«Основатели Интернета совершили большое количество времени, разглядев, как сделать поток информации действенно», говорит доцент Солка Сэкет Нэвлэха, соавтор нового изучения, которое думается онлайн в Нервном Вычислении 9 февраля 2017. «Нахождение, что спроектированная совокупность и развитая биологическая появляются в подобном ответе неприятности, вправду весьма интересно».В спроектированной совокупности ответ включает поток информации управления, так, что маршруты ни не забиты, ни не хватает использованы, проверив, как переполненный Интернет.
Дабы достигнуть этого, Интернет применяет метод, названный «совокупное повышение, мультипликативное уменьшение» (AIMD), в котором Ваш компьютер отправляет пакет данных и после этого прислушивается к подтверждению от получателя: В случае если пакет скоро признан, сеть не перегружена, и Ваши эти смогут быть переданы через сеть по более большому уровню. С каждым последовательным успешным пакетом Ваш компьютер знает, что безопасно расширить собственную скорость одной единицей, которая есть совокупной частью повышения.
Но в случае если подтверждение задержано либо проиграло, Ваш компьютер знает, что имеется перегруженность и замедляется солидной суммой, таковой как наполовину, что есть мультипликативной частью уменьшения. Так пользователи неспешно находят собственный «сладкое пятно», и перегруженности избегают, по причине того, что пользователи берут ногу от газа, в случае если возможно так выразиться, когда они подмечают замедление. Потому, что компьютеры везде по сети применяют эту стратегию, целая совокупность может непрерывно приспосабливаться к изменяющимся условиям, максимизируя полную эффективность.Navlakha, что разрабатывает методы, чтобы выяснить сложные биологические сети, задался вопросом, руководил ли мозг, с его миллиардами распределенных нейронов, информацией так же.
Так, он и соавтор Джонатан Суэнь, постдокторский ученый в Университете Дюка, собираются математически моделировать нервную деятельность.Потому, что AIMD – один из многих методов управления потоками, дуэт решил смоделировать шесть вторых кроме этого.
Помимо этого, они проанализировали, какая модель оптимальнее соответствовала физиологическим данным по нервной деятельности от 20 экспериментальных изучений. В их моделях AIMD был самым действенным при хранении потока информации, перемещающегося гладко, регулируя темпы перемещения любой раз, в то время, когда дороги были через чур переполнены. Более весьма интересно AIMD кроме этого, выяснилось, оптимальнее растолковал, что происходило с нейронами экспериментально.
Выясняется, что нейронный эквивалент совокупного повышения именуют долговременным потенцированием. Происходит, в то время, когда один нейрон стреляет тесно за вторым, что усиливает их синаптическую сообщение совершает ее, мало более возможно первое приведёт к второму в будущем.
Нейронный эквивалент мультипликативного уменьшения происходит, в то время, когда увольнение двух нейронов всецело поменяно (второй прежде сперва), что ослабляет их сообщение, делая первое значительно менее возможное, дабы привести к второму в будущем. Это именуют долговременной депрессией. В то время, когда синапсы везде по сети слабеют либо усиливаются в соответствии с этому правилу, целая совокупность приспосабливается и обучается.
«Тогда как Интернет и мозг светло руководят применяющими совсем вторыми механизмами, оба применяют простые местные правила, каковые дают начало глобальной стабильности», говорит Суэнь. «Я был первоначально удивлен, что биологические нейронные сети применяли те же самые методы как собственные спроектированные сотрудники, но, потому, что мы обучались, требования для эффективности, надежности, и простота характерна для обоих сетей и живых организмов, каковые мы выстроили».Познание, как системные работы при обычных условиях имели возможность оказать помощь нейробиологам лучше осознать то, что происходит, в то время, когда эти результаты уничтожены, к примеру, в проблемах с обучаемостью. «Трансформации метода AIMD употребляются в по большей части каждой широкомасштабной распределенной коммуникационной сети», говорит Нэвлэха. «Обнаружение, что мозг применяет подобный метод, может не быть легко совпадением».