Matematik model miya hatto bir-biriga o‘xshash xonalarda ham mo‘ljal olish uchun atrof-muhit haqidagi ma’lumotlarni va o‘z harakatini qanday birlashtirishini ko‘rsatdi.
Manba: «Mail.ru Hi-Tech».
Hi-Tech Mail muallifi
Xitoylik olimlar fazoviy navigatsiya paytida miya ishini tasvirlaydigan matematik model yaratishdi. U inson yoki hayvon bir-biridan deyarli farq qilmaydigan xonalarda ham o‘z joylashuvini qanday aniqlashi va fazoning ichki xaritasini qanday tuza olishini ko‘rsatadi. Tadqiqot Neurocomputing jurnalida chop etildi.
Model asosida entorinal po‘stloq va gippokampning — miyaning atrof-olamning kognitiv xaritasini shakllantirish bilan bog‘liq ikki sohasining o‘zaro ta’siri yotadi. Tadqiqotchilar neyronlarning ikki turiga e’tibor qaratishdi. Chegara vektor hujayralari devorlar va muhitning boshqa unsurlariga javob beradi, to‘r hujayralari esa amalda masofa va yo‘nalishning ichki hisoblagichi rolini bajarib, organizmning ko‘chishini kuzatishga yordam beradi.
Ish mualliflari ushbu ikki mexanizm bir-birini to‘ldirishini aniqlashdi. Birinchi kanal fazo geometriyasi haqida ma’lumot oladi, ikkinchisi esa shaxsiy harakat trayektoriyasiga tayanadi. Bular hisobiga miya hatto tashqi ko‘rinishdan bir xil bo‘lgan joylarni ham farqlashga qodir.
Masalan, agar ikkita xona bir xil shaklga va devorlar joylashuviga ega bo‘lsa, inson ularning aynan qaysi birida ekanini tushunish uchun faqat atrof-muhit haqidagi ma’lumotning o‘zi yetarli emas. Bunday vaziyatda miya ko‘chishlar tarixidan foydalanadi: kirish paytidan boshlab bosib o‘tilgan masofa va burilishlar ketma-ketligini hisobga oladi. Hosil bo‘lgan ichki trayektoriya aniq joylashuvni belgilashga yordam beradi.
Mexanizm teskari yo‘nalishda ham ishlaydi. Agar yo‘nalish o‘zgarishsiz qolsa-yu, ammo devorlarning joylashuvi o‘zgarsa, yangi geometriya qo‘shimcha hisob nuqtasiga aylanadi. Miya uni harakat haqida allaqachon to‘plangan ma’lumotlar bilan solishtirishi va ichki xaritaga tuzatish kiritishi mumkin.
Taqdim etilgan modelda ikkita ma’lumot oqimini moslashtirish uchun ikki mexanizm javob beradi. Lateral tormozlanish faol neyronlarga qo‘shni hujayralarni bosish imkonini beradi, Hebb plastikligi esa bir vaqtning o‘zida faollik ko‘rsatayotgan neyronlar o‘rtasidagi aloqalarni kuchaytiradi.
Tadqiqotchilar, shuningdek, tizimga marshrutni rejalashtirish algoritmini qo‘shishdi. Natijada model noaniq geometriyaga ega labirintlarda kerakli nuqtani muvaffaqiyatli topdi. Bunday vazifalarni hal qilish bo‘yicha avvalgi yondashuvlar ko‘pincha qo‘shimcha sun’iy mo‘ljallardan, masalan, eshik tirqishlarini aniqlashning alohida mexanizmidan foydalanar edi.
Miyaning fazoviy navigatsiyasi ishlash tamoyillarini qidirish bir necha o‘n yilliklardan beri davom etmoqda. 1970-yillarda Jon O’Kif kalamushlarda hayvon fazoning muayyan hududlarida bo‘lganida faollashadigan joy hujayralarini kashf etdi. 2005-yilda Mey-Britt va Edvard Mozerlar to‘r hujayralarini ochishdi. Ushbu tadqiqotlar uchun olimlar keyinchalik Nobel mukofotini olishdi. Shu bilan birga, miya murakkab va noaniq muhitda har xil turdagi fazoviy ma’lumotlarni qanday birlashtirishi hozirgacha oxirigacha tushunarli bo‘lmay kelayotgan edi.
Mualliflarning fikricha, ularning modeli nafaqat gippokamp ishini o‘rganish uchun foydali bo‘lishi mumkin. Ishlanmani miya ishini eslatuvchi tamoyillar bo‘yicha mo‘ljal oladigan robotlar va dronlarni yaratish uchun asos sifatida ko‘rib chiqish rejalashtirilmoqda. Bunday tizimlar sun’iy yo‘ldosh navigatsiyasidan foydalanib bo‘lmaydigan joylarda: binolar ichida, yer ostida va boshqa borish qiyin bo‘lgan joylarda qo‘l kelishi mumkin.
