Qu’ont en commun les neurones, les lucioles et le Nutbush dansant ?

[ad_1]

Des informaticiens et des mathématiciens travaillant sur des systèmes complexes à l’Université de Sydney et à l’Institut Max Planck de mathématiques dans les sciences en Allemagne ont développé de nouvelles méthodes pour décrire ce que beaucoup d’entre nous tiennent pour acquis : à quel point il peut être facile ou difficile de tomber et se désynchroniser.

Les phénomènes synchronisés sont omniprésents autour de nous, qu’il s’agisse des applaudissements et des danses humaines, de la façon dont les lucioles clignotent ou de la façon dont nos neurones et nos cellules cardiaques interagissent. Cependant, c’est quelque chose qui n’est pas entièrement compris en ingénierie et en science.

Le professeur associé Joseph Lizier, expert en systèmes complexes à l’Université de Sydney, a déclaré : « Nous connaissons le sentiment de danser au rythme du « Nutbush » dans une foule – ou le sentiment gênant lorsque les gens perdent du temps à applaudir au son de la musique. se produisent dans la nature, et il est essentiel que nous comprenions mieux comment fonctionne réellement la synchronisation et la désynchronisation.

« Être synchronisé dans un système peut être très bon ; vous voulez que vos cellules cardiaques battent toutes ensemble plutôt que de fibriller. Mais être synchronisé peut aussi être très mauvais ; vous ne voulez pas que vos cellules cérébrales se déclenchent toutes ensemble dans un état épileptique. crise d’épilepsie. »

Le professeur agrégé Lizier et ses collègues de l’Institut Max Planck de Leipzig, en Allemagne, ont publié de nouvelles recherches sur la synchronisation dans le Actes de l’Académie nationale des sciences (PNAS).

L’article expose les mathématiques de la manière dont la structure du réseau reliant un ensemble d’éléments individuels contrôle la manière dont ils peuvent synchroniser leur activité. Il s’agit d’un aperçu essentiel du fonctionnement de ces systèmes, car dans la plupart des systèmes du monde réel, aucun élément individuel ne contrôle tous les autres. Et aucun individu ne peut non plus voir et réagir directement à tous les autres : ils ne sont connectés que via un réseau.

Le professeur agrégé Lizier, du Centre des systèmes complexes et de l’École d’informatique de la Faculté d’ingénierie, a déclaré : « Nos résultats ouvrent de nouvelles opportunités pour la conception de structures de réseau ou d’interventions dans les réseaux. Cela pourrait être très utile pour stabiliser l’électricité dans les réseaux électriques. , vital pour la transition vers les énergies renouvelables, ou pour éviter la synchronisation neuronale dans le cerveau, qui peut déclencher l’épilepsie.

Pour comprendre le fonctionnement de ces systèmes, les chercheurs ont étudié ce que l’on appelle des « parcours » à travers un réseau dans un système complexe. Les parcours sont des séquences de sauts connectés entre des éléments individuels ou des nœuds du réseau.

Le professeur agrégé Lizier a déclaré : « Nos mathématiques examinent les marches jumelées : où vous commencez à un nœud et partez pour deux marches avec des sauts choisis au hasard entre les nœuds pour un nombre spécifié d’étapes. Ces deux marches peuvent se terminer au même nœud (marches convergentes). ) ou à différents nœuds (marches divergentes).

« Notre principale conclusion est que plus les parcours appariés sur un réseau convergent, plus la qualité de la synchronisation sur cette structure de réseau serait mauvaise. »

C’est une bonne nouvelle pour le cerveau, où la synchronisation n’est pas souhaitable car elle peut provoquer l’épilepsie. La structure hautement modulaire du cerveau lui confère une forte proportion de marches convergentes, ce qui l’éloigne naturellement de l’épilepsie.

« Nous pouvons même faire une analogie avec les médias sociaux avec le phénomène des chambres d’écho », a déclaré le co-auteur Jürgen Jost, dont le groupe travaille également sur la dynamique des réseaux sociaux. « Ici, nous voyons des sous-groupes renforcer leurs propres messages, via des marches convergentes au sein de leur propre groupe, mais pas nécessairement en synchronisation avec la population au sens large. »

Ces résultats représentent une avancée majeure dans la théorie de la manière dont la structure des réseaux complexes affecte leur dynamique ou leur mode de calcul, par exemple dans la manière dont la structure du cerveau sous-tend la cognition.

La recherche a été soutenue par la subvention DE160100630 du Australian Research Council Discovery Early Career Researcher Award (DECRA), le prix SOAR de l’Université de Sydney, la Fondation Alexander von Humboldt et la Division des sciences mathématiques (DMS) de la NSF. -0804454 Équations différentielles en géométrie. La recherche a utilisé le cluster de calcul haute performance Artemis de l’Université de Sydney pour générer les résultats de cet article.

Les chercheurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

[ad_2]

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

*