自组织临界神经网络中的雪崩：神经SOC普适类的最小模型

大脑将其整体动力学维持在中等活动的走廊内，长期以来一直存在一个问题：什么可能的机制能够实现这一任务。统计物理学领域的机制早已表明，这种大脑活动的稳态甚至可以在没有中央调节器的情况下发生，仅通过神经元及其相互作用的自我组织。这类自组织临界性的物理机制表现出特征性的动力学特征，类似于与地震相关的地震活动。皮层静息活动的测量首次显示了可能指向大脑中自组织临界动力学的动力学特征迹象。事实上，最近更精确的测量允许与标度理论进行详细比较，证明了皮层动力学中临界性的存在。我们在此将皮层活动数据的新评估与最早的自组织临界神经网络物理自旋模型的预测进行比较。我们发现该模型与最近的实验数据及其对大脑临界性动力学特征的解释相匹配。雪崩大小和持续时间的幂律分布以及异常指数之间的特定标度关系的组合，定义了神经实验中观察到的特定临界现象的特征普适类。该自旋模型是神经临界性普适类的自组织临界自适应网络的最小模型的候选者。作为一个原型模型，它为包含更多生物学细节但共享相同的大脑活动稳态特征的普适类的模型提供了背景。