โครงข่ายประสาทเทียม (ชีววิทยา)
เครือข่ายประสาทหรือเรียกอีกอย่างว่าเครือข่ายเซลล์ประสาทคือกลุ่มเซลล์ประสาท ที่เชื่อมต่อกัน (โดยทั่วไปประกอบด้วยวงจรประสาท หลายวงจร ) [ 1 ]เครือข่ายประสาททางชีววิทยาได้รับการศึกษาเพื่อทำความเข้าใจการจัดระเบียบและการทำงานของระบบประสาท
สิ่งที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดคือโครงข่ายประสาทเทียมซึ่งนิยามว่าเป็น แบบจำลอง การเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงข่ายประสาททางชีววิทยา โดยประกอบด้วยเซลล์ประสาทเทียมที่สร้างขึ้นผ่านฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่ออกแบบมาให้คล้ายคลึงกับกลไกที่ใช้โดยวงจรประสาท
ชีววิทยาที่สำคัญ
เครือข่ายประสาททางชีวภาพประกอบด้วยกลุ่มของเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อกันทางเคมีหรือเชื่อมโยงกันทางหน้าที่[ 2 ]เซลล์ประสาทหนึ่งเซลล์อาจเชื่อมต่อกับเซลล์ประสาทอื่น ๆ อีกหลายเซลล์ และจำนวนเซลล์ประสาทและการเชื่อมต่อทั้งหมดในเครือข่ายอาจมีมากมาย การเชื่อมต่อที่เรียกว่าไซแนปส์มักจะเกิดขึ้นจากแอกซอนไปยังเดนไดรต์แม้ว่าไซแนปส์แบบเดนโดรเดนไดรต์[ 3 ]และการเชื่อมต่ออื่น ๆ ก็เป็นไปได้ นอกจากการส่งสัญญาณทางไฟฟ้าแล้ว ยังมีการส่งสัญญาณรูปแบบอื่น ๆ ที่เกิดขึ้นจากการแพร่กระจายของสารสื่อประสาท
จุดเริ่มต้นของโครงข่ายประสาทเริ่มจากเซลล์ประสาท ที่เรียบง่าย เซลล์ประสาทมีความพิเศษตรงที่มีความสามารถในการแปลงสัญญาณไฟฟ้าเป็นสัญญาณเคมีและเชื่อมต่อเส้นทางต่างๆ ทั่วร่างกายเข้าด้วยกันผ่านกลไกนั้น เนื่องจากมีจุดประสงค์เฉพาะ จึงมีรูปร่างลักษณะเฉพาะเช่นกัน
เซลล์ประสาทหนึ่งเซลล์ประกอบด้วยส่วนหลักสามส่วน ได้แก่ตัวเซลล์ เดน ไดรต์และแอกซอนตัวเซลล์ทำหน้าที่เป็นศูนย์ควบคุมของเซลล์ประสาท และประกอบด้วยนิวเคลียสและออร์แกเนลล์อื่นๆ เดนไดรต์เป็นส่วนที่ยื่นออกมาคล้ายกิ่งก้านสาขาจากตัวเซลล์ด้านหนึ่ง และมีหน้าที่หลักในการรับสัญญาณจากเซลล์ประสาทอื่นๆ สัญญาณเหล่านี้เรียกว่าสัญญาณนำเข้า (afferent signals)ซึ่งหมายความว่าสัญญาณเหล่านี้เคลื่อนที่ไปยังระบบประสาทส่วนกลางแอกซอนเป็นโครงสร้างยาวคล้ายหางที่ยื่นออกมาจากตัวเซลล์อีกด้านหนึ่ง และมีหน้าที่ในการนำส่งศักย์ไฟฟ้า (action potential ) จากเดนไดรต์และตัวเซลล์ไปยังเซลล์ประสาทอื่นๆ ( สัญญาณนำออก (efferent signals )) ปลายแอกซอน ( axon terminal ) คือส่วนปลายของแอกซอนที่ศักย์ไฟฟ้า (สัญญาณไฟฟ้า) กระตุ้นการปล่อยสารสื่อประสาท สารปรับแต่ง ระบบประสาท หรือฮอร์โมนประสาท (สัญญาณเคมี) ซึ่งสร้างไซแนปส์ที่สื่อสารกับเซลล์ประสาทข้างเคียง[ 4 ]เมื่อการเชื่อมต่อไซแนปส์เกิดขึ้นระหว่างเซลล์ประสาทจำนวนมากเครือข่ายประสาทก็จะก่อตัวขึ้น ในกระบวนการสร้างการเชื่อมต่อไซแนปส์ จะมีการส่งผ่านไซแนปส์จากเซลล์ประสาทก่อนไซแนปส์ไปยังเซลล์ประสาทหลังไซแนปส์
