רשתות עצביות מלאכותיות/רשתות עצביות ביולוגיות: הבדלים בין גרסאות בדף

תוכן שנמחק תוכן שנוסף
יצירת דף עם התוכן "== רשתות עצביות ביולוגיות == במקרה של רשת עצבית ביולוגית, נוירונים הם תאים חיים עם אקסונים ודנדריטים היוצרים קשרים הדדיים באמצעות סינפסות אלקטרו-כימיות. אותות מועברים דרך גוף התא (סומה), מהדנדריט אל האקסון כדחף חשמלי. בממברנה הפרה-סינפטית של האקסון, האות ה..."
(אין הבדלים)

גרסה מ־13:32, 30 בדצמבר 2021

רשתות עצביות ביולוגיות

במקרה של רשת עצבית ביולוגית, נוירונים הם תאים חיים עם אקסונים ודנדריטים היוצרים קשרים הדדיים באמצעות סינפסות אלקטרו-כימיות. אותות מועברים דרך גוף התא (סומה), מהדנדריט אל האקסון כדחף חשמלי. בממברנה הפרה-סינפטית של האקסון, האות החשמלי הופך לאות כימי בצורה של נוירוטרנסמיטורים שונים. הנוירוטרנסמיטורים הללו, יחד עם כימיקלים אחרים הנמצאים בסינפסה יוצרים את המסר הנקלט על ידי הממברנה הפוסט-סינפטית של הדנדריט של התא הבא, שבתורו הופך לאות חשמלי.

עמוד זה עומד לספק סקירה קצרה של רשתות עצביות ביולוגיות, אך הקורא יצטרך למצוא מקור טוב יותר לסיקור מעמיק יותר של הנושא.

סינפסות

 

האיור שלמעלה מציג מודל של הסינפסה המראה את המסרים הכימיים של הסינפסה הנעים מהאקסון לדנדריט. עם זאת, סינפסות אינן רק אמצעי שידור לאותות כימיים. סינפסה מסוגלת לשנות את עצמה על סמך תעבורת האותות שהיא מקבלת. בדרך זו, סינפסה מסוגלת "ללמוד" מפעילותה בעבר. למידה זו מתרחשת באמצעות חיזוק או החלשת הקשר. גורמים חיצוניים יכולים להשפיע גם על התכונות הכימיות של הסינפסה, כולל כימיה של הגוף ותרופות.

נוירונים

לתאים יש דנדריטים מרובים, כל אחד מקבל קלט משוקלל. כניסות משוקללות לפי עוצמת הסינפסה שדרכה עובר האות. הקלט הכולל לתא הוא הסכום של כל התשומות המשוקללות הסינפטיות הללו. נוירונים משתמשים במנגנון סף, כך שמתעלמים מאותות מתחת לסף מסוים, אך אותות מעל הסף גורמים לירי של הנוירון. נוירונים עוקבים אחר תכנית ירי של "הכל או כלום", ודומים מבחינה זו לרכיב דיגיטלי. ברגע שנוירון ירה, תקופת שבירה מסוימת חייבת לעבור לפני שהוא יוכל לירות שוב.

רשתות ביולוגיות

מערכות עצביות ביולוגיות הן הטרוגניות, בכך שישנם סוגים רבים ושונים של תאים בעלי מאפיינים שונים. מערכות ביולוגיות מאופיינות גם בסדר מקרוסקופי, אך חיבור כמעט אקראי בשכבה המיקרוסקופית. החיבור האקראי ברמה התאית הופך לכלי חישובי על ידי תהליך הלמידה של הסינפסה, ויצירת סינפסות חדשות בין נוירונים סמוכים.