[extraído de: http://bit.ly/1h4Hn2V]
A neurociência ainda não dispõe de um quadro conceitual para interpretar
em nível elevado de abstração dados obtidos em experimentos laboratoriais. A
situação desta área do saber pode ser diagnosticada, assim, como rica em dados
e pobre em teoria. Para sanar esse problema, são necessários novos modelos
matemáticos que deem conta dos dados experimentais observados, ou seja, um novo
campo da matemática.
Esta nova ciência do cérebro se chama
neuromatemática, e é o que estuda o professor Antonio Galves, do Instituto de
Matemática e Estatística (IME) da USP. Galves é coordenador do Centro de
Pesquisa, Inovação e Difusão (Cepid) em Neuromatemática, o NeuroMat, financiado pela Fapesp. A empreitada conta com uma equipe composta por
matemáticos de áreas diversas, além de neurocientistas, cientistas da
computação e médicos da USP e de instituições nacionais e internacionais.
“Trata-se de um centro de matemática pura, inspirado nas questões que a
neurobiologia nos coloca”, explica Galves.
Uma das perguntas que o NeuroMat tenta
responder é como nosso cérebro codifica e processa estímulos externos. Ao ver
uma árvore, por exemplo, é possível reconhecê-la como árvore ainda que seus
galhos estejam se movendo ou que suas folhas tenham caído, indicando a
capacidade de reconhecermos padrões naquilo que observamos.
Mas este processo é muito mais elaborado do
que podemos imaginar em uma primeira análise. Os cientistas suspeitam que o
cérebro seja, na verdade, um exímio estatístico. “A ideia é que existe uma
regularidade em nível superior do que a simples aparência e essa regularidade é
uma regularidade de caráter estatístico”, conta Galves. Esse processo é chamado
de seleção estatística de modelos. No exemplo dado, seria a capacidade do
cérebro decodificar e processar informações, mesmo variáveis, que fazem com que
possamos reconhecer uma árvore. “Procurar regularidades estatísticas através da
seleção de modelos é uma ideia revolucionária em neurociência”, afirma o
matemático.
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Fonte da figura: http://bit.ly/RpLPVg
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