แม้ว่าการส่งสัญญาณภายในเซลล์ประสาทจะเกิดขึ้นผ่านสารเคมี แต่การส่งสัญญาณภายในเซลล์ประสาทจากเดนไดรต์ไปยังปลายแอกซอนนั้นเกิดขึ้นผ่านการเปลี่ยนแปลงศักย์เยื่อหุ้มเซลล์ ศักย์การกระทำนี้เกิดขึ้นเนื่องจากเซลล์ประสาทแต่ละเซลล์มีเยื่อหุ้มเซลล์ที่มีประจุ (หมายความว่ามีความไม่สมดุลของแรงดันไฟฟ้าระหว่างภายนอกและภายในเซลล์) ซึ่งเกิดจากการมีอยู่ของช่องไอออนที่ควบคุมด้วยแรงดันไฟฟ้า ประจุของ เซลล์ประสาทได้รับอิทธิพลจากสารสื่อประสาทและสิ่งเร้าภายนอกอื่นๆ ซึ่งทำให้กระบวนการส่งสัญญาณเคมีไปเป็นสัญญาณไฟฟ้าเกิดขึ้นได้อีกครั้ง โดยพื้นฐานแล้ว เยื่อหุ้มเซลล์จะมีศักย์พักเมื่อเซลล์ประสาทไม่ได้ส่งสัญญาณ และศักย์เยื่อหุ้มเซลล์พักนี้จะถูกรักษาไว้โดยปั๊มโซเดียมโพแทสเซียมและช่องโพแทสเซียมรั่วจากนั้นศักย์การกระทำจะเกิดขึ้น และสิ่งเหล่านี้ถูกควบคุมโดยช่องโซเดียมและโพแทสเซียมที่ควบคุมด้วยแรงดันไฟฟ้าและปั๊มโซเดียมโพแทสเซียม เมื่อศักยภาพการกระทำผ่านเซลล์ประสาท มันจะปล่อยสารสื่อประสาทหรือสารเคมีสื่อสารอื่นๆ ผ่านเนินแอกซอนและปลายประสาท ซึ่งจะส่งข้อความไปยังเซลล์ประสาทที่อยู่ติดกันในเครือข่ายประสาท ทำให้ศักยภาพการกระทำอื่นมีโอกาสเกิดขึ้นมากขึ้นหรือน้อยลงเพื่อดำเนินการต่อหรือหยุดการส่งข้อความ[ 5 ]นี่คือ "ภาษา" ที่เครือข่ายประสาทใช้ในการสื่อสาร และเป็นพื้นฐานของการทำงานของระบบประสาททั้งหมด
การเชื่อมต่อกับเครือข่ายประสาทเทียม
โครงข่ายประสาทเทียมเป็นเครื่องมือยอดนิยมในการศึกษาทางด้านคอมพิวเตอร์ การศึกษาทางด้านชีววิทยา และปัญญาประดิษฐ์ โครงข่ายประสาทเทียมถูกสร้างขึ้นโดยเลียนแบบโครงข่ายประสาททางชีววิทยา และสามารถมีส่วนช่วยอย่างมากในการศึกษาโครงข่ายประสาททางชีววิทยา
เครือข่ายประสาททางชีวภาพไม่ใช่ระบบที่เรียบง่าย สมองของมนุษย์สร้างเครือข่ายประสาทนับล้านผ่านเซลล์ประสาท 10¹¹ เซลล์ ซึ่งมีการเชื่อมต่อไซแนปส์ประมาณ 10¹⁵ ระหว่างกัน เครือข่ายประสาทเหล่านี้ทั้งหมดมีความเชี่ยวชาญในการทำงานเพื่อหน้าที่เฉพาะ เช่น การอยู่รอดขั้นพื้นฐาน การประมวลผลความคิดอย่างเข้มข้น หรือการสร้างความทรงจำ[ 6 ]
