Grupo de renormalizacao fenomenologico em modelos neuronais proximos a criticalidade
grupo de renormalização fenomenológico; fenômenos críticos; criticalidade
no cérebro; modelos neuronais
grupo de renormalização fenomenológico (PRG) tem sido aplicado ao estudo de fenômenos
invariantes por escala em dados neuronais, fornecendo evidências de fenômenos críticos
no cérebro. No entanto, ainda não está claro o quão confiavelmente essas assinaturas observadas
indicam um comportamento crítico genuíno, uma vez que não está bem estabelecido
quão próximo da criticalidade um sistema precisa estar para que elas emerjam. Neste trabalho,
utilizamos modelos neuronais com pontos críticos conhecidos para investigar em quais
condições o procedimento de PRG produz resultados consistentes. Discutimos como a etapa de
discretização temporal (time-binning) no pré-processamento dos dados pode afetar de forma
crucial os resultados finais, e propomos um método orientado pelos próprios dados para adaptar
o tamanho do bin temporal a fim de contornar esse problema. Nessas condições, o método
PRG detecta comportamento invariante por escala apenas em modelos neuronais dentro de
uma faixa muito estreita em torno do ponto crítico, dando respaldo às conclusões obtidas a
partir de dados experimentais analisados com PRG.