Mult timp s-a crezut că rata medie de descărcare a neuronilor capturează toată informația relevantă care este comunicată între neuroni. Mai recent, cercetătorii au evidențiat dovezi din ce în ce mai multe pentru importanța momentelor precise ale descărcărilor neuronale pentru reprezentarea informației în creier. Învățarea în rețele neuronale care reprezintă informația printr-o codare în rata de descărcare a fost studiată în detaliu, însă lipsau reguli de învățare eficiente, cu o bază teoretică, pentru neuroni cu pulsuri și cu codare temporală a informației (cronotroni).
Răzvan V. Florian a dezvoltat doună noi reguli de învățare supervizată pentru neuroni cu pulsuri, care permit acestor neuroni să proceseze și să memorizeze informație care este codată, atât la intrare cât și la ieșire, în momentele precise ale descărcărilor. Cercetătorul Institutului Român de Știință și Tehnologie a arătat cum un cronotron poate clasifica colecții de serii de descărcări în categorii multiple, folosind o codare temporală a informație cu o precizie mai mică de o milisecundă. Regula E-learning este derivată analitic, cu aproximări, și furnizează o capacitate de memorie mare. Regula I-learning este euristică, dar mai plauzibilă biologic.
Studiile au arătat că un cronotron cu 10 mii de sinapse poate memora cel puțin 14 kilobiți de informație. Dacă toți neuronii din creier ar procesa și memoriza informația conform modelului cronotronului, creierul ar putea stoca cel puțin 150 de terabytes de informație.
Referință:
Florian, R. V. (2012). The chronotron: A neuron that learns to fire temporally precise spike patterns. PLoS ONE, 7(8), e40233.
