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A Internet e o Seu Cérebro São Mais Parecidos do Que Você Imagina 

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Embora hoje em dia passemos muito tempo online – ouvindo música e assistindo vídeos, controlando o e-mail e as redes sociais, ou obsessivamente lendo as notícias – poucos de nós sabemos sobre os algoritmos matemáticos que controlam a forma que o nosso conteúdo é entregue. Mas, decidir como encaminhar informações de forma justa e eficiente através de um sistema distribuído sem autoridade central era uma prioridade para os criadores da Internet.

Agora, uma descoberta do Salk Institute mostra que um algoritmo usado para a Internet também opera no cérebro humano, um insight que melhora a nossa compreensão de redes de engenharia e neurónicas e potencialmente até mesmo sobre as dificuldades de aprendizagem.

“Os criadores da Internet passaram muito tempo analisando como fazer com que o fluxo de informações fosse eficiente”, diz Saket Navlakha, co-autora do novo estudo que apareceu online na revista Neural Computation em 9 de Fevereiro de 2017. “A constatação de que um sistema de engenharia e um biológico evoluído, sugerem uma solução semelhante para um problema, é realmente interessante.”

No sistema de engenharia, a solução envolve controlar o fluxo de informações de tal forma que as rotas não sejam nem obstruídas nem subutilizadas, através de um controlo de como a Internet está congestionada. Para fazer isso, a Internet emprega um algoritmo chamado “aumento aditivo, diminuição multiplicativa” (AIMD), no qual o computador envia um pacote de dados e, em seguida, escuta uma confirmação do receptor:

Se o pacote for prontamente reconhecido, a rede não está sobrecarregada e os seus dados podem ser transmitidos através da rede a uma taxa maior. Com cada sucessivo pacote bem-sucedido, o seu computador sabe que é seguro aumentar a sua velocidade numa unidade, que é a parte de aumento aditivo. Mas se um reconhecimento for atrasado ou perdido, o seu computador sabe que há congestionamento e desacelera por uma grande quantidade, pela metade, que é a parte de diminuição multiplicativa.

Desta forma, os usuários gradualmente encontram o seu “ponto ideal”, e o congestionamento é evitado porque os usuários retiram o pé do gás, por assim dizer, assim que percebem uma desaceleração. Visto que os computadores em toda a rede utilizam esta estratégia, todo o sistema pode ajustar continuamente às condições em mudança, maximizando a eficiência global.

Navlakha, que desenvolve algoritmos para entender as complexas redes biológicas, questionou se o cérebro, com os seus biliões de neurónios distribuídos, estava a gerir informações de forma semelhante. Assim, ele e o co-autor Jonathan Suen, um estudioso pós-doutorado da Duke University, se propuseram a modelar matematicamente a actividade neural.

Visto que o AIMD é um dos vários algoritmos de controlo de fluxo, a dupla decidiu também  modelar outros seis. Além disso, eles analisaram qual o modelo que melhor corresponde aos dados fisiológicos sobre a actividade neural de 20 estudos experimentais. Nos seus modelos, o AIMD mostrou ser o mais eficiente para manter o fluxo de informações em movimento sem problemas, ajustando as taxas de tráfego sempre que os caminhos ficassem muito congestionados. Mais interessante ainda, o AIMD também explicou melhor o que estava a acontecer aos neurónios experimentalmente.

Acontece que o neuronal equivalente de aumento aditivo é chamado de potencialização a longo prazo. Ocorre quando um neurónio dispara perto do outro, o que fortalece a sua conexão sináptica e torna um pouco mais provável que o primeiro accione o segundo no futuro. O neuronal equivalente de diminuição multiplicativa ocorre quando o disparo de dois neurónios é invertido (o segundo antes do primeiro), o que enfraquece a sua conexão, tornando o primeiro muito menos provável de accionar o segundo no futuro. Isso é chamado depressão de longo prazo. Dado que as sinapses em toda a rede enfraquecem ou fortalecem de acordo com esta regra, todo o sistema se adapta e aprende.

“Enquanto o cérebro e a Internet operam claramente usando mecanismos muito diferentes, ambos usam simples regras locais que dão origem a estabilidade global,” diz Suen. “Fiquei inicialmente surpreso que as redes neurais biológicas utilizaram os mesmos algoritmos que as suas contrapartes de engenharia, mas, como aprendemos, as exigências de eficiência, robustez e simplicidade são comuns a ambos os organismos vivos e para as redes que construímos.

Entender como o sistema funciona em condições normais poderia ajudar os neurocientistas a entender melhor o que acontece quando esses resultados são interrompidos, como por exemplo em dificuldades de aprendizagem. “As variações do algoritmo AIMD são usadas em basicamente cada rede de comunicação distribuída em larga escala”, diz Navlakha. “Descobrir que o cérebro usa um algoritmo semelhante pode não ser apenas uma coincidência.”

Fonte:

http://www.biosciencetechnology.com/news/2017/02/internet-and-your-brain-are-more-alike-you-think

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