El trabajo ha permitido establecer un modelo basado en una serie de redes de neuronas matemáticas que imitan a esas redes naturales de conexiones cerebrales que dan soporte a la mente humana, ha informado hoy la Universidad de Granada. Los investigadores Joaquín Torres y Joaquín Marro han detectado y caracterizado con detalle en su modelo hasta siete fases o comportamientos de la mente humana cualitativamente distintos, a los que han asignado un color diferente. Estos cambios tienen lugar al variar un parámetro D, que describe el nivel de 'ruido', es decir, la suma de señales aparentemente aleatorias que provienen de otras partes del sistema nervioso o del exterior.
Estas fases incluyen los familiares estados mentales de reposo completo o discontinuo, sincronizaciones neuronales totales, parciales o cambiantes con el tiempo o recuperación de memorias, así como situaciones muy dinámicas que recuerdan los estados de vigilia y atención. Además, al perturbar el sistema con una señal débil muestra con claridad seis picos bien definidos que señalan las transiciones entre las fases que se observan.
Según los investigadores, los físicos saben describir con 'fidelidad matemática' situaciones singulares que genéricamente denominan cambios de fase. Es el caso del agua cuando se solidifica, que adopta una estructura tan diferente de la de partida que ya no se habla de agua, y cuando se hace vapor, "que puede extenderse sin límite por todo el espacio aunque apenas haya cambiado de volumen al ir calentándola hasta llegar a esa situación".
En este caso, explican, se trata de estimular el cerebro con una señal débil, como por ejemplo suaves soplos de aire sobre los ojos, y monitorizar cómo se propaga por la red neuronal mientras compite con otro ruido, como un sonido cuya intensidad puede ir modificándose.
Se supone que el estímulo es procesado por las neuronas y que éstas reaccionan provocando sincronizados parpadeos como respuesta y defensa. Sin embargo, las neuronas también están siendo perturbadas por el ruido D, de modo que pueden no ser capaces de sincronizarse adecuadamente con los soplos. Los investigadores han demostrado también que las propiedades emergentes del modelo son poco sensibles a posibles modificaciones en los detalles, particularmente los referidos a la forma topológica de la malla de interacciones.
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