La nostra struttura offre competenze e strumenti per lo sviluppo di modelli computazionali all’avanguardia del sistema nervoso, basati su reti neurali di tipo spiking. Questi modelli includono neuroni artificiali con dinamiche biofisiche realistiche e molteplici meccanismi di plasticità sinaptica (potenziamento e depressione a lungo termine) per riprodurre i processi di apprendimento del cervello. Inoltre, vengono integrati modelli di astrociti (cellule gliali) per simulare le interazioni neurone-glia all’interno delle reti, utilizzando piattaforme di simulazione neuromorfica su larga scala come NEST. Il servizio consente quindi di ricreare in silico circuiti cerebrali complessi (ad es. microcircuiti del cervelletto, del talamo o del tronco encefalico) e di studiarne il comportamento dinamico in condizioni sia fisiologiche sia patologiche.

Valore per la ricerca

Il servizio consente di investigare in silico i meccanismi di apprendimento e adattamento nei circuiti neurali, integrando plasticità sinaptica distribuita e interazioni neurone–glia. I modelli permettono di testare ipotesi neuroscientifiche difficilmente accessibili sperimentalmente, favorendo una comprensione più profonda delle dinamiche di rete e riducendo la dipendenza dalla sperimentazione animale.

Valore per la clinica

Le piattaforme di simulazione permettono di studiare l’impatto di patologie neurologiche e di interventi di neuromodulazione (es. stimolazione non invasiva) sui circuiti cerebrali. I modelli spiking supportano l’interpretazione dei dati clinici e aprono la strada allo sviluppo di approcci predittivi e, in prospettiva, di modelli computazionali personalizzati del paziente.

Valore per l’industria

Le reti neurali spiking e i modelli neuro-gliali trovano applicazione nello sviluppo di sistemi intelligenti bio-ispirati per la robotica e il controllo adattativo. L’integrazione di principi neuroscientifici consente la realizzazione di dispositivi e algoritmi più autonomi, efficienti e capaci di apprendimento online, con ricadute nell’AI neuromorfica e nelle tecnologie emergenti.