真正的神经元是嘈杂的。神经植入物能解决这个问题吗?

如果人类的眼睛进入包装，它必须被标记为“天然产品。可能发生一些变化。”因为百万加视网膜神经节细胞向人类大脑发送给人类的解释并不完全相同。

他们是工程师称之为“诺斯的吵闹” - 细胞之间存在差异，从一个时刻到下一个时刻。然而，当我们看到一张美丽的花的照片时，它看起来很尖锐，色彩缤纷，我们知道它是什么。

的脑大脑的视觉中枢必须善于过滤掉大脑的信息噪音从视网膜细胞到达真实信号，并且这些过滤器必须不断适应光条件以保持信号清除。新的研究表明，假肢视网膜和神经植入者将需要这种相同的自适应噪声过滤才能成功。

杜克大学神经生物学助理教授格雷格·菲尔德说:“大脑中的神经元是嘈杂的——这意味着当同样的刺激出现时，神经元不会每次都产生相同的反应。自然通讯与加拿大同事有关大脑如何赔偿视觉干扰。

“如果脑机接口不要考虑神经元之间的噪声相关性，它们可能表现不佳，“田野说。

在特殊的暗室里，在田野实验室内，Duke研究生Kiersten Ruda暴露了生活RAT视网膜的小方块，在不同的光线条件下，在不同的光线条件下的模式和视频，而视网膜电池下方的500多个微小的电极记录了通常送下的信号视神经到大脑。

菲尔德说:“所有这些工作都是在完全黑暗的环境下，借助夜视镜完成的，这样我们就可以保持视网膜的最高灵敏度。”

研究人员通过软件而不是大脑来处理这些神经冲动，以观察信号的变化和噪声，并实验在不同的情况下，大脑需要何种过滤才能获得清晰的信号轻质条件，就像月光和阳光。

像眼睛、鼻子和耳朵这样的感觉系统对一群传感器起作用，因为每个单独的感觉细胞都是嘈杂的。然而，这些噪声是在细胞间共享或“相关”的，这给大脑理解原始信号带来了挑战。

在高光线水平下，通过使用噪声相关性可以通过使用噪声相关性来改善约20％的解码，而不是仅仅假设每个神经元以其自行方式嘈杂。但在低光水平下，该值增加到100％。

实际上，其他群体的早期研究发现，假设大脑皮质中的未校正噪声可以使10％更糟的解码。领域在视网膜的研究表明，这些假设导致更大的信息损失。

“如果您想到管弦乐队，它有助于了解这种相关的噪音，”在电子邮件中表示。“乐队的所有成员都在曲调中发挥了一点，这是”噪音“，但它们如何依赖于他们的邻居，这是相关的。例如，所有的小提琴都在玩一点尖锐虽然长笛有点平，但大提琴非常平坦。神经科学中的一个主要问题是这种相关噪声损坏了大脑弄清楚正在播放的歌曲的能力的程度。“

“我们表明，利用有许多感觉细胞的益处，大脑必须知道如何过滤滤除这种相关噪声，”字段表示。但问题更复杂，因为相关噪声的量取决于光量，较低的光线水平在较低的光线上。

菲尔德说，除了观察困难和吸引人之外，这项研究的发现还指出了工程师们未来面临的挑战，他们希望在假肢或埃隆·马斯克宣布的那种神经植入中复制视网膜。

“为了制作理想的视网膜假肢（仿生眼），可能需要纳入这些噪声相关性，以便正确地解释它从假体接收的信号中的信号。”。类似地，从神经植入物中读出大脑活动的计算机可能需要在神经元之间具有噪声相关模型。

但这并不容易。菲尔德说，研究人员尚未了解大脑中这些噪音相关性的结构。

菲尔德说:“如果大脑假设噪音是独立于神经元之间的，而不是有一个关于噪音如何相互关联的精确模型，我们就可以证明，大脑将遭受关于刺激信息的灾难性损失。”

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