нейронные сети в человеческом мозге действительно выполняют такое огромное количество различных функций, с которыми не могут сравниться даже современные вычислительные системы. Чтобы скопировать и воспроизвести функции таких систем искусственным способом, нужно понимать, как эти системы работают. Необходимы определенные модели, чтобы максимально точно имитировать такие нейронные сети.
Очень точной моделью является так называемая модель Ходжкина-Хаксли, благодаря электронным настройкам нейронные сети можно объяснить с помощью математических систем. Они сосредоточились на объяснении функций отдельных нейронов с помощью гигантского аксона. Аксон — длинный цилиндрический отросток нервной клетки по которому нервные импульсы идут от тела клетки (сомы) к органам и другим нервным клеткам.
Ходжкин и Хаксли описали уравнение для тока ионов в нейронных клетках мозга.
С помощью метода фиксации напряжения стало возможным контролировать передаваемый потенциал нервной клетки и ионные токи.
Нейроны очень сложны и состоят из множества различных органелл, которые выполняют разные функции. Чтобы клетка могла выполнять огромное количество различных процессов, все эти органеллы должны выполнять свою роль. Одна из основных функций — генерировать потенциалы действия.
Ходжкин и Хаксли
Англичане Ходжкин и Хаксли создали модель, которая фокусируется только на потенциале действия и не учитывает элементы нейрона, которые не относятся к этому процессу. В противном случае было бы невозможно представить сложность нейрона в рамках одной модели. Им удалось активировать ионные каналы, текущие внутри клетки или вытекающие из нее. С помощью различных экспериментов они смогли определить направление сдвига потенциала. Однако до сих пор оставалось неясным, был ли этот сдвиг вызван поступлением положительно заряженных ионов в клетку или поступлением отрицательно заряженных ионов наружу. Чтобы решить эту проблему, они обогатили внеклеточную жидкость определенными типами ионов (Na+, K+ и Cl- ионами), чтобы повлиять на действие диффузионных сил. Остальные ионные токи были обобщены как ток утечки.
Основой поведения нейронов является транспортировка ионов через клеточную мембрану либо по ионным каналам, либо с помощью ионных насосов. В этом случае ионы Na+-, K+- и Cl- — оказывают наибольшее влияние на систему.
Различия в плотности внутренней и внешней мембран приводят к различному поведению ионных каналов.
Различные стимуляции приводят к различным процессам открытия и закрытия, что ускоряет развитие потенциала действия.
Модель Ходжкина-Хаксли — одна из самых успешных математических моделей сложного биологического процесса с акцентом на потенциал действия, которая когда-либо была создана. Ходжкин и Хаксли описали уравнение для тока ионов которые передаются в мозге.
В целом, динамическое поведение модели Ходжкина-Хаксли очень реалистично и имеет много общего с реальным поведением нейронов. К сожалению, математический расчет модели чрезвычайно сложен, поэтому она применима только для стимуляции небольшого числа нейронов.
