Neurociencia Computacional: Simulación y Modelado de Redes Neuronales
Tabla Comparativa de Modelos Computacionales en Neurociencia
Comparativa de modelos computacionales que se utilizan en neurociencia para entender el comportamiento de las redes neuronales biológicas y artificiales.
Modelo | Tipo | Simulación | Aplicación en Neurociencia |
---|---|---|---|
Modelo de Hodgkin-Huxley | Modelo Biológico | Simulación de potenciales de acción en neuronas | Estudio de actividad neuronal |
Redes Neuronales Artificiales | Modelo Artificial | Simulación de aprendizaje supervisado | Aprendizaje automático |
Modelo Integrado y Disparado | Modelo Biológico | Simulación de disparo neuronal | Estudio de sincronización neuronal |
Redes Neuronales Convolucionales | Modelo Artificial | Procesamiento de imágenes | Visión artificial |
Gráficas Interactivas sobre la Neurociencia Computacional
Descripción: Este gráfico compara el rendimiento de diferentes modelos neuronales, tanto biológicos como artificiales, en la simulación de redes complejas.
Fuente de datos: «Comparative Study of Neural Models» (Computational Neuroscience Journal, 2021)
Descripción: Simulación de la actividad cerebral entre diferentes áreas, destacando las conexiones entre la corteza prefrontal, el hipocampo y la corteza visual.
Fuente de datos: «Brain Activity Simulation in Computational Models» (Journal of Cognitive Science, 2020)
Descripción: Evolución de las redes neuronales artificiales y su inspiración en modelos biológicos, desde perceptrones hasta redes neuronales profundas.
Fuente de datos: «Evolution of Artificial Neural Networks» (Artificial Intelligence Review, 2021)
Descripción: Impacto de la computación en la investigación neurocientífica, mostrando la cantidad de estudios en neurociencia computacional desde la década de los 90 hasta la actualidad.
Fuente de datos: «Computational Impact in Neuroscience Research» (Nature Neuroscience, 2020)