A neuromodulação aprimora o processamento sensorial dinâmico em modelos de redes neurais com disparos

Os neuromoduladores permitem que os circuitos mudem dinamicamente suas propriedades biofísicas de maneira sensível ao contexto. Além de seu papel na aprendizagem, sugeriu-se que os neuromoduladores desempenham um papel no processamento sensorial em escalas de tempo relativamente rápidas (menos de um segundo), embora os mecanismos precisos envolvidos ainda não sejam bem compreendidos. Para avaliar o potencial papel computacional dos neuromoduladores no processamento sensorial, adicionamos um modelo simples, mas flexível, de neuromodulação a redes neurais com disparos. Essas redes foram então treinadas - com métodos de aprendizado de máquina - para realizar tarefas desafiadoras de processamento sensorial. Descobrimos que essa adição leva a uma melhora dramática no processamento sensorial em todas as tarefas e configurações que testamos. Em particular, encontramos que, sem treinar explicitamente para isso, ela diminui os tempos de reação, um papel que foi discutido para o sistema colinérgico. Em uma tarefa de reconhecimento de fala em um ambiente ruidoso que é particularmente desafiadora, descobrimos que as redes aprendem a utilizar o controle dinâmico de ganho rápido por meio da excitabilidade, um mecanismo atencional semelhante à estratégia de "ouvir nos vales". Isso foi hipotetizado como um elemento chave da audição humana, permitindo-nos ter um desempenho melhor nessas condições do que até mesmo sistemas de aprendizado de máquina de ponta. Concluímos que a neuromodulação tem, de fato, o potencial de desempenhar um papel computacional significativo no processamento sensorial rápido. Além disso, nossas redes neurais com disparos neuromoduladas são capazes de aumentar substancialmente o desempenho com apenas um pequeno custo para a complexidade computacional e, portanto, podem ser valiosas para aplicações em dispositivos de computação "neuromórficos" energeticamente eficientes.