Дослідники з Рурського університету Бохума розробили принципово нову комп’ютерну модель, яка імітує, як гіпокамп зберігає нові епізодичні спогади, не стираючи старі. До цього часу науці не були відомі механізми, що дають нам змогу запам’ятовувати речі таким чином, що є великою частиною того, що робить нас людьми, пише Neuroscience News.
Ділянка CA3 є частиною гіпокампу — найважливішої структури мозку, що бере участь у формуванні та відновленні спогадів. Гіпокамп ділиться на кілька областей, кожна з яких відіграє певну роль в обробці пам’яті. Зокрема, ділянка CA3 відома своєю участю у формуванні епізодичної пам’яті, яка являє собою спогади про конкретні події або переживання.
Нова модель підкреслює роль області CA3 як опорної точки, що сприяє ефективному зберіганню пам’яті в сусідніх областях, пропонуючи значне розуміння її збереження та когнітивних процесів. Епізодична пам’ять життєво важлива для запису особистого досвіду в часовому і просторовому контексті, що сприяє формуванню особистості людини.
Дослідження, проведене під керівництвом професора Лоренца Віскотта з Інституту нейроінформатики та опубліковане в журналі PLOS ONE, спрямоване на розуміння того, як гіпокампу, зокрема ділянці CA3, вдається зберігати нову інформацію, не порушуючи наявних спогадів. Традиційно вважалося, що мережа CA3 безпосередньо зберігає ці спогади, але дане дослідження припускає, що CA3 функціонує скоріше як стабілізуючий якір, а фактичне зберігання відбувається в ділянках до і після CA3.
Наукова робота вчених показала, що мозок може організовувати новий досвід, не переписуючи старий, подібно до того, як додаються книги в добре організовану бібліотеку. Доктор Ян Мельхіор, перший автор дослідження, пояснює, що ділянка CA3 залишається стабільною, що дає змогу швидше і надійніше обробляти інформацію. Зміни в процесі навчання обмежуються сусідніми областями, що забезпечує стабільність і ефективність пам’яті.
Професор Віскотт відзначив надійність моделі, яка може зберігати та витягувати послідовності навіть за неповних підказок. Модель універсальна і працює не тільки зі штучними послідовностями, а й з рукописними цифрами та природними зображеннями. Ба більше, вона може самовдосконалюватися, відтворюючи завчену інформацію, що підвищує її надійність. Їхнє дослідження демонструє значний прогрес у розумінні вченими ролі гіпокампу в пам’яті. Здатність моделі зберігати стабільність пам’яті під час включення нового досвіду може мати широке значення для когнітивної науки та потенційного застосування в штучному інтелекті.
В основі нової моделі лежить теорія репрезентації змісту, внутрішніх послідовностей і завершення патерну (CRISP) професора Сена Чена з Рурського університету Бохума. Ця теорія також лежить в основі принципів самоорганізації гіпокампа, що ще більше підтверджує результати дослідження. Збереження пам’яті — найважливіша галузь наукових робіт, що має наслідки не тільки для нейронауки, а й для багатьох галузей. Наприклад, розуміння того, як функціонує гіпокамп, може допомогти в розробці найкращих освітніх інструментів і посібників, що покращують навчання і запам’ятовування. Отримані дані також можуть бути використані при розробці систем штучного інтелекту, які повинні ефективно обробляти і зберігати великі обсяги даних, не втрачаючи при цьому раніше засвоєної інформації.