เครือข่ายประสาทชีวภาพสามารถจำลองได้ทางคณิตศาสตร์โดยเริ่มจากการพิจารณาหน้าที่ของเซลล์ประสาทในเชิงคณิตศาสตร์ การตีความทางคณิตศาสตร์ของเซลล์ประสาทเดี่ยวที่เรียกว่าโหนดภายในเครือข่ายประสาทนั้นขึ้นอยู่กับสัญญาณอินพุตที่เซลล์ประสาทได้รับจากเซลล์ประสาทรอบข้าง และการกระตุ้นทั้งหมดจะกลายเป็นผลรวมของอินพุตทั้งหมด ซึ่งจะถูกเชื่อมโยงทางสถิติกับการเชื่อมต่อไซแนปส์ที่มีกับการเชื่อมต่อของเซลล์ประสาทอื่นๆ รอบข้าง[ 6 ]สัญญาณเอาต์พุตของเซลล์ประสาทจะกลายเป็นฟังก์ชันของการกระตุ้น และเมื่อฟังก์ชันเหล่านี้ถูกเรียงซ้อนกันในลักษณะที่ซับซ้อนมากขึ้น ก็สามารถสร้างเครือข่ายประสาทเทียมได้
ปัญญาประดิษฐ์การสร้างแบบจำลองทางปัญญาและเครือข่ายประสาทเทียม เป็นกระบวนทัศน์การประมวลผลข้อมูลที่ได้รับแรงบันดาลใจจากวิธีการที่ระบบประสาททางชีววิทยาประมวลผลข้อมูลปัญญาประดิษฐ์และการสร้างแบบจำลองทางปัญญาพยายามจำลองคุณสมบัติบางอย่างของเครือข่ายประสาททางชีววิทยา เนื่องจากเครือข่ายประสาทเทียมทำหน้าที่เป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่ช่วยให้ปัญญาประดิษฐ์สามารถปรับตัวและประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนได้อย่างช้าๆ[ 7 ]ใน สาขา ปัญญาประดิษฐ์เครือข่ายประสาทเทียมได้รับการประยุกต์ใช้สำเร็จในการจดจำเสียงการวิเคราะห์ภาพและการควบคุมแบบปรับตัวเพื่อสร้างตัวแทนซอฟต์แวร์ (ในเกมคอมพิวเตอร์และวิดีโอเกม ) หรือ หุ่น ยนต์อัตโนมัติ
ทฤษฎีเครือข่ายประสาทเทียม ซึ่งเป็นการศึกษาแบบจำลองการคำนวณ (เครือข่ายประสาทเทียม) ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากชีววิทยาของสมองและระบบประสาท (เครือข่ายประสาทชีวภาพ) ได้ถูกนำมาใช้เพื่อระบุการทำงานของเซลล์ประสาทในสมองได้ดียิ่งขึ้น และเป็นพื้นฐานสำหรับความพยายามในการสร้างปัญญาประดิษฐ์และระบบที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งอยู่บนพื้นฐานของการแปลงแบบไม่เชิงเส้นและการเพิ่มประสิทธิภาพ[ 8 ]
ประวัติศาสตร์
พื้นฐานทางทฤษฎีเบื้องต้นสำหรับเครือข่ายประสาทเทียมร่วมสมัยได้รับการเสนอโดยอิสระโดยAlexander Bain [ 9 ] (1873) และWilliam James [ 10 ] (1890) ในงานของพวกเขา ทั้งความคิดและกิจกรรมทางร่างกายเป็นผลมาจากปฏิสัมพันธ์ระหว่างเซลล์ประสาทภายในสมอง
สำหรับ Bain [ 9 ]กิจกรรมทุกอย่างนำไปสู่การทำงานของเซลล์ประสาทชุดหนึ่ง เมื่อกิจกรรมถูกทำซ้ำ การเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาทเหล่านั้นจะแข็งแกร่งขึ้น ตามทฤษฎีของเขา การทำซ้ำนี้เองที่นำไปสู่การสร้างความทรงจำ ชุมชนวิทยาศาสตร์ทั่วไปในขณะนั้นไม่เชื่อทฤษฎีของ Bain [ 9 ]เพราะมันต้องการการเชื่อมต่อของเซลล์ประสาทจำนวนมากภายในสมอง ปัจจุบันเป็นที่ประจักษ์แล้วว่าสมองมีความซับซ้อนอย่างยิ่ง และ "การเชื่อมต่อ" ของสมองเดียวกันสามารถจัดการกับปัญหาและอินพุตได้หลายอย่าง[ 12 ]
