• latching
• modello di Hopfield
• modello di Potts
• reti neurali

Scopo di questo lavoro di tesi e' costruire un modello di rete neurale che mimi il
comportamento della corteccia cerebrale in due particolari processi cognitivi: il processo
di riconoscimento, ovvero come le informazioni memorizzate vengano recuperate a seguito
della presentazione di uno stimolo esterno, e il processo di latching, ovvero lo spontaneo
passaggio da una memoria ad un'altra ad essa correlata.
La modellizazione di questi processi si basa sulla descrizione della corteccia in termini di
rete neurale e sfrutta il formalismo del modello di Ising. In questi termini la rete diventa
una memoria associativa e un 'concetto' coincide con una particolare configurazione della
rete (pattern).
Punto di partenza e' il modello classico di Hopfield, modificato di volta in volta secondo
due criteri guida fondamentali: da un lato le caratteristiche strutturali biologiche del
sistema considerato, la corteccia, dall'altro l'esigenza di descrivere non solo il recupero
di un concetto all'interno della rete, ma anche il fenomeno di passaggio spontaneo da un
concetto all'altro.
Rispettivamente, i vincoli legati alla struttura biologica portano all'utilizzo del modello
di Potts, mentre il fenomeno di passaggio, o latching, comporta l'introduzione di patterns
correlati e di un complesso meccanismo di adattamento della rete.
Sono stati prodotti dunque quattro modelli, evoluti uno dall'altro. Per ognuno dei essi e'
stata sviluppata una simulazione numerica e una derivazione teorica delle equazioni della
dinamica. Il modello finale consiste in una rete di Potts in grado di recuperare un pattern
tra i memorizzati e da questo passare spontaneamente ad un altro ad esso correlato.
Il motivo che ci ha spinto allo studio di tale processo e' legato alla possibilita' che questo
rappresenti l'unita' di base nel fenomeno che noi percepiamo come susseguirsi di pensieri.