Un descubrimiento sensacional ha sido realizado por expertos, ya que los científicos han descubierto que el cerebro humano es el hogar de estructuras y formas que tienen hasta 11 dimensiones. Los neurocientíficos dan la bienvenida al descubrimiento diciendo: “Encontramos un mundo que nunca habíamos imaginado”.
Los métodos matemáticos de la topología algebraica han ayudado a los investigadores a encontrar estructuras y espacios geométricos multidimensionales en las redes cerebrales.
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Se estima que los cerebros humanos albergan 86 mil millones de neuronas asombrosas, con varias conexiones de cada tejido celular en todas las direcciones posibles, formando una super-vasta red celular que a ALGUNOS nos hace capaces de pensar y conscientar, informa Science Alert.
Un grupo internacional de científicos reunidos alrededor del proyecto Blue Brain ha obtenido resultados nunca antes vistos en el mundo de la neurociencia, según el estudio publicado en la revista Frontiers in Computational Neuroscience.
Este equipo logró encontrar estructuras en el cerebro que presentan un universo multidimensional, descubriendo el primer diseño geométrico de las conexiones neurales y cómo responden a los estímulos.
Los científicos hicieron uso de técnicas de modelado computarizado en profundidad para entender cómo exactamente las células cerebrales humanas son capaces de organizarse para llevar a cabo tareas complejas.
Los investigadores utilizaron modelos matemáticos de topología algebraica para describir estructuras y espacios geométricos multidimensionales en redes cerebrales.
En el estudio, se denotan que las estructuras se forman al mismo tiempo que se entrelazan en una “unión” que genera una estructura geométrica precisa.
Henry Markram, neurocientífico y director del Blue Brain Project en Lausana, Suiza, dijo:
ENCONTRAMOS UN MUNDO QUE NUNCA HABÍAMOS IMAGINADO. HAY DECENAS DE MILLONES DE ESTOS OBJETOS, INCLUSO EN UNA PEQUEÑA PARTÍCULA DEL CEREBRO, A TRAVÉS DE SIETE DIMENSIONES. EN ALGUNAS REDES, INCLUSO ENCONTRAMOS ESTRUCTURAS CON HASTA 11 DIMENSIONES.
Como señalan los expertos, cada neurona dentro de nuestro cerebro es capaz de interconectarse con una vecina, de una manera específica para formar un objeto con conexiones complejas.
Curiosamente, cuanto más neuronas se unan a la camarilla, más dimensiones se agregan al objeto.
Utilizando la topología algebraica, los científicos fueron capaces de modelar la estructura dentro de un cerebro virtual, generado con la ayuda de las computadoras.
Posteriormente, los científicos llevaron a cabo experimentos sobre el tejido cerebral real para verificar los resultados.
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Ran Levi, de la Universidad de Aberdeen, quien trabajó en el periódico, dijo a WIRED:
“LA APARICIÓN DE CAVIDADES DE GRAN DIMENSIÓN CUANDO EL CEREBRO PROCESA INFORMACIÓN SIGNIFICA QUE LAS NEURONAS DE LA RED REACCIONAN A LOS ESTÍMULOS DE UNA MANERA EXTREMADAMENTE ORGANIZADA”.
“ES COMO SI EL CEREBRO REACCIONARA A UN ESTÍMULO CONSTRUYENDO LUEGO ARRASANDO UNA TORRE DE BLOQUES MULTIDIMENSIONALES, COMENZANDO CON BARRAS (1D), LUEGO TABLAS (2D), LUEGO CUBOS (3D), Y LUEGO GEOMETRÍAS MÁS COMPLEJAS CON 4D, 5D, ETC. LA PROGRESIÓN DE LA ACTIVIDAD A TRAVÉS DEL CEREBRO SE ASEMEJA A UN CASTILLO DE ARENA MULTIDIMENSIONAL QUE SE MATERIALIZA FUERA DE LA ARENA Y LUEGO SE DESINTEGRA.
Mientras que las formas tridimensionales tienen altura, anchura y profundidad, los objetos descubiertos por los expertos en el nuevo estudio no existen en más de esas tres dimensiones en el mundo real, pero las matemáticas que se utilizan para describirlos pueden tener 5, 6, 7 O hasta 11 dimensiones.
El profesor Cees van Leeuwen, de KU Leuven, Bélgica, dijo a Wired: “Fuera de la física, los espacios de alta dimensión se usan frecuentemente para describir estructuras de datos complejas o condiciones de sistemas, por ejemplo, el estado de un sistema dinámico en el espacio de estado. ”
“El espacio es simplemente la unión de todos los grados de libertad que tiene el sistema y su estado describe los valores que estos grados de libertad están asumiendo”.
La investigación se publica en Frontiers in Computational Neuroscience.