Pour les observations basées sur des données sensorielles, le cerveau humain doit constamment vérifier quelle « version » de la réalité sous-tend la perception. La réponse est tirée des distributions de probabilité qui sont stockées dans le réseau de cellules nerveuses lui-même. Les neurones sont capables de détecter des modèles qui reflètent les connaissances acquises. Appliquer des méthodes mathématiques, des physiciens de l'université de Heidelberg et des chercheurs de l'université de technologie de Graz ont prouvé ce phénomène dans leurs investigations. Les résultats de la recherche actuelle, publié dans la revue Examen physique E , sont d'une importance majeure dans le développement de nouveaux types de systèmes informatiques.

L'une des fonctions les plus importantes de notre cerveau est de créer un modèle interne de notre environnement. Il existe deux catégories d'informations disponibles à cette fin - les connaissances acquises sur les objets connus et un flux constant de données sensorielles qui peuvent être comparées et continuellement ajoutées aux connaissances existantes. Ces données sensorielles sont les plus simples, des éléments constitutifs de la perception « directement » disponibles. Cependant, les observations basées sur des données sensorielles sont souvent compatibles avec plusieurs « réalités » en même temps, comme le prouve clairement le phénomène des illusions d'optique. Le cerveau est donc confronté au défi de connaître toutes les versions possibles de la réalité sous-jacente. Pour prendre cette décision, le cerveau fait des allers-retours entre ces versions de la réalité, échantillonner une distribution de probabilité.

Les chercheurs travaillant avec le physicien de Heidelberg, le professeur Dr Karlheinz Meier, ont étudié ce processus à l'aide de méthodes mathématiques formelles appliquées au niveau des cellules nerveuses individuelles, appelés neurones. Le modèle de neurones individuels utilisé est strictement déterministe. Cela signifie que chaque stimulation répétée à partir de stimuli externes évoque toujours le même comportement de réponse. Le cerveau, cependant, est un réseau de neurones qui communiquent entre eux. Lorsqu'une cellule nerveuse est suffisamment stimulée par sa voisine, il déclenche une courte impulsion électrique, stimulant ainsi d'autres neurones. Dans un vaste réseau de neurones actifs, les cellules nerveuses deviennent stochastiques - leur "réponse" n'est plus déterminée, c'est à dire., prévisible avec précision, mais suit des règles de probabilité statistique.

"Dans nos études, nous avons pu montrer que ces neurones obtiennent leur réponse à partir de distributions de probabilités qui sont stockées dans le réseau lui-même et qui sont échantillonnées par les cellules nerveuses, " explique le professeur Meier. C'est ainsi que les neurones sont capables de détecter des modèles qui reflètent les connaissances acquises. La recherche a été menée dans le cadre du projet européen du cerveau humain, dans lequel les chercheurs de Heidelberg sous la direction de Karlheinz Meier développent de nouveaux systèmes informatiques en utilisant le cerveau comme modèle. « Le concept d'échantillonnage statistique des probabilités acquises est extrêmement bien adapté à la mise en œuvre d'une nouvelle architecture informatique. C'est l'un des axes des recherches en cours que mène notre groupe de travail, " déclare le physicien, qui enseigne et poursuit des recherches à l'Institut de physique Kirchhoff de l'Université de Heidelberg.