Rete Neurale

Il cervello di ciascuna creature è una rete neurale eterogenea, divisa in lobi ognuno dei quali definisce le caratteristiche elettriche, chimiche e morfologiche di un gruppo di cellule. L’architettura della rete è stata progettata in modo da essere biologicamente plausibile,  computabile dal basso verso l’alto (bottom-up) e con poche strutture top-down.
Il modello iniziale contiene approssimativamente 1000 neuroni, raggruppati in nove lobi, e interconnessi attraverso 5000 sinapsi. Comunque tutti questi parametri sono controllati geneticamente e possono variare durante l’evoluzione.

Struttura

La struttura dell’architettura neurale è stata progettata per soddisfare alcuni criteri:

•  Deve essere molto efficiente computazionalmente (un mondo con ieci creature richiede di processare le informazioni di circa 20.000 neuroni e 100.000 connessioni sinaptiche ogni secondo, in aggiunta al carico imposto dal resto del sistema).
•  La configurazione neurale che controlla la prima generazione delle creature deve essere capace di supportare il modello del cervello pianificato.
•  Deve essere capace di esprimere molti altri possibili modelli neurali, a partire da quello pianificato.
•  Non deve essere troppo fragile – mutazione e ricombinazione devono avere adeguate possibilità di costruire nuovi sistemi di uguale o maggiore utilità rispetto a quello di partenza.

Neuroni

Tutti i neuroni dentro un singolo lobo condividono le stesse caratteristiche, ma esse possono variare in un vasto range di possibili comportamenti. Alcuni aspetti della dinamica dei neuroni sono semplici parametri, mentre altri sono definiti come espressioni. Tutti questi fattori sono controllati geneticamente durante la costruzione di un lobo. I parametri di un neurone sono i seguenti:
 
 

 
Lo stato interno di un neurone è calcolato attraverso una funzione definita geneticamente e conosciuta come State-Variable Rule o SVRule.  Le SVRules sono composte da codici interpretati e operandi, e sono inoltre usate per il controllo di alcuni aspetti del comportamento sinaptico. Un’espressione SVRule è progettata per essere interpretata molto rapidamente e inoltre devono essere robuste in modo che le mutazioni non causino errori sintattici.
Una SVRule può calcolare nuovi valori dello stato in molti modi (vedi tabella successiva)
 
 

 
Lo stato è dato dall’ingresso corrente modulato da un recettore chimico.

Dopo che lo stato di un neurone è stato calcolato, si applica a questo una funzione rilassamento che gli restituisce uno stato di riposo. Un importante ruolo di questa funzione  rilassamento è quello di meccanismo di smorzamento, poiché più lo stato del neurone è  lontano dall’equilibrio, più velocemente si rilassa. Questa tensione tra l’ingresso e il rilassamento non solo mantiene il sistema in uno stato ragionevolmente stabile, ma inoltre può fornire un’integrazione dei segnali d’ingresso,  in modo che lo stato del neurone rifletta l’intensità e la frequenza degli stimoli.

Dendriti
Ogni neurone è alimentato da uno o più dentriti. Ogni cellula può contenere uno o due differenti classi di dentriti, ognuno con differenti caratteristiche e lobi sorgenti, in modo da fare l’integrazione tra differenti tipi di dati. I principali parametri sono i seguenti
 
 

Il segnale che arriva alla sinapsi è modulato dal STW per fornire un valore in uscita.
Un aumento in STW può essere provocato da un rinforzamento SWRule di solito in risposta all’attività di un recettore chimico. Dopo il disturbo STW e LTW si rilassano esponenzialmente l’uno verso l’altro, e LTW è il più lento.
 

Questa architettura basata sui neuroni è specificata geneticamente, ed è in grado di implementare le seguenti azioni:

• Attenzione della creatura per un oggetto
• Prendere una decisione
• Generalizzazione
• Apprendimento