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Número de neurônios no cérebro é cinco vezes maior que o número de árvores na Amazônia

24 de maio de 2013 Reply

Fiz a seguinte conta:  peguei a estimativa de 86 bilhões de neurônios no cérebro e comparei com o número de árvores sugerido pela reportagem abaixo (ou seja, 85/15*2,6 bilhões).  Deu que o cérebro corresponde a cerca de seis Amazônias (em termos de árvores).

Acho que essa é uma comparação importante para quem quer entender, modelar ou reproduzir um cérebro.  Você aceitaria tal tarefa sabendo que é mais difícil do que modelar a Amazônia???

PS: Sim, eu venho acalentando faz tempo que a melhor metáfora para um cérebro é uma floresta, não um computador. Acho que se aplicarmos ideias de computação paralela por meio de agentes, acabaremos encontrando que florestas computam (por exemplo, a sincronização das árvores de ipês, que hora emitir os aerosóis que nucleiam gotas de chuva e fazem chover sobre a floresta etc.). OK, é uma computação em câmara lenta (e é por isso que a não enxergamos).

PS2: Norberto Cairasco anda também encafifado sobre as semelhanças entre dendritos de neurônios e de árvores. Acha que pode haver alguma convergência evolucionária para certas funções, embora em escalas diferentes.

Aproximadamente 2,6 bilhões de árvores foram derrubadas na Amazônia Legal até 2002

 

01/06/2011 – 11h09

Repórter da Agência Brasil

Rio de Janeiro – Cerca de 15% do total da vegetação original da Amazônia Legal foram desmatados, o que equivale à retirada de aproximadamente 2,6 bilhões de árvores e ao desmate de uma área de 600 mil quilômetros quadrados até 2002. Esse cenário corresponde à destruição de 4,7 bilhões de metros cúbicos de madeira de uma área que, originalmente, representava 4 milhões de quilômetros quadrados cobertos por florestas. Read more [+]

Leis de potência em avalanches neuronais confirmadas

24 de maio de 2013 Reply

Statistical Analyses Support Power Law Distributions Found in Neuronal Avalanches

Andreas Klaus1,2,3*, Shan Yu1, Dietmar Plenz1

1 Section on Critical Brain Dynamics, National Institute of Mental Health, Bethesda, Maryland, United States of America, 2 Nobel Institute for Neurophysiology, Department of Neuroscience, Karolinska Institute, Stockholm, Sweden, 3 Stockholm Brain Institute, Stockholm, Sweden

Abstract Top

The size distribution of neuronal avalanches in cortical networks has been reported to follow a power law distribution with exponent close to −1.5, which is a reflection of long-range spatial correlations in spontaneous neuronal activity. However, identifying power law scaling in empirical data can be difficult and sometimes controversial. In the present study, we tested the power law hypothesis for neuronal avalanches by using more stringent statistical analyses. In particular, we performed the following steps: (i) analysis of finite-size scaling to identify scale-free dynamics in neuronal avalanches, (ii) model parameter estimation to determine the specific exponent of the power law, and (iii) comparison of the power law to alternative model distributions. Consistent with critical state dynamics, avalanche size distributions exhibited robust scaling behavior in which the maximum avalanche size was limited only by the spatial extent of sampling (“finite size” effect). This scale-free dynamics suggests the power law as a model for the distribution of avalanche sizes. Using both the Kolmogorov-Smirnov statistic and a maximum likelihood approach, we found the slope to be close to −1.5, which is in line with previous reports. Finally, the power law model for neuronal avalanches was compared to the exponential and to various heavy-tail distributions based on the Kolmogorov-Smirnov distance and by using a log-likelihood ratio test. Both the power law distribution without and with exponential cut-off provided significantly better fits to the cluster size distributions in neuronal avalanches than the exponential, the lognormal and the gamma distribution. In summary, our findings strongly support the power law scaling in neuronal avalanches, providing further evidence for critical state dynamics in superficial layers of cortex.