Nervous system network models
انسانی اعصابی نظام کا نیٹ ورک نوڈس (مثال کے طور پر، نیوران) پر مشتمل ہوتا ہے جو لنکس کے ذریعے جڑے ہوتے ہیں (مثال کے طور پر، مطابقت پذیری)۔ کنیکٹیویٹی کو جسمانی، فعال، یا الیکٹرو فزیولوجی طور پر دیکھا جا سکتا ہے۔ یہ ویکیپیڈیا کے کئی مضامین میں پیش کیے گئے ہیں جن میں کنکشنزم (اے۔ کے۔ اے) شامل ہیں۔ متوازی تقسیم شدہ پروسیسنگ (پی ڈی پی)، حیاتیاتی عصبی نیٹ ورک، مصنوعی عصبی نیٹ ورک (اے کے اے)۔ نیورل نیٹ ورک)، کمپیوٹیشنل نیورو سائنس کے ساتھ ساتھ اسکولی، جی اے کی کئی کتابوں میں۔ (2002)، سٹرراٹ، ڈی۔، گراہم، بی۔، گلیز، اے۔، اینڈ ولشا، ڈی۔ (2011)، گیرسٹنر، ڈبلیو۔، اینڈ کیسٹلر، ڈبلیو۔ (2002)، اور رومیلہارٹ، جے۔ ایل۔، میک کلیلینڈ، جے۔ ایل۔، اور پی۔ ڈی۔ پی ریسرچ گروپ (1986) دوسروں کے درمیان۔ اس مضمون کا فوکس ایک نیورل نیٹ ورک (تکنیکی طور پر نیوران ماڈل پر مبنی نیورونل نیٹ ورک) کی ماڈلنگ کا ایک جامع نظریہ ہے۔ ایک بار جب نقطہ نظر اور رابطے پر مبنی نقطہ نظر کا انتخاب کیا جاتا ہے، تو ماڈل خوردبین (آئن اور نیوران)، میسوسکوپک (فعال یا آبادی)، یا میکروسکوپک (نظام) کی سطحوں پر تیار کیے جاتے ہیں۔ کمپیوٹیشنل ماڈلنگ سے مراد وہ ماڈل ہیں جو کمپیوٹنگ ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے تیار کیے جاتے ہیں۔ اعصابی نظام نیوران اور سنپیپس سے بنے نیٹ ورکس پر مشتمل ہوتا ہے جو بافتوں سے جڑے ہوتے ہیں اور انہیں کنٹرول کرتے ہیں اور ساتھ ہی انسانی خیالات اور طرز عمل کو متاثر کرتے ہیں۔ اعصابی نظام کے عصبی نیٹ ورک کی ماڈلنگ میں بہت سے عوامل پر غور کرنا پڑتا ہے۔ دماغ اور عصبی نیٹ ورک کو ایک مربوط اور خود مختار فرم ویئر سسٹم کے طور پر سمجھا جانا چاہیے جس میں ہارڈ ویئر (اعضاء)، سافٹ ویئر (پروگرام)، میموری (قلیل مدتی اور طویل مدتی)، ڈیٹا بیس (مرکزی اور تقسیم شدہ)، اور فعال عناصر کا ایک پیچیدہ نیٹ ورک (جیسے نیوران، مطابقت پذیری، اور بافت) اور غیر فعال عناصر (جیسے بصری اور صوتی نظام کے حصے) جو جسم کے اندر اور باہر معلومات لے جاتے ہیں۔ کوئی دماغ اور عصبی نیٹ ورک کا نمونہ کیوں بنانا چاہتا ہے؟ اگرچہ انتہائی جدید ترین کمپیوٹر سسٹم زندگی کے تمام شعبوں میں تیار اور استعمال کیے گئے ہیں، لیکن وہ ہارڈ ویئر اور سافٹ ویئر کی صلاحیتوں میں انسانی نظام کے قریب کہیں نہیں ہیں۔ لہذا، سائنس دان انسانی آپریشن سسٹم کو سمجھنے اور اس کی فعالیتوں کی تقلید کرنے کی کوشش کر رہے ہیں۔ اسے پورا کرنے کے لیے، کسی کو اس کے اجزاء اور افعال کا نمونہ بنانے اور حقیقی زندگی کے ساتھ اس کی کارکردگی کی توثیق کرنے کی ضرورت ہے۔ ایک اچھی طرح سے مصنوعی اعصابی نظام کے کمپیوٹیشنل ماڈل اعصابی نظام کو سیکھنے اور اسے حقیقی زندگی کے مسائل کے حل پر لاگو کرنے کے قابل بناتے ہیں۔ دماغ کیا ہے اور نیورل نیٹ ورک کیا ہے؟ سیکشن 2.1 سابقہ سوال کو ارتقائی نقطہ نظر سے حل کرتا ہے۔ دوسرے سوال کا جواب ریمن و کاجل (1894) کے تجویز کردہ عصبی نظریے پر مبنی ہے۔ انہوں نے قیاس کیا کہ ابتدائی حیاتیاتی اکائی ایک فعال خلیہ ہے، جسے نیوران کہا جاتا ہے، اور انسانی مشین ایک وسیع نیٹ ورک کے ذریعے چلائی جاتی ہے جو ان نیوران کو جوڑتا ہے، جسے نیورل (یا نیورونل) نیٹ ورک کہا جاتا ہے۔ اعصابی نظام پر مشتمل انسانی مشین بنانے کے لیے عصبی نیٹ ورک انسانی اعضاء کے ساتھ مربوط ہوتا ہے۔ اعصابی نظام کے مختلف پہلوؤں کے بے شمار نمونے تیار کیے گئے ہیں اور اوپر شناخت کیے گئے کئی ویکیپیڈیا مضامین ہیں جو اس موضوع پر تیار کیے گئے ہیں۔ اس مضمون کا مقصد تمام ماڈلز کا ایک جامع نظریہ پیش کرنا اور قارئین کو، خاص طور پر ایک نوسکھیا شخص کو، مختلف ذرائع کے حوالے سے نیورو سائنس فراہم کرنا ہے۔ نیٹ ورک کی خصوصیات عصبی نیٹ ورک کی بنیادی ساختی اکائی ایک فعال جنکشن کے ذریعے ایک نیوران کا دوسرے سے رابطہ ہے، جسے مطابقت پذیری کہتے ہیں۔ وسیع پیمانے پر مختلف خصوصیات کے نیوران مطابقت پذیری کے ذریعے ایک دوسرے سے جڑے ہوتے ہیں، جن کی خصوصیات بھی متنوع کیمیائی اور برقی خصوصیات کی ہوتی ہیں۔ دماغ اور نیورل نیٹ ورک کے تمام ممکنہ ماڈلنگ کا ایک جامع نظریہ پیش کرنے میں، ایک نقطہ نظر نیٹ ورک کی خصوصیات اور ان اہداف کی بنیاد پر مواد کو منظم کرنا ہے جن کو پورا کرنے کی ضرورت ہے۔ مؤخر الذکر یا تو دماغ اور اعصابی نظام کو بہتر طور پر سمجھنے کے لیے ہو سکتا ہے یا کل یا جزوی اعصابی نظام سے حاصل کردہ علم کو حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز جیسے مصنوعی ذہانت، نیوروتھکس یا معاشرے کے لیے طبی سائنس میں بہتری پر لاگو کرنے کے لیے ہو سکتا ہے۔ نیٹ ورک کنیکٹیویٹی اور ماڈل اعلی سطح کی نمائندگی پر، نیوران کو تین میں سے کسی ایک طریقے سے نیورل نیٹ ورک بنانے کے لیے دوسرے نیوران سے منسلک دیکھا جا سکتا ہے۔ ایک مخصوص نیٹ ورک کو جسمانی طور پر (یا جسمانی طور پر) منسلک نیٹ ورک کے طور پر پیش کیا جا سکتا ہے اور اس طرح سے ماڈل کیا جا سکتا ہے۔ اس کے کئی طریقے ہیں (دیکھیں اسکولی، جی اے۔ (2002) سپورنس، او۔ (2007)، کنیکشنزم، رومیلہارٹ، جے ایل، میک کلیلینڈ، جے ایل، اور پی ڈی پی ریسرچ گروپ (1986)، اربب، ایم اے۔ (2007)۔ یا، یہ ایک فعال نیٹ ورک تشکیل دے سکتا ہے جو کسی خاص کام کو انجام دیتا ہے اور اسی کے مطابق ماڈلنگ کرتا ہے (ہنی، سی جے، کوٹر، آر، بریکس پیئر، آر، اور اسپورنس، او۔ (2007)، اربب، ایم اے۔ (2007)۔ تیسرا طریقہ یہ ہے کہ ریاضیاتی ماڈل کے ذریعے عصبی نظام کے حیاتیاتی اجزاء کے کام کرنے کے نظریہ کو ریاضیاتی مساوات کے ایک سیٹ کی شکل میں قیاس کیا جائے۔ مساوات کے متغیرات ماڈل بنائے جانے والے وجود کی کچھ یا تمام نیورو بائیولوجیکل خصوصیات ہیں، جیسے کہ ڈینڈرائٹ کے طول و عرض یا نیوران میں محور کے ساتھ ایکشن پوٹینشل کی محرک کی شرح۔ ریاضیاتی مساوات کو کمپیوٹیشنل تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے حل کیا جاتا ہے اور نتائج کی توثیق یا تو تخروپن یا تجرباتی عمل سے کی جاتی ہے۔ ماڈلنگ کے اس نقطہ نظر کو کمپیوٹیشنل نیورو سائنس کہا جاتا ہے۔ یہ طریقہ کار آئنک سطح سے لے کر دماغ کے نظام کی سطح تک اجزاء کو ماڈل بنانے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ یہ طریقہ حیاتیاتی اجزاء کے مربوط نظام کی ماڈلنگ کے لیے لاگو ہوتا ہے جو انٹرمیڈیٹ ایکٹیو نیوران کے ذریعے ایک نیوران سے دوسرے نیوران تک انفارمیشن سگنل لے جاتا ہے جو سگنل کو پاس کر سکتا ہے یا نئے یا اضافی سگنل بنا سکتا ہے۔ کمپیوٹیشنل نیورو سائنس کا نقطہ نظر بڑے پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے اور یہ دو عام ماڈلز پر مبنی ہے، ایک سیل میمبرین پوٹینشل گولڈمین (1943) اور ہڈکن اینڈ کاٹز (1949)، اور دوسرا ایکشن پوٹینشل (انفارمیشن سگنل) کے ہڈکن-ہکسلے ماڈل پر مبنی ہے۔ ماڈلنگ لیولز سٹرراٹ، ڈی۔، گراہم، بی۔، گلیز، اے۔، اور ولشا، ڈی۔ (2011) نیورو سائنس کے حیاتیاتی ماڈل کو آئن چینلز سے لے کر اعصابی نظام کی سطح تک سائز اور فنکشن کی بنیاد پر نو سطحوں میں درجہ بندی کرتے ہیں۔ ٹیبل 1 نیورونل نیٹ ورک کے لیے اس پر مبنی ہے۔ سپورنس، او۔ (2007) دماغی رابطے، ساختی اور فعال اقسام پر مبنی ماڈلنگ پر اپنے مضمون میں پیش کرتا ہے۔ ایک نیٹ ورک جو نیوران اور سنپیٹک سطح پر جوڑتا ہے مائکرو اسکیل میں آتا ہے۔ اگر نیوران کو کالموں اور چھوٹے کالموں کی آبادی میں گروپ کیا جاتا ہے، تو سطح کو میسو اسکیل کے طور پر بیان کیا جاتا ہے۔ میکروسکل نمائندگی نیٹ ورک کو بین علاقائی راستوں سے جڑے دماغ کے علاقوں کے طور پر سمجھتی ہے۔ اربب، ایم اے۔ (2007) ماڈیولر ماڈل میں ماڈیولز اور ذیلی ماڈیولز میں نظام کی درجہ بندی پر غور کرتا ہے۔ سگنلنگ کے طریقے نیورونل سگنل تقریبا 100 ملی وولٹ طول و عرض اور تقریبا 1 سے 2 ملی سیکنڈ کی مدت (گیرسٹنر، ڈبلیو۔، اور کیسٹلر، ڈبلیو۔ (2002) باب 1) کی مختصر برقی دالوں کی ایک ندی پر مشتمل ہوتا ہے۔ انفرادی دال ایکشن پوٹینشل یا اسپائکس ہوتے ہیں اور دالوں کی زنجیر کو اسپائیک ٹرین کہا جاتا ہے۔ ایکشن پوٹینشل میں کوئی معلومات نہیں ہوتی ہے۔ اسپائیک ٹرین کے آغاز کے وقت، اسپائکس کی شرح یا تعدد، اور اسپائیک ٹرین میں اسپائکس کی تعداد اور نمونہ کا مجموعہ معلومات کے مواد یا سگنل پیغام کی کوڈنگ کا تعین کرتا ہے۔ نیوران سیل کے تین اجزاء ہوتے ہیں-ڈینڈرائٹس، سوما، اور ایکسن جیسا کہ شکل 1 میں دکھایا گیا ہے۔ ڈینڈرائٹس، جن کی شاخوں کے ساتھ ایک درخت کی شکل ہوتی ہے، جسے آربر کہا جاتا ہے، دوسرے نیوران سے پیغام وصول کرتے ہیں جن کے ساتھ نیوران سنپیپس کے ذریعے جڑا ہوتا ہے۔ مطابقت پذیری سے ہر ڈینڈرائیٹ کے ذریعہ موصول ہونے والی ایکشن پوٹینشل کو پوسٹسیناپٹک پوٹینشل کہا جاتا ہے۔ پوسٹسیناپٹک پوٹینشلز کا مجموعی مجموعہ سوما کو کھلایا جاتا ہے۔ اندر اور باہر کے سیال کے آئنک اجزاء سیل جھلی کو تقریبا 65 ملی وولٹ کی آرام کی صلاحیت پر برقرار رکھتے ہیں۔ جب مجموعی پوسٹسیناپٹک صلاحیت آرام کی صلاحیت سے تجاوز کر جاتی ہے، تو سیل باڈی یا سوما کے ذریعہ ایک ایکشن پوٹینشل پیدا ہوتا ہے اور محور کے ساتھ پھیلایا جاتا ہے۔ محور میں ایک یا زیادہ ٹرمینل ہو سکتے ہیں اور یہ ٹرمینل نیورو ٹرانسمیٹر کو ان سنپیپس میں منتقل کرتے ہیں جن کے ساتھ نیوران جڑا ہوتا ہے۔ ڈینڈرائٹس کی طرف سے موصول ہونے والے محرک پر منحصر ہے، سوما ایک یا زیادہ اچھی طرح سے الگ الگ ایکشن پوٹینشل یا اسپائیک ٹرین پیدا کر سکتا ہے۔ اگر محرک جھلی کو مثبت صلاحیت کی طرف لے جاتا ہے، تو یہ ایک حوصلہ افزا نیوران ہے ؛ اور اگر یہ آرام کی صلاحیت کو منفی سمت میں آگے بڑھاتا ہے، تو یہ ایک روک تھام نیوران ہے۔ ایکشن پوٹینشل کی نسل کو "فائرنگ" کہا جاتا ہے۔ اوپر بیان کردہ فائرنگ نیوران کو اسپائکنگ نیوران کہا جاتا ہے۔ ہم سیکشن 3.6 میں نیوران کے برقی سرکٹ کا نمونہ بنائیں گے۔ سپائکنگ نیوران کی دو قسمیں ہیں۔ اگر محرک حد کی سطح سے اوپر رہتا ہے اور آؤٹ پٹ ایک اسپائیک ٹرین ہے، تو اسے انٹیگریٹ اینڈ فائر (آئی ایف) نیوران ماڈل کہا جاتا ہے۔ اگر آؤٹ پٹ کو سرکٹ کے امپلس رسپانس پر منحصر ماڈل بنایا جاتا ہے، تو اسے اسپائیک رسپانس ماڈل (ایس آر ایم) (گیسٹنر، ڈبلیو۔ (1995) کہا جاتا ہے۔ اسپائکنگ نیوران ماڈل یہ فرض کرتا ہے کہ اسپائکنگ ٹرین کی تعدد (اس شرح کا الٹا جس پر اسپائکس پیدا ہوتے ہیں) 0 سے شروع ہوتی ہے اور محرک کرنٹ کے ساتھ بڑھتی ہے۔ ایک اور فرضی ماڈل ہے جو فائرنگ کو دہلیز پر ہونے کے لیے وضع کرتا ہے، لیکن تعدد میں ہموار اضافے کے برعکس تعدد میں کوانٹم جمپ ہوتا ہے جیسا کہ اسپائکنگ نیوران ماڈل میں ہوتا ہے۔ اس ماڈل کو ریٹ ماڈل کہا جاتا ہے۔ گیرسٹنر، ڈبلیو۔، اینڈ کیسٹلر، ڈبلیو۔ (2002)، اور سٹرراٹ، ڈی۔، گراہم، بی۔، گلیز، اے۔، اور ولشا، ڈی۔ (2011) اسپائکنگ نیوران ماڈلز اور ریٹ نیوران ماڈلز کے تفصیلی علاج کے لیے اچھے ذرائع ہیں۔ حیاتیاتی بمقابلہ مصنوعی نیورل نیٹ ورک مصنوعی نیورل نیٹ ورک (اے این این) کا تصور میک کلوچ، ڈبلیو ایس اینڈ پٹس، ڈبلیو (1943) نے حیاتیاتی نیوران کے رویے پر مبنی ماڈلز کے لیے متعارف کرایا تھا۔ نوربرٹ وینر (1961) نے اس نئے شعبے کو سائبرنیٹکس کا مقبول نام دیا، جس کا اصول انجینئرنگ، حیاتیات، کنٹرول سسٹم، دماغی افعال اور کمپیوٹر سائنس کے درمیان بین الضابطہ تعلق ہے۔ کمپیوٹر سائنس کے میدان میں ترقی کے ساتھ، وان نیومن قسم کا کمپیوٹر نیورو سائنس کے مطالعہ میں ابتدائی طور پر متعارف کرایا گیا تھا۔ لیکن یہ علامتی پروسیسنگ، غیر متعین حسابات، متحرک عمل، متوازی تقسیم شدہ پروسیسنگ، اور وسیع علمی اڈوں کے انتظام کے لیے موزوں نہیں تھا، جو حیاتیاتی عصبی نیٹ ورک ایپلی کیشنز کے لیے ضروری ہیں ؛ اور دماغ جیسی مشین کی نشوونما کی سمت سیکھنے کی مشین میں تبدیل ہو گئی۔ اس کے بعد سے کمپیوٹنگ ٹیکنالوجی نے بڑے پیمانے پر ترقی کی ہے اور کمپیوٹیشنل نیورو سائنس اب حیاتیاتی عصبی نیٹ ورک کے لیے تیار کردہ ریاضیاتی نمونوں کو سنبھالنے کے قابل ہے۔ مصنوعی اور حیاتیاتی عصبی نیٹ ورک دونوں میں تحقیق اور ترقی جاری ہے جس میں دونوں کو ضم کرنے کی کوششیں بھی شامل ہیں۔ اعصابی نظام کے ماڈل ارتقاء دماغ کا ماڈل "دماغ کا تثلیث نظریہ" میک لین، پی۔ (2003) دماغ کے تنظیمی ڈھانچے کو نظریہ بنانے کے لیے استعمال ہونے والے کئی ماڈلز میں سے ایک ہے۔ دماغ کا سب سے قدیم عصبی ڈھانچہ برین اسٹیم یا "چھپکلی کا دماغ" ہے۔ دوسرا مرحلہ لیمبک یا پیلیو میملین دماغ ہے اور جانوروں کی بقا کے لیے درکار چار افعال انجام دیتا ہے-لڑائی، کھانا کھلانا، بھاگنا اور بدکاری۔ تیسرا مرحلہ نیوکورٹیکس یا نیو میملین دماغ ہے۔ اعلی علمی افعال جو انسانوں کو دوسرے جانوروں سے ممتاز کرتے ہیں بنیادی طور پر پرانتستا میں ہوتے ہیں۔ رینگنے والے جانور کا دماغ پٹھوں، توازن، اور خود مختار افعال، جیسے سانس لینے اور دل کی دھڑکن کو کنٹرول کرتا ہے۔ دماغ کا یہ حصہ فعال ہے، یہاں تک کہ گہری نیند میں بھی۔ لیمبک نظام میں ہائپوتھلمس، ہپپوکیمپس اور امیگدالا شامل ہیں۔ نیوکورٹیکس میں پرانتستا اور دماغ شامل ہیں۔ یہ پریمیٹس کے دماغ اور خاص طور پر انسانی پرجاتیوں سے مطابقت رکھتا ہے۔ تینوں دماغوں میں سے ہر ایک اعصاب کے ذریعے دوسرے دو سے جڑا ہوا ہے، لیکن ایسا لگتا ہے کہ ہر ایک مختلف صلاحیتوں کے ساتھ اپنے دماغ کے نظام کے طور پر کام کرتا ہے۔ (ٹریون دماغ میں مثال دیکھیں۔) پی ڈی پی/کنیکشنسٹ ماڈل کنیکشنسٹ ماڈل متوازی تقسیم شدہ پروسیسنگ فریم ورک سے تیار ہوا جو ایک میٹا تھیوری تشکیل دیتا ہے جس سے مخصوص ایپلی کیشنز کے لیے مخصوص ماڈل تیار کیے جا سکتے ہیں۔ پی ڈی پی نقطہ نظر (رومیل ہارٹ، جے ایل، میک کلی لینڈ، جے ایل، اور پی ڈی پی ریسرچ گروپ (1986)) بہت سے باہمی متعلقہ کارروائیوں کی تقسیم شدہ متوازی پروسیسنگ ہے، جو انسانی اعصابی نظام میں جو کچھ ہو رہا ہے اس سے کچھ ملتا جلتا ہے۔ انفرادی اداروں کو اکائیوں کے طور پر بیان کیا جاتا ہے اور اکائیاں نیٹ ورک بنانے کے لیے جڑی ہوتی ہیں۔ اس طرح، اعصابی نظام کے اطلاق میں، ایک نمائندگی ایسی ہو سکتی ہے کہ اکائیاں نیوران ہوں اور لنکس مطابقت پذیری ہوں۔ دماغی کنیکٹیویٹی ماڈل نیٹ ورک کے دماغی کنیکٹیویٹی ماڈل کی تین قسمیں ہیں (سپورنس، او۔ (2007)۔ "اناٹومیکل (یا ساختی) کنیکٹوٹی" ایک ایسے نیٹ ورک کو بیان کرتا ہے جس میں اناٹومیکل لنکس ہوتے ہیں جو منسلک "یونٹس" کے درمیان مخصوص تعلق رکھتے ہیں۔ اگر منحصر خصوصیات غیر معمولی ہیں، تو اس کی تعریف "فنکشنل کنیکٹوٹی" کے طور پر کی جاتی ہے۔ "مؤثر کنیکٹیویٹی" میں نظام میں مختلف اکائیوں کے درمیان وجہ سے تعاملات ہوتے ہیں۔ جیسا کہ پہلے بیان کیا گیا ہے، دماغی رابطے کو تین سطحوں پر بیان کیا جا سکتا ہے۔ مائیکرو لیول پر، یہ نیوران کو برقی یا کیمیائی مطابقت پذیری کے ذریعے جوڑتا ہے۔ نیوران کے ایک کالم کو میسولیول اور دماغ کے علاقوں میں ایک اکائی کے طور پر سمجھا جا سکتا ہے جو میکرو لیول میں اکائیوں کے طور پر نیوران اور نیوران کی بڑی تعداد پر مشتمل ہوتا ہے۔ مؤخر الذکر معاملے میں روابط بین علاقائی راستے ہیں، جو بڑے پیمانے پر رابطے کی تشکیل کرتے ہیں۔ شکل 2 رابطے کی تین اقسام کو ظاہر کرتی ہے۔ تجزیہ ہدایت شدہ گراف کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے (دیکھیں سپورنس، او۔ (2007) اور ہلگیٹگ، سی۔ سی۔ (2002)۔ ساختی دماغ کنیکٹوٹی کی قسم میں، کنیکٹوٹی ایک غیر معمولی اور ہدایت شدہ گراف ہے۔ فعال دماغی رابطے میں دو طرفہ گراف ہوتے ہیں۔ مؤثر دماغی رابطہ باہمی تعامل کی وجہ اور اثر کے تعلقات کے ساتھ دو طرفہ ہے۔ کنیکٹیویٹی کی ایک اور نمائندگی میٹرکس کی نمائندگی سے ہوتی ہے (دیکھیں سپورنس، او۔ (2007)۔ ہلجیٹگ، سی۔ سی۔ (2002) دماغ کے رابطے کے کمپیوٹیشنل تجزیے کو بیان کرتا ہے۔ دماغی فنکشن کے ماڈیولر ماڈل اربب، ایم۔ اے۔ (2007) ماڈیولر ماڈلز کو درج ذیل بیان کرتا ہے۔ "دماغ کے ماڈیولر ماڈل ایک پیچیدہ نظام کو ساختی ماڈیولز (مثال کے طور پر، دماغ کے علاقوں، تہوں، کالموں) یا فعال ماڈیولز (اسکیما) میں تحلیل کرکے اور مسابقت اور تعاون کے نمونوں کی کھوج کرکے سمجھنے میں مدد کرتے ہیں جو مجموعی طور پر کام کرتے ہیں۔" یہ تعریف وہی نہیں ہے جو فنکشنل کنیکٹوٹی میں بیان کی گئی ہے۔ ماڈیولر نقطہ نظر کا مقصد علمی نمونوں کی تعمیر کرنا ہے اور یہ پیچیدگی میں، جسمانی طور پر بیان کردہ دماغ کے علاقوں (دماغ کے رابطے میں میکرو لیول کے طور پر بیان کیا گیا ہے) اور نیوران کی سطح پر کمپیوٹیشنل ماڈل کے درمیان ہے۔ ماڈلنگ کے لیے ماڈیولز کے تین نظریات ہیں۔ وہ ہیں (1) دماغ کے ڈھانچے کے لیے ماڈیول، (2) اسکیما کے طور پر ماڈیول، اور (3) انٹرفیس کے طور پر ماڈیول۔ شکل 3 سیکیڈز کے اضطراری کنٹرول کے لیے ایک ماڈل کا ماڈیولر ڈیزائن پیش کرتا ہے (اربب، ایم۔ اے۔ (2007)۔ اس میں دو اہم ماڈیول شامل ہیں، ایک سپیریئر کولیکولس (ایس سی) کے لیے، اور ایک برینسٹم کے لیے۔ ان میں سے ہر ایک ذیلی ماڈیولز میں تحلیل ہو جاتا ہے، جس میں ہر ذیلی ماڈیول جسمانی طور پر متعین نیوران کی صف کی وضاحت کرتا ہے۔ شکل 3 (بی) میں شکل 3 (اے) کا ماڈل ایک بہت بڑے ماڈل میں سرایت شدہ ہے جس میں دماغی پرانتستا کے مختلف علاقوں کو شامل کیا گیا ہے (ماڈیولز پری-ایل آئی پی ویز، سی ٹی ایکس، ایل آئی پی، پی ایف سی، اور ایف ای ایف کے ذریعہ نمائندگی کی گئی ہے)، تھیلمس، اور بیسال گینگلیا۔ اگرچہ ماڈل کا تجزیہ ماڈیولر سڑنے کی اس اعلی سطح پر کیا جا سکتا ہے، لیکن ہمیں بیسال گینگلیا، بی جی کو مزید سڑنے کی ضرورت ہے، جیسا کہ شکل 3 (سی) میں دکھایا گیا ہے اگر ہمیں بیسال گینگلیا (کرولی، ایم۔ (1997) کے اندر براہ راست اور بالواسطہ راستوں کو مختلف طور پر ماڈیول کرنے (ایس این سی سے پیدا ہونے والے 2 تیروں) میں ڈوپامائن کے کردار کو الگ کرنا ہے۔ نیورل سیمولیشن لینگویج (این ایس ایل) کو بڑے پیمانے پر عام نیورل نیٹ ورک کے لیے تخروپن نظام فراہم کرنے کے لیے تیار کیا گیا ہے۔ یہ دماغی ماڈلنگ کے لیے آبجیکٹ پر مبنی نقطہ نظر تیار کرنے کے لیے ایک ماحول فراہم کرتا ہے۔ این ایس ایل عصبی ماڈلز کی حمایت کرتا ہے جو بنیادی ڈیٹا ڈھانچے کی عصبی تہوں کے طور پر اسی طرح کی خصوصیات اور اسی طرح کے کنکشن پیٹرن کے ساتھ ہوتے ہیں۔ این ایس ایل کا استعمال کرتے ہوئے تیار کردہ ماڈلز کو برین آپریشن ڈیٹا بیس (بی او ڈی بی) میں درجہ بندی کے لحاظ سے منظم ماڈیولز کے طور پر دستاویزی شکل دی گئی ہے جنہیں نچلی سطحوں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے۔ مصنوعی نیورل نیٹ ورک جیسا کہ سیکشن 2.4 میں ذکر کیا گیا ہے، مصنوعی نیورل نیٹ ورک (اے این این)، یا نیورل نیٹ ورک جیسا کہ اب اسے کہا جاتا ہے، کی ترقی حیاتیاتی نیوران نیٹ ورک کے تخروپن کے طور پر شروع ہوئی اور مصنوعی نیوران کا استعمال کرتے ہوئے ختم ہوئی۔ اہم ترقیاتی کام سیکھنے کے عمل کے ساتھ صنعتی ایپلی کیشنز میں چلا گیا ہے۔ مفروضوں کو آسان بنا کر پیچیدہ مسائل کو حل کیا گیا۔ اعصابی سے متعلق کارکردگی حاصل کرنے کے لیے الگورتھم تیار کیے گئے تھے، جیسے تجربے سے سیکھنا۔ چونکہ دیگر اندرونی حوالوں میں پس منظر اور جائزہ کا احاطہ کیا گیا ہے، اس لیے یہاں بحث ماڈلز کی اقسام تک محدود ہے۔ ماڈل سسٹم یا نیٹ ورک کی سطح پر ہوتے ہیں۔ اے این این کی چار اہم خصوصیات ٹوپولوجی، ڈیٹا فلو، ان پٹ ویلیوز کی اقسام، اور ایکٹیویشن کی شکلیں ہیں (میریلز، ایم آر جی (2003)، مناکاتا، ٹی (1998))۔ ٹوپولوجی ملٹی لیئرڈ، سنگل لیئرڈ یا بار بار ہو سکتی ہے۔ ڈیٹا کا بہاؤ فیڈ بیک کے ساتھ بار بار یا فیڈ فارورڈ ماڈل کے ساتھ غیر بار بار ہو سکتا ہے۔ ان پٹ بائنری، بائی پولر یا مسلسل ہوتے ہیں۔ ایکٹیویشن لکیری، مرحلہ، یا سگمائڈ ہے۔ ملٹی لیئر پرسیپٹرون (ایم ایل پی) تمام اقسام میں سب سے زیادہ مقبول ہے، جسے عام طور پر ایرر الگورتھم کے بیک پروپیگنڈے کے ساتھ تربیت دی جاتی ہے۔ ہر نیوران آؤٹ پٹ کاسکیڈ میں منسلک بعد کی تہوں میں ہر نیوران سے منسلک ہوتا ہے اور اسی پرت میں نیوران کے درمیان کوئی تعلق نہیں ہوتا ہے۔ شکل 4 ایک بنیادی ایم ایل پی ٹوپولوجی (میریلز، ایم آر جی (2003))، اور ایک بنیادی ٹیلی مواصلات نیٹ ورک (سبرامنیم، ایم (2010)) کو دکھاتا ہے جس سے زیادہ تر واقف ہیں۔ ہم ٹیلی کمیونیکیشن نیٹ ورک میں نوڈس پر راؤٹرز کو ایم ایل پی ٹیکنالوجی میں نیوران اور مطابقت پذیری کے لنکس کے برابر کر سکتے ہیں۔ کمپیوٹیشنل نیوران ماڈل کمپیوٹیشنل نیورو سائنس ایک بین الضابطہ شعبہ ہے جو انجینئرنگ، حیاتیات، کنٹرول سسٹم، دماغی افعال، فزیکل سائنسز اور کمپیوٹر سائنس کو یکجا کرتا ہے۔ اس میں بنیادی ترقیاتی ماڈل ہیں جو آئنوں، نیورانوں اور مطابقت پذیری کی نچلی سطح پر کیے جاتے ہیں، نیز نیوران کے درمیان معلومات کا پھیلاؤ بھی ہوتا ہے۔ ان ماڈلز نے اعلی درجے کے ماڈلز کو تیار کرنے کے لیے فعال ٹیکنالوجی قائم کی ہے۔ وہ نیوران میں کیمیائی اور برقی سرگرمیوں پر مبنی ہوتے ہیں جن کے لیے برقی مساوی سرکٹ پیدا ہوتے ہیں۔ خلیے کے اندر بنیادی طور پر پوٹاشیم آئنوں اور باہر سوڈیم آئنوں کے ساتھ نیوران کے لیے ایک سادہ نمونہ توازن کے تحت جھلی پر برقی صلاحیت قائم کرتا ہے، یعنی کوئی بیرونی سرگرمی، حالت نہیں۔ اسے آرام دہ جھلی کی صلاحیت کہا جاتا ہے، جس کا تعین نرنسٹ مساوات (نرنسٹ، ڈبلیو۔ (1888)) سے کیا جا سکتا ہے۔ جھلی کے ایک پیچ کے لیے ایک مساوی برقی سرکٹ، مثال کے طور پر ایک ایکسون یا ڈینڈرائٹ، شکل 5 میں دکھایا گیا ہے۔ ای کے اور ای این اے بالترتیب پوٹاشیم اور سوڈیم چینلز سے وابستہ پوٹینشل ہیں اور آر کے اور آر این اے ان سے وابستہ مزاحمت ہیں۔ سی جھلی کی صلاحیت ہے اور I ماخذ کرنٹ ہے، جو ٹیسٹ کا ذریعہ یا سگنل کا ذریعہ (ایکشن پوٹینشل) ہو سکتا ہے۔ نیوران میں پوٹاشیم-سوڈیم چینلز کے لیے آرام کی صلاحیت تقریبا-65 ملی وولٹ ہوتی ہے۔ جھلی ماڈل خلیے کی جھلی کے ایک چھوٹے حصے کے لیے ہوتا ہے۔ بڑے حصوں کے لیے اسے اسی طرح کے حصوں کو شامل کر کے بڑھایا جا سکتا ہے، جنہیں کمپارٹمنٹس کہا جاتا ہے، جس میں پیرامیٹر کی اقدار ایک جیسی یا مختلف ہوتی ہیں۔ کمپارٹمنٹس کو ایک مزاحمت سے جھرنا پڑتا ہے، جسے محوری مزاحمت کہا جاتا ہے۔ شکل 6 ایک نیوران کا ایک کمپارٹمنٹ ماڈل دکھاتا ہے جو جھلی ماڈل پر تیار ہوتا ہے۔ ڈینڈرائیٹس وہ پوسٹسیناپٹک ریسیپٹر ہوتے ہیں جو دوسرے نیوران سے ان پٹ وصول کرتے ہیں۔ اور ایک یا زیادہ ایکسون ٹرمینلز والا ایکسون نیورو ٹرانسمیٹر کو دوسرے نیوران میں منتقل کرتا ہے۔ دوسرا بلڈنگ بلاک ایکشن پوٹینشل کا ہڈکن-ہکسلے (ایچ ایچ) ماڈل ہے۔ جب ڈینڈرائیٹس سے جھلی کی صلاحیت آرام کرنے والی جھلی کی صلاحیت سے تجاوز کر جاتی ہے، تو ایک نبض نیوران سیل کے ذریعے پیدا ہوتی ہے اور محور کے ساتھ پھیلتی ہے۔ اس پلس کو ایکشن پوٹینشل کہا جاتا ہے اور ایچ ایچ ماڈل مساوات کا ایک مجموعہ ہے جو ماڈل کے ڈیزائن اور پیرامیٹر ویلیوز کے انتخاب کے ذریعے تجرباتی ڈیٹا کو فٹ کرنے کے لیے بنایا جاتا ہے۔ دیگر قسم کے آئنوں پر مشتمل زیادہ پیچیدہ نیوران کے نمونے مساوی سرکٹ میں ہر آئنک چینل کے لیے اضافی بیٹری اور مزاحمت کے جوڑوں کو شامل کر کے حاصل کیے جا سکتے ہیں۔ آئنک چینل غیر فعال یا فعال ہو سکتا ہے کیونکہ وہ وولٹیج کے ذریعے گیٹ کیے جا سکتے ہیں یا لگینڈ ہو سکتے ہیں۔ توسیعی ایچ ایچ ماڈل فعال چینل کی صورتحال کو سنبھالنے کے لیے تیار کیا گیا ہے۔ اگرچہ ایسے نیوران موجود ہیں جو جسمانی طور پر ایک دوسرے سے جڑے ہوئے ہیں، لیکن معلومات زیادہ تر مطابقت پذیری پر کیمیائی عمل کے ذریعے ایک شگاف کے پار منتقل ہوتی ہیں۔ مطابقت پذیری کو بھی کمپیوٹیشنل طور پر ماڈل کیا جاتا ہے۔ پیچیدگی کی اگلی سطح ایکشن پوٹینشلز کا سلسلہ ہے، جو پیدا ہوتے ہیں، جن کے پیٹرن میں منتقل ہونے والے سگنل کی کوڈنگ کی معلومات ہوتی ہے۔ بنیادی طور پر دو قسم کے ایکشن پوٹینشلز، یا اسپائکس ہوتے ہیں، جیسا کہ انہیں کہا جاتا ہے، جو پیدا ہوتے ہیں۔ ایک "انٹیگریٹ اینڈ فائر" (جس پر ہم نے اب تک توجہ دی ہے) اور دوسرا جو شرح پر مبنی ہے۔ مؤخر الذکر ایک ندی ہے جس کی شرح مختلف ہوتی ہے۔ مطابقت پذیری کے پار جانے والے سگنل کو یا تو تعیناتی کے طور پر یا درخواست کی بنیاد پر اسٹاکسٹک عمل کے طور پر بنایا جا سکتا ہے (سیکشن 3.7 دیکھیں)۔ ایک اور جسمانی پیچیدگی اس وقت ہوتی ہے جب نیوران کی آبادی، جیسے وژنری سسٹم میں نیوران کے کالم کو سنبھالنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ گروپ کے اجتماعی رویے (کوٹر، آر، نیلسن، پی، ڈیرفجیلڈ-جانسن، جے، سومر، ایف ٹی، اور نارتھ آف، جی (2002)) پر غور کرکے کیا جاتا ہے۔ اسپائکنگ نیوران ماڈل ایکشن پوٹینشل یا اسپائیک خود کوئی معلومات نہیں رکھتا ہے۔ یہ اسپائکس کی ندی ہے، جسے اسپائک ٹرین کہا جاتا ہے، جو اس کی تعداد اور اسپائکس کے نمونے اور اسپائکس کے وقت کی معلومات رکھتی ہے۔ پوسٹسیناپٹک پوٹینشل یا تو مثبت، پرجوش مطابقت پذیری یا منفی، روک تھام مطابقت پذیری ہو سکتی ہے۔ ماڈلنگ میں، پوسٹسیناپٹک نیوران میں ڈینڈرائٹس کے ذریعہ موصول ہونے والی پوسٹسیناپٹک پوٹینشلز مربوط ہوتی ہیں اور جب مربوط پوٹینشل آرام کی صلاحیت سے تجاوز کر جاتی ہے، تو نیوران اپنے محور کے ساتھ ایک ایکشن پوٹینشل فائر کرتا ہے۔ یہ ماڈل