埃默里大学卡罗尔·克拉克 “我们模型的一个奇妙之处在于它很简单，”米娅·茉伊尔说，她是埃默里大学物理专业的大四学生
茉伊尔去年毕业，现在在新墨西哥，上图，她正在洛斯阿拉莫斯国家实验室完成学士后物理项目
学分:埃默里大学 埃默里大学物理学家的一篇新论文指出，老鼠大脑神经活动的动力学以一种奇特的、意想不到的方式表现，无需任何微调就可以在理论上模拟出来
《物理评论快报》发表了这项研究，这增加了理论物理框架可能有助于理解大规模大脑活动的证据
“我们的理论模型与之前在老鼠大脑上的实验工作在百分之几的精确度上是一致的——这个精确度对于活的系统来说是非常不寻常的，”伊利亚·内门曼说，他是埃默里大学的物理和生物学教授，也是这篇论文的资深作者
第一个作者是米娅·茉伊尔，她作为埃默里大学物理专业的大四学生为她的荣誉论文做了这项研究
她去年从埃默里大学毕业，现在在新墨西哥州的洛斯阿拉莫斯国家实验室攻读物理学学士学位
“我们模型的一个奇妙之处是它很简单，”茉伊尔说，他将开始攻读博士学位
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纽约大学秋季物理项目
“大脑真的很复杂
因此，将神经活动提取到一个简单的模型中，并发现该模型可以做出与实验数据如此接近的预测，这是令人兴奋的
" 新模型可以应用于研究和预测一系列动态系统，这些动态系统具有许多组成部分，并具有随时间变化的输入，从大脑的神经活动到股票市场的交易活动
这篇论文的合著者之一是奥德丽·塞德伯格，她曾是内门曼团队的博士后研究员，现在是明尼苏达大学的教员
这项工作是基于一个被称为临界现象的物理概念，用来解释物理系统中的相变，比如水从液体变成气体
在液体形式中，水分子之间有很强的相关性
在固体中，它们被锁定在可预测的相同晶体的图案中
然而，在气相中，每个分子都在自行运动
“在液体的临界点，你无法区分这种物质是液体还是蒸汽，”内门曼解释道
“材料既不是完全有序的，也不是无序的
它既不是完全可预测的，也不是完全不可预测的
这个“恰到好处”的金发点的系统被认为是“至关重要的”
" 非常高的温度和压力产生了水的临界点
而且临界点的结构在很多看似不相关的系统中是一样的
例如，水转变成气体和磁铁在加热时失去磁性是由同一个临界点描述的，所以这两种转变的性质是相似的
为了在临界点实际观察一种材料以研究其结构，物理学家必须严格控制实验，将参数调整到非常精确的范围内，这一过程被称为微调
近几十年来，一些科学家开始认为人脑是一个关键系统
实验表明，大脑活动处于一个黄金分割点——正好处于完美秩序和无序之间的一个关键转变点
“大脑的神经元不只是作为一个大的单位运作，就像一支军队一起行进，但它们的行为也不像一群向各个不同方向奔跑的人，”内门曼说
“假设是，随着神经元之间有效距离的增加，它们活动之间的相关性会下降，但不会降至零
整个大脑是耦合的，就像一个相互依赖的大机器，尽管单个神经元的活动各不相同
" 研究人员开始在大脑中寻找关键现象的真实信号
他们探索了一个关键问题:是什么让大脑达到临界状态？ 2019年，普林斯顿大学的一个团队记录了老鼠在虚拟迷宫中奔跑时大脑中的神经元
他们将为非生物系统开发的理论物理工具应用到来自老鼠大脑的神经活动数据中
他们的结果表明，神经活动表现出关键的相关性，从而可以预测大脑的不同部分如何随着时间和大脑内的有效距离而相互关联
在目前的论文中，埃默里的研究人员想测试特定参数的微调对于在小鼠大脑实验中观察临界性是否是必要的，或者大脑中的临界相关性是否可以简单地通过它接收外部刺激的过程来实现
这个想法来自内曼曼团队之前合作的工作，解释了生物系统如何展示齐夫定律——一种在不同系统中发现的独特活动模式
“我们之前创建了一个在生物系统中显示齐夫定律的模型，这个模型不需要微调，”内门曼说
“齐夫定律是一种特殊的临界形式
在这篇论文中，我们想把这个模型做得更复杂一点，看看是否能预测在小鼠实验中观察到的特定临界相关性
" 该模型的关键要素是一组隐藏的变量，这些变量调节单个神经元活跃的可能性
茉伊尔编写了计算机代码，在她的家用台式计算机上运行模拟和测试模型
“最大的挑战是编写代码的方式要能让它快速运行，即使是在没有大型服务器的情况下模拟一个计算机内存有限的大型系统，”她说
该模型能够在模拟中紧密地再现实验结果
该模型不需要对参数进行仔细的调整，生成的活动在很大的参数选择范围内显然是非常关键的
“我们的发现表明，如果你不认为大脑是独立存在的，而是认为它是一个从外部世界接受刺激的系统，那么你就可以有不需要微调的批判性行为，”内门曼说
“这提出了一个问题，即类似的东西是否可以应用于非生物物理系统
它让我们重新思考临界的概念，这是物理学中的一个基本概念
" 该模型的计算机代码现在可以在网上获得，因此任何拥有笔记本电脑的人都可以访问它，并运行代码来模拟一个动态系统，该系统具有随时间变化的输入
“我们开发的模型可能超越神经科学，适用于任何与隐藏变量存在广泛耦合的系统，”内门曼说
“来自许多生物或社会系统的数据很可能通过相同的机制显得至关重要，而无需微调
"
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