Kolektif salınımların başlangıcında nöral devre kaosunun artması
kortikal ağlar canlıda tekrarlanan uyaranlara karşı oldukça düzensiz sivri aktivite sergilerler. Bu tür değişkenliğin bir kaynağı, ani yükselen ağ modellerinde her zaman mevcut olan ağ kaosudur. Bilgileri güvenilir ve sağlam bir şekilde temsil etmek ve iletmek için, kortikal ağlar, ani artış modellerinde istenmeyen değişiklikleri gidermek için aktif mekanizmalar uygulamalıdır. Nöronal salınımlar, korteks boyunca bilgi akışını esnek bir şekilde kapılamak için bir mekanizma olarak önerildi, ancak bu kolektif ritimlerin, aktiviteyi senkronize ederek ani güvenilmezliği gidermeye ve ağ kaosunu evcilleştirmeye gerçekten katkıda bulunup bulunmayacağı, yoksa tam tersine, ortak bir dürtü olarak hareket ederek kaosu yoğunlaştırıp yoğunlaştırmayacağı. ağ için kolayca tahmin edilemez. Burada, toplu salınım aktivitesini düzenleyen bilinen iki kontrol parametresine göre ağ modellerinin dinamik özelliklerini araştırıyoruz: gecikmeli tekrar akım inhibisyonu ve harici bir periyodik sürücü. Bunu yapmak için, sabit ve sonlu serbestlik derecelerine sahip bir sistemde etkin bir şekilde geciktirilmiş ağ modellerinin çekicisi üzerindeki dinamiklerin tam olarak karakterizasyonuna izin veren bir strateji geliştirerek tam olarak çözülebilir nöronal modellerin büyük sivri ağlarının izlenebilirliğini geliştirdik. Kolektif salınımlara geçişin altında, nöronal ağların şimdiye kadar sadece skaler sistemler ve düşük boyutlu haritalar için açıklanan gecikmeye basmakalıp bir bağımlılığı olduğunu bulduk. Dahili olarak üretilen salınımların ortaya çıkmasının, kaotik çekicinin boyutsallığını, yakındaki yörüngelerin birbirinden ayrılma hızını ve ağın entropi üretme hızını artırarak tam bir dinamik yeniden yapılandırmaya neden olduğunu gösteriyoruz. Sonuçlarımız, ortalama aktivitenin basit zamansal dinamiklerinin, ani artış modellerinin yapısı ve dolayısıyla nöronal ağların bilgi işleme kapasitesi üzerinde derin bir etkiye sahip olabileceğini göstermektedir.
