НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ САМООРГАНИЗАЦИИ РИТМОГЕНЕЗА В МОДЕЛЯХ НЕЙРОННЫХ СТРУКТУР

Цукерман В. Д., Светличный А. В.
Ростовский государственный университет, НИИ нейрокибернетики им. А.Б.Когана 344090, Ростов-на-Дону, пр.Стачки 194/1, Россия, E-mail: vdtc@krinc.rnd.runnet.ru
Биологические ритмы, широко представленные на различных уровнях организации живых систем, являются отражением коллективной осцилляторной деятельности. Процессы синхронизации и десинхронизации, переходы от регулярной динамики к хаотической и наоборот, широкий динамический репертуар осцилляторных мод (паттернов) и т.д. ввиду сложного нелинейного характера взаимоотношений между переменными и влияний большого числа параметров делают основной в подобного рода исследованиях метод численного моделирования чрезвычайно трудоемкимew Roman">, а его результаты сложными для анализа и обобщений. Среди проблем, с которыми приходится сталкиваться в ходе исследований ритмогенеза можно отметить следующие. Проблема 1: анализ множества "отведений" выходной активности осцилляторных единиц на наличие простых и странных аттракторов в фазовом пространстве системы желательно проводить в интерактивном режиме, т.е. в реальном или близком к нему масштабе времени. Проблема 2: процессы самоорганизации ритмогенеза (переходные процессы, управляемые переключения между аттракторами и т.д.) могут носить чрезвычайно длительный временной характер, в связи с чем накопление и обработка больших объемов цифровых данных становится нетривиальной задачей. Проблема 3: интерпретация экологической целесообразности полученных знаний в ходе модельных исследований конкретной физиологической системы, по-нашему мнению, возможна лишь при большом визуальном опыте наблюдения ее динамического поведения.

Одной из основных задач наших исследований является создание средств когнитивной компьютерной графики, позволяющих решать перечисленные выше проблемы в исследованиях механизмов регуляции позы, локомоторного двигательного поведения и некоторых других систем организма. С этой целью исследовался специальный класс нейронных сетей с четным циклическим торможением, рассматриваемый в качестве базовой структуры для исследования самоорганизации ритмических процессов, лежащих в основе шагательной ритмики и переключений в локомоторном поведении (походках). Применение высокопроизводительных средств вычислительной техники в непрерывном фоновом режиме интегрирования систем дифференциальных уравнений, разработанные нами методы трехмерного отображения фазовой динамики, специальные приемы накопления и многооконного сканирования, т.е. динамического просмотра выходной активности осцилляторных единиц сети, позволяют наблюдать: а) динамическую смену эффективных степеней свободы; б) управляемые переключения между аттракторами, свидетельствующие о мультистабильности системы; в) сосуществование осцилляторных мод (паттернов) и конкурентную борьбу между ними; г) различные типы осцилляторного поведения: пачечный (веретенообразный); непрерывный и непрерывный с фазовым сбросом; д) фазовые (качественные) переходы между различными типами осцилляторной активности; е) специфический набор пространственно-временных структур фрактальной природы. Обсуждаются возможности дальнейшего развития интерактивных средств когнитивной компьютерной графики.