LogoLogo

Gürcan, Önder. Exploration of biological neural wiring using self-organizing agents

Gürcan, Önder (2013). Exploration of biological neural wiring using self-organizing agents.

[img]
Preview
PDF - nécessite un logiciel de visualisation PDF comme GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
3581Kb

Résumé en francais

Cette thèse présente un nouveau modèle computationnel capable de détecter les configurations temporelles d'une voie neuronale donnée afin d'en construire sa copie artificielle. Cette construction représente un véritable défi puisqu'il est impossible de faire des mesures directes sur des neurones individuels dans le système nerveux central humain et que la voie neuronale sous-jacente doit être considérée comme une boîte noire. La théorie des Systèmes Multi-Agents Adaptatifs (AMAS) est utilisée pour relever ce défi. Dans ces systèmes auto-organisateurs, un grand nombre d'agents logiciels coopératifs interagissent localement pour donner naissance à un comportement collectif ascendant. Le résultat est un modèle émergent dans lequel chaque entité logicielle représente un neurone " intègre-et-tire ". Ce modèle est appliqué aux réponses réflexes d'unités motrices isolées obtenues sur des sujets humains conscients. Les résultats expérimentaux, comparés à des données obtenues expérimentalement, montrent que le modèle découvre la fonctionnalité de voies neuronales humaines. Ce qui rend le modèle prometteur est le fait que c'est, à notre connaissance, le premier modèle réaliste capable d'auto-construire un réseau neuronal artificiel en combinant efficacement les neurosciences et des systèmes multi-agents adaptatifs. Bien qu'aucune preuve n'existe encore sur la correspondance exacte entre connectivité du modèle et connectivité du système humain, tout laisse à penser que ce modèle peut aider les neuroscientifiques à améliorer leur compréhension des réseaux neuronaux humains et qu'il peut être utilisé pour établir des hypothèses afin de conduire de futures expérimentations.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Glize, Pierre
Dikenelli, Oguz
Ecole doctorale:Mathématiques, informatique, télécommunications de Toulouse (MITT)
laboratoire/Unité de recherche :Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), UMR 5505
Mots-clés libres :Auto-organisation - Systèmes multi-agents - Neurones biologiques - Simulation - Modélisation - Analyse de fréquence - Études sur l'homme
Sujets :Informatique
Déposé le :20 Jan 2014 09:36