【阅读笔记】Complex Neural Connectivity and Activity: Perspective from Cost-Efficiency Trade-off

Complex Neural Connectivity and Activity: Perspective from Cost-Efficiency Trade-off

报告人：周昌松 教授（香港浸会大学）

下午听了场报告，在这简单记录下

人脑占体重2%的重量，消耗20%的能量（20W/100W）。静态消耗95%的能量，静态在为反应做准备（养兵千日用兵一时的感觉）。

人脑每次做出的反应不同，和机器不一样。许多角度说明人脑符合复杂系统的涌现性。

以前的对人脑的认识是人脑具有高自由度和高非线性两个维度，现在提出人脑还有高度复杂的连接。

演讲者从大脑的低能耗和高效率角度研究，找和物理的连接点。

low cost -> structure econamicol wiring
————-> activity spare firing————–> infomation processing <—-efficent function

structure econamicol wiring：

• 神经元连接的物理距离角度和功能效率：发现子结构最优，总体不是最优（进化的原因）
• 神经元链接的图距离：结合物理距离作为代价函数，$L=(1-\alpha)\cdot L_g+\alpha\cdot L_p$,发现和脑结构很相似（大脑分脑区），图距离体现了通信成本，物理距离体现了能量成本。体现了小世界特性和无标度特性。（灰质：长程连接；白质：长程连接）
• 空间网络（通过注射化学物质标记，钙成像、谁的流动等技术获得）vs 功能网络（相关性）
• 更重要的地方连变更经济（100节省10% vs 10节省50%）。

activity spare firing：

• 睡着了- -

通过仿真的网络和真实网络的统计量对比验证可行性。（module,hub等）

讨论：
- 生物方面的研究学者不太认可，太杂乱了，他们更关注细节，搞物理的更抽象。（例如单摆同步和基因调控网络同步在物理学家眼里一样）
- 现在研究脑的物理连接通过注射，杀死，冰冻，电子显微镜观察记录来完成。