top of page

מדעי המחשב ומתמטיקה

אידיאה.png

תקציר העבודה

מוח האדם מורכב מנוירונים להם יש חלקים לקבלת קלט שנקראים דנדריטים וחלק להעברת פלט שנקרא אקסון. נקודת החיבור בין הדנדריטים למספק הקלט של הנוירון נקראת סינפסה. לכל סינפסה עוצמה שונה שקובעת איך היא תשפיע על הנוירון במקרה של קלט ושינוי שלה מאפשר למידה. בהתחשבות במשקלה, כאשר סינפסה מקבלת קלט היא מתרגמת אותו לשינוי במתח החשמלי של הנוירון כולו. כאשר המתח החשמלי של הנוירון עולה מעל רף מסוים, הנוירון יורה פלט דרך האקסון ("ספייק"). למרות שנערכו מחקרים רבים בתחום, עדיין איננו יודעים איך הנוירונים פועלים או מאפשרים חשיבה. על מנת לחקור את התאים ללא סיבוכים שכרוכים בעבודה ביולוגית ממדלים את הנוירונים במחשב.
אחד המודלים הממוחשבים הנפוצים והפשוטים ביותר נקרא מודל I&F (Integrate & Fire). מודל ה-I&F מחשב את המתח של הנוירון ומשנה אותו כאשר הנוירון מקבל קלטים.
מודל זה הורחב במעבדה של פרופ' עידן שגב כך שיכלול מימוש של תכונה נוספת של נוירון שבה השפעת הקלט של נוירון על המתח שלו תלויה במרחק של חיבור הסינפסה מגוף התא. מכיוון שהדנדריט אינו מוליך חשמל בצורה אופטימלית, סינפסות שמחוברות קרוב יותר לגוף הנוירון משנות את המתח שלו בצורה יותר חדה ואילו סינפסות שמחוברות רחוק יותר משנות את המתח של גוף הנוירון בעוצמה חלשה ולאורך זמן רב יותר. המודל המורחב נקרא מודל F&F (Filter & Fire).
מבדיקות שנעשו במעבדה עלה כי היכולת החישובית של מודל ה-F&F גדולה משמעותית משל מודל ה-I&F.
מכיוון שבמוח הנוירונים מתפקדים ברשתות, רציתי לבדוק איך יתנהגו המודלים ברשתות. אם רשת F&F תגיע לביצועים גבוהים יותר מרשת I&F אז תוצאות המעבדה שלי מוכחות גם בסביבה שמדמה בצורה יותר טובה את המוח האנושי.
לשם כך, ביצעתי שלושה ניסויים, שעסקו בבדיקת היכולת של רשתות F&F לזהות ספרות לעומת היכולות של רשתות I&F ונוירוני F&F ו-I&F בודדים. הניסוי הראשון נועד לבדוק את השפעת כמות הנוירונים בשכבה הראשונה של רשת נוירונים בת שתי שכבות על רמת הדיוק שלה. הניסוי השני בדק את הדיוק שאליו יכולים המודלים להגיע במספר משימות שונות של זיהוי ספרות. הניסוי השלישי שערכתי בדק מה הדיוק המרבי אליו יוכלו להגיע רשתות במספר מבנים שונים. מכל שלושת הניסויים עולה כי רשת נוירוני F&F מגיעה לדיוקים גבוהים יותר מרשת נוירוני I&F במבנה זהה במשימה מסוימת. יתר על כן, רשת נוירוני F&F מגיעה לדיוק גבוה יותר מנוירון F&F בודד בכל המטלות שנבדקו ומנוירון I&F בודד ברובן.
אני חושב שקיים מקום רב למחקר עתידי שיבחן רשתות F&F במבנים נוספים ובמשימות מגוונות וקשות יותר.

נדב מיכוב | האוניברסיטה העברית

התיכון ליד האוניברסיטה

הערכת היכולת החישובית של רשת נוירוני F&F

מנחה אישי: מר עידו איזנבוד

ראש המעבדה: פרופ' עידן שגב

מורה מלווה: גב' אורלי מצר כהנא

bottom of page