Швейцарские ученые и специалисты IBM нашли в мозге структуры, существующие в четырех, пяти и даже одиннадцати измерениях. Играючи собирая и разрушая башенки из таких структур, мозг обрабатывает входящие сигналы.

Исследователи из IBM и Швейцарского федерального технического института Лозанны уже больше 10 лет работают над моделированием головного мозга человека. В 2015 году им удалось смоделировать один небольшой участок соматосенсорной коры объемом всего 0,3 мм? . Такой участок называется колонкой: нейроны в ней в большей степени связаны друг с другом, чем с внешними нейронами.

Чтобы создать модель одной крошечной колонки, ученым пришлось записать активность 14 тысяч нейронов и описать 8 миллионов нейронных связей. Это очень много, и вычислительной мощности суперкомпьютера Blue Gene едва хватило на симуляцию каждой синаптической связи; во всем же человеческом мозге таких связей 10 11 – 10 13.

На этот раз ученые воспользовались результатами двухлетней давности и новыми моделями, чтобы описать геометрию одной колонки и ее отдельных фрагментов.

Результаты работы, опубликованные в журнале Frontiers in Computational Neuroscience, напоминают цитату из фантастического фильма: ученые обнаружили в мозге структуры, существующие в четырех, пяти, а иногда и 11 измерениях.

Разумеется, увидеть такие структуры человеческому глазу не дано; их вычислили при помощи методов алгебраической топологии — раздела математики, уравнения которого позволяют описывать пространства и объекты, существующие в скольких угодно измерениях.

Как утверждается в статье, многомерные структуры возникают, когда нейроны связываются друг с другом особым образом; порядок связей задает геометрию объекта. Чем больше связей, тем она сложнее.

«Таких (многомерных) объектов в крошечном кусочке мозга — десятки миллионов», — объясняет нейробиолог Генри Маркам, участник проекта Blue Brain Project.

Ученый считает, что открытие многомерных структур объясняет то, как сложно было изучать и моделировть мозг: «Мы пользовались математическим аппаратом, который не рассчитан на манипуляции с настолько многомерными объектами. Сейчас мы можем с ними работать». Описание многомерных нейронных структур стало возможным благодаря двум специалистам по топологии — Кэтрин Гесс (Kathryn Hess) из Лозанны и Рана Леви (Ran Levi) из университета Абердина.

Ученым удалось описать участие многомерных структур в работе мозга. Когда мозг получает сигнал-стимул, он выстраивает последовательности из объектов возрастающей сложности: палочек (1D), плоскостей (2D), кубиков (3D) и более сложных и многомерных объектов, вместе формирующих замысловатые структуры, которые рассыпаются так же быстро, как возводятся. Всё эти процессы крайне упорядочены.

Теперь ученым предстоит ответить на новые вопросы о том, как работают такие конструкции: зависит ли сложность конструкции от сложности задания и участвуют ли такие нейронные сооружения в хранении памяти.