ทฤษฎี ของเจมส์[ 10 ]คล้ายกับของเบน[ 9 ]อย่างไรก็ตาม เขาเสนอว่าความทรงจำและการกระทำเกิดจากกระแสไฟฟ้าที่ไหลระหว่างเซลล์ประสาทในสมอง แบบจำลองของเขาโดยเน้นที่การไหลของกระแสไฟฟ้า ไม่จำเป็นต้องมีการเชื่อมต่อของเซลล์ประสาทแต่ละเซลล์สำหรับความทรงจำหรือการกระทำแต่ละครั้ง[ 13 ]
CS Sherrington [ 14 ] (1898) ได้ทำการทดลองเพื่อทดสอบทฤษฎีของ James เขาปล่อยกระแสไฟฟ้าลงไปในไขสันหลังของหนู อย่างไรก็ตาม แทนที่จะแสดงให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นของกระแสไฟฟ้าตามที่ James คาดการณ์ไว้ Sherrington พบว่าความแรงของกระแสไฟฟ้าลดลงเมื่อการทดสอบดำเนินต่อไปตามเวลา ที่สำคัญ งานนี้นำไปสู่การค้นพบแนวคิดเรื่องการปรับตัว
McCullochและPitts [ 15 ] (1943) ยังได้สร้างแบบจำลองการคำนวณสำหรับเครือข่ายประสาทเทียมโดยอาศัยคณิตศาสตร์และอัลกอริทึม พวกเขาเรียกแบบจำลองนี้ว่าตรรกะเกณฑ์ แบบจำลองในยุคแรกเหล่านี้ได้ปูทางให้การวิจัยเครือข่ายประสาทเทียมแบ่งออกเป็นสองแนวทางที่แตกต่างกัน แนวทางหนึ่งมุ่งเน้นไปที่กระบวนการทางชีววิทยาในสมอง และอีกแนวทางหนึ่งมุ่งเน้นไปที่การประยุกต์ใช้เครือข่ายประสาทเทียมกับปัญญาประดิษฐ์
ในปี ค.ศ. 1956 สวาเอทิชินได้ค้นพบกระบวนการทางประสาทบางอย่างที่อยู่เบื้องหลังเครือข่ายประสาทในสิ่งมีชีวิต เขาได้ศึกษาการทำงานของเซลล์เรตินาลำดับที่สอง (เซลล์แนวนอน) และค้นพบว่าในชั้นการประมวลผลแรกนี้ เซลล์เหล่านี้ทำงานโดยกลไกแบบตรงข้าม ซึ่งช่วยอธิบายการประมวลผลชั้นแรกของระบบการมองเห็นได้
การประมวลผลแบบกระจายขนานในช่วงกลางทศวรรษ 1980 ได้รับความนิยมภายใต้ชื่อconnectionismข้อความโดย Rumelhart และ McClelland [ 16 ] (1986) ได้ให้คำอธิบายอย่างครบถ้วนเกี่ยวกับการใช้ connectionism ในคอมพิวเตอร์เพื่อจำลองกระบวนการทางประสาท
เครือข่ายประสาทเทียมตามที่ใช้ในปัญญาประดิษฐ์นั้น โดยทั่วไปแล้วถูกมองว่าเป็นแบบจำลองที่เรียบง่ายของการประมวลผลทางประสาทในสมอง แม้ว่าความสัมพันธ์ระหว่างแบบจำลองนี้กับสถาปัตยกรรมทางชีววิทยาของสมองจะยังเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ เนื่องจากยังไม่ชัดเจนว่าเครือข่ายประสาทเทียมสะท้อนการทำงานของสมองในระดับใด[ 17 ]
ใช้เพื่อพัฒนาวิทยาศาสตร์ประสาท
