Graduate School Lectures in

Transizioni di fase, Sistemi condensati e a molti corpi, Fisica Statistica e loro applicazioni

MECCANICA STATISTICA DELLA DINAMICA NEURONALE

Prof. Silvia Scarpetta

Universita` di Salerno


Calendar

 7/5/24 - 10:00/13:30 Room Laboratorio di Esperienze di Elettronica
 14/5/24 - 10:00/13:30 Room Laboratorio di Esperienze di Elettronica
 21/5/24 - 10:00/13:30 Room Laboratorio di Esperienze di Elettronica
 28/5/24 - 10:00/13:30 Room Laboratorio di Esperienze di Elettronica
 4/6/24 - 10:00/13:30 Room Laboratorio di Esperienze di Elettronica
 11/6/24 - 10:00/12:30 Room Laboratorio di Esperienze di Elettronica

Il corso esplora il campo interdisciplinare delle neuroscienze computazionali.
Il comportamento collettivo di tanti neuroni interagenti puo` essere affrontato con le tecniche tipiche della meccanica statistica dei sistemi complessi.

Tecniche sperimentali, come array multi-elettrodi e MEG/EEG, hanno permesso l`osservazione simultanea di attivita` neuronale a diverse scale, rivelando complessi comportamenti collettivi emergenti. Per esempio sono stati osservati patterns spaziotemporali di scariche neurali durante la veglia, replicati nel sonno, suggerendo un collegamento con il richiamo di informazioni immagazzinate come attrattori della dinamica. L`attivita` neurale corticale spontanea durante il riposo avviene tramite valanghe prive di scala caratteristica, con caratteristiche che richiamano la fenomenologia al punto critico di una transizione di fase.

Il corso introduce nozioni fondamentali di neuroscienze, modelli di singolo neurone e di plasticita` sinaptica, per poi esaminare diversi modelli di reti neuronali, mirando a comprendere i meccanismi alla base del comportamento osservato sperimentalmente.