Efekan Salman | Neurosciences computationnelles et IA bio-inspirée

NOTE EXPÉRIMENTALE / 01

Déclenchez un neurone. Modifiez une synapse.

Deux expériences montrent comment le courant produit des impulsions et comment leur ordre modifie une connexion.

01 / LIFModèle pédagogique

Quand un neurone émet-il une impulsion ?

Augmentez le courant d'entrée. La tension atteint un seuil, puis le neurone émet une impulsion et revient à sa valeur initiale.

Courant d'entrée2.2 nA

0 nA3 nA

Seuil de déclenchement−55 mV

−60 mV−45 mV

TENSION MEMBRANAIRE0 spikes / 200 ms

Simulation d'Euler : τ = 20 ms, R = 10 MΩ, repos/réinitialisation = −70 mV, période réfractaire = 4 ms.

02 / STDPModèle pédagogique

Quelle impulsion vient en premier ?

Déplacez l'impulsion postsynaptique. Dans cet exemple, pré avant post renforce la synapse ; l'ordre inverse l'affaiblit.

Temps post − pré+12 ms

−40 ms0 ms+40 ms

PrésynaptiquePostsynaptique

VARIATION DE POIDS SIMULÉE+0.110Connection strengthens

STDP illustrative par paire : A+ = 0,20, A− = 0,22, τ = 20 ms. Une paire ; aucun entraînement de réseau ni résultat mesuré.

Pour aller plus loin : Neuronal Dynamics · Bi & Poo (1998)

01 // Contexte

À Propos de Moi

Je suis Efekan, explorateur en neurosciences computationnelles axé sur la simulation de la conscience artificielle, de la prise de décision neuronale et des systèmes bio-inspirés.

Passant des systèmes backend à la modélisation neuronale, je conçois des réseaux à impulsions (SNN), des sondes d'alignement transformeur-cerveau et des architectures cognitives.

AUC 0.963

Précision de décodage neuroanatomique sur l'Allen Brain Atlas (AxonLM)

LIF & SNN

Réseaux neuronaux à impulsions (SNN) et plasticité synaptique STDP

02 // Autres travaux

Autres projets

ABM Multi-Agents

ShipOfFools

Simulation sociale multi-agents (ABM) explorant la psychologie humaine, la dynamique du pouvoir, les réseaux de confiance et la détection d'anomalies.

Décodage Neural

BrainDecode & Neural Dynamics

Décodage de la connectivité cérébrale, des états cognitifs et des signaux EEG via Brian2 et pipelines de traitement du signal.

MLOps de Production

Production ML Systems

Système de production ML de bout en bout et microservice FastAPI conteneurisé (Docker) avec validation stricte des données et modélisation prédictive.