Триизмерното модел на два синапси на аксона

Информацията се съхранява в мозъка в "силата" на синапса, който е в способността му да предаде вълнението от един неврон на друг. Тези "мощност" може да се измери в бита. Така, общият капацитет на паметта на мозъка зависи от броя на синапси, и от техните "сила".

Повечето възбудимите синапси се образуват между аксона на един неврон и "клон" на дендритите на друга. Когато тези неврони се активират в същото време, синапса става "по-силен". Това води до увеличаване на "клони" на дендрид да подкрепи "силна" синапс.

Университет персонал Салк конструирана триизмерен модел на всички нервни връзки (konnektoma) в плъх хипокампалната площ фрагмент от 6 х 6 х 5 куб микрометра. Те открили, че около 10 процента от аксоните образуват синапси с две две "клонове" на дендритите. Учените решили да се измери разликата между такива подобни синапси по-точно да се определи размерът (и, следователно, на "силата") синапсите, които традиционно са били класифицирани само като малки, средни и големи.

Това съответства на капацитет на памет от около 4,7 бита в синапсите (предишните оценки дадени стойности от 1 до 2 бита). По този начин, за съхранение на точност информация, а оттам и на общия капацитет на паметта на мозъка, може да бъде много по-голяма от мисловни невролозите и представлява най-малко PB (около информацията, съдържаща се в целия World Wide Web).

Такава точност е невероятно, като се има предвид ненадеждността на синапсите на хипокампуса - сигнал на един неврон активира друг само в 10-20 процента от случаите. Изследователите предполагат, че такава точност се постига благодарение на постоянното създаване на синапси, съотношението на осредняване на миналото и не премина на сигнала във времето. Моделиране потвърждава това предположение.

Според учените, вероятността за предаване на данни може да обясни невероятната сила на мозъка ефективност - обработка на огромни количества данни, той консумира само на 20 вата мощност. Един изследовател Тери Sejnowski (Тери Sejnowski) изрази увереност, че наблюдаваните характеристики на мозъчните структури могат да помогнат за развитието на по-напредналите компютри.