Tesis doctoral de Daniel Martí Ortega
Estudios recientes han identificado algunas de las regiones cerebrales que participan en los procesos de decisión que tienen lugar durante tareas perceptivas simples, y han permitido comprender mejor cómo la información sensorial es evaluada durante el proceso de deliberación. A fin de entender los principios dinámicos del proceso de decisión, y de cómo éstos resultan de la interacción entre neuronas interconectadas, se han propuesto modelos computacionales basados en redes de inspiración neurobiológica a gran escala. En estos modelos la decisión se asocia a una transición entre atractores, o estados estables, de la red. La transición es inducida por los inputs selectivos asociados al estímulo, que cambian el paisaje de atractores del sistema y favorecen la transición entre el atractor neutro inicial de la red a un atractor selectivo, asociado a una elección categórica. En este trabajo mostramos que esta transición puede darse mediante dos mecanismos cualitativamente distintos en función de la intensidad media de los inputs externos. También mostramos que las transiciones que aparecen a bajas intensidades, inducidas exclusivamente por el ruido presente en la red, dan lugar a tiempos de decisión distribuidos exponencialmente, con una media que depende exponencialmente de la inversa de la amplitud del ruido. Además, tanto los tiempos de decisión como la precisión en la tarea son funciones monótonas decrecientes de la intensidad media de los inputs externos, hecho que constituye un posible sustrato neurobiológico del compromiso entre rapidez y precisión observado en experimentos conductuales. En un segundo proyecto proponemos un método para simplificar la descripción de sistemas neurales multiestables sujetos a ruido. El método transforma el conjunto de ecuaciones diferenciales estocásticas que describen la actividad de las unidades neurales en un conjunto de ecuaciones diferenciales ordinarias para los primeros momentos de la distribución de actividades neurales. Finalmente, en un tercer proyecto mostramos que la dinámica de los modelos de detección perceptiva basados en unidades biestables estocásticas, en las que el percepto aparece como un fenómeno de activación por ruido inducido por estimulación, puede ser capturada por una ecuación de langevin para la forma normal de la bifurcación cuando la estimulación está cerca del umbral de detección.
Datos académicos de la tesis doctoral «Neural stochastic dynamics of perceptual decision making«
- Título de la tesis: Neural stochastic dynamics of perceptual decision making
- Autor: Daniel Martí Ortega
- Universidad: Pompeu fabra
- Fecha de lectura de la tesis: 12/11/2008
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Gustavo Deco
- Tribunal
- Presidente del tribunal: paolo Del giudice
- jordi García ojalvo (vocal)
- antoni Guillamón grabolosa (vocal)
- anders Ledberg (vocal)