Zeitschrift für Neurowissenschaften und klinische Forschung

Die thermodynamische Analyse neuronaler Berechnungen

Deli E, Peters JF und Tozzi A

Das Gehirn zeigt eine niederfrequente Grundenergiebestätigung, den sogenannten Ruhezustand, der durch ein Energie-/Informationsgleichgewicht über selbstregulierende Mechanismen gekennzeichnet ist. Trotz der hochfrequenten evozierten Aktivität, z. B. der detailorientierten sensorischen Verarbeitung von Umweltdaten und der Ansammlung von Informationen, ist die automatische Regulierung des Gehirns dennoch immer in der Lage, den Ruhezustand wiederherzustellen. Tatsächlich zeigen wir, dass die beiden energetischen Prozesse, die Aktivierung, die die zeitliche Dimensionalität über vorübergehende Verzweigungen verringert, und die darauf folgende Reaktion des Gehirns zu komplementären und symmetrischen Verfahren führen, die dem Landauer-Prinzip entsprechen. Das Landauer-Prinzip, das besagt, dass das Löschen von Informationen Energie erfordert, sagt eine Wärmeansammlung im System voraus. Dies bedeutet, dass die Informationsansammlung mit Temperaturanstiegen korreliert und zu Aktionen führt, die den Ruhezustand wiederherstellen. Wir erklären, wie synaptische Netzwerke des Gehirns ein geschlossenes System bilden, ähnlich dem Carnot-Zyklus, bei dem der Informations-/Energiezyklus Energie in synaptischen Verbindungen ansammelt. Beim Deep Learning kann die Darstellung von Informationen über denselben Mechanismus erfolgen