แม้ว่าโครงข่ายประสาทเทียมจะมีบทบาทสำคัญในทฤษฎีโครงข่ายประสาทและการพัฒนาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่องจักร ปัญญาประดิษฐ์ และบริการดิจิทัลสมัยใหม่ แต่โครงข่ายประสาทเทียมยังสามารถนำมาใช้เพื่อพัฒนาการศึกษาทางชีววิทยาและประสาทวิทยาศาสตร์ได้อีกด้วยประสาทวิทยาศาสตร์เชิงทฤษฎีและเชิงคำนวณเป็นสาขาที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์และการสร้างแบบจำลองเชิงคำนวณของระบบประสาททางชีววิทยา เนื่องจากระบบประสาทมีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับกระบวนการทางปัญญาและพฤติกรรม ดังนั้นสาขานี้จึงมีความเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับการสร้างแบบจำลองทางปัญญาและพฤติกรรม
เป้าหมายของสาขานี้คือการสร้างแบบจำลองของระบบประสาททางชีววิทยา เพื่อทำความเข้าใจว่าระบบชีววิทยาทำงานอย่างไร เพื่อให้ได้มาซึ่งความเข้าใจนี้ นักประสาทวิทยาศาสตร์พยายามเชื่อมโยงกระบวนการทางชีววิทยาที่สังเกตได้ (ข้อมูล) กลไกที่เป็นไปได้ทางชีววิทยาสำหรับการประมวลผลและการเรียนรู้ของระบบประสาท (แบบจำลองเครือข่ายประสาท) และทฤษฎี (ทฤษฎีการเรียนรู้ทางสถิติและทฤษฎีสารสนเทศ )
ประเภทของโมเดล
มีการใช้แบบจำลองหลายแบบ ซึ่งกำหนดไว้ในระดับนามธรรมที่แตกต่างกัน และจำลองแง่มุมต่างๆ ของระบบประสาท แบบจำลองเหล่านี้มีตั้งแต่แบบจำลองพฤติกรรมระยะสั้นของเซลล์ประสาทแต่ละเซลล์ไปจนถึงแบบจำลองพลวัตของวงจรประสาทที่เกิดจากปฏิสัมพันธ์ระหว่างเซลล์ประสาทแต่ละเซลล์ และแบบจำลองพฤติกรรมที่เกิดจากโมดูลประสาทนามธรรมที่แสดงถึงระบบย่อยที่สมบูรณ์ ซึ่งรวมถึงแบบจำลองความยืดหยุ่นระยะยาวและระยะสั้นของระบบประสาทและความสัมพันธ์กับการเรียนรู้และความจำ ตั้งแต่ระดับเซลล์ประสาทแต่ละเซลล์ไปจนถึงระดับระบบ
การเชื่อมต่อ
ในเดือนสิงหาคม พ.ศ. 2563 นักวิทยาศาสตร์รายงานว่าการเชื่อมต่อแบบสองทิศทาง หรือการเพิ่มการเชื่อมต่อแบบป้อนกลับที่เหมาะสม สามารถเร่งและปรับปรุงการสื่อสารระหว่างและภายในเครือข่ายประสาทแบบโมดูลาร์ของเปลือกสมองและลดเกณฑ์สำหรับการสื่อสารที่ประสบความสำเร็จ พวกเขาแสดงให้เห็นว่าการเพิ่มการเชื่อมต่อแบบป้อนกลับระหว่างคู่เรโซแนนซ์สามารถสนับสนุนการแพร่กระจายของแพ็กเก็ตพัลส์เดี่ยวไปทั่วทั้งเครือข่ายได้สำเร็จ[ 18 ] [ 19 ]การเชื่อมต่อของเครือข่ายประสาทเกิดจากโครงสร้างทางชีววิทยา และโดยปกติแล้วการทำแผนที่ด้วยวิธีการทดลองนั้นเป็นเรื่องยาก นักวิทยาศาสตร์ใช้เครื่องมือทางสถิติที่หลากหลายเพื่ออนุมานการเชื่อมต่อของเครือข่ายโดยอิงจากกิจกรรมของเซลล์ประสาทที่สังเกตได้ เช่น สไปค์เทรน การวิจัยล่าสุดแสดงให้เห็นว่าการเชื่อมต่อของเซลล์ประสาทที่อนุมานทางสถิติในเครือข่ายประสาทที่สุ่มตัวอย่างย่อยมีความสัมพันธ์อย่างมากกับความแปรปรวนร่วมของสไปค์เทรน ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับโครงสร้างของวงจรประสาทและคุณสมบัติการคำนวณ[ 20 ]
อนาคตของการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์
การใช้แบบจำลองที่แตกต่างกันและเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์สร้างโอกาสสำหรับวิธีการใหม่ในการทำความเข้าใจการทำงานของระบบประสาท ในการทำเช่นนั้น เทคโนโลยีเหล่านี้มีศักยภาพที่จะนำเสนอการรักษาและเทคโนโลยีขั้นสูงเพื่อช่วยในพยาธิสภาพที่เกี่ยวข้องกับประสาทวิทยา เช่น โรคอัลไซเมอร์และโรคเครียดหลังเหตุการณ์สะเทือนใจ[ 21 ]ดังที่กล่าวไว้ข้างต้น เครือข่ายประสาทเทียมได้วางรากฐานให้กับประสาทวิทยาในการศึกษา "พฤติกรรมที่ซับซ้อน กิจกรรมประสาทที่หลากหลาย และการเชื่อมต่อวงจร" ในรูปแบบที่ไม่สามารถศึกษาได้มาก่อน[ 22 ]เครือข่ายประสาทเทียมช่วยให้นักวิทยาศาสตร์มีเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยในการสร้างแบบจำลองพฤติกรรมที่ซับซ้อนและกิจกรรมที่ซับซ้อน และให้มุมมองการเพิ่มประสิทธิภาพ[ 22 ]การศึกษาล่าสุดที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เฟซระหว่างสมองกับคอมพิวเตอร์ (BCIs) แสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีนี้ทำงานอย่างไรในการปรับปรุงการเขียนโปรแกรมระบบประสาทของผู้ป่วยที่เป็นอัมพาต โดยการป้อนความตั้งใจในการเคลื่อนไหวของแต่ละบุคคลผ่านการบันทึกประสาทภายในคอร์เท็กซ์เพื่อควบคุมคำสั่ง ผู้ป่วยสามารถโต้ตอบกับอุปกรณ์ภายนอกหรือฟื้นคืนการทำงานของประสาทสัมผัสและการเคลื่อนไหวได้[ 23 ]การประยุกต์ใช้เครือข่ายประสาทเทียมในอนาคตจะยังคงสร้างต่อยอดจากความสามารถที่ได้รับความสนใจในสาขาวิทยาศาสตร์ประสาทอยู่แล้ว เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การสร้างแบบจำลองคอร์เทกซ์ภาพเชิงทำนาย การเร่งการค้นพบยาและการบำบัดรักษา และการกระตุ้นการพัฒนาและความยืดหยุ่นของระบบประสาท[ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ]
การปรับปรุงล่าสุด
ในแง่ของการค้นพบทางประสาทวิทยาศาสตร์ชีวภาพล่าสุด การวิจัยเบื้องต้นส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่ลักษณะทางไฟฟ้าของเซลล์ประสาท แต่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ส่วนที่สำคัญอย่างยิ่งของการวิจัยคือการสำรวจบทบาทของสารสื่อประสาทเช่นโดปามีนอะเซทิลโคลีนและเซโรโทนินที่มีต่อพฤติกรรมและการเรียนรู้[ 28 ] [ 29 ]
แบบจำลอง ทางชีวฟิสิกส์เช่นทฤษฎี BCMมีความสำคัญในการทำความเข้าใจกลไกของความยืดหยุ่นของไซแนปส์และมีการประยุกต์ใช้ในทั้งวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และประสาทวิทยาศาสตร์[ 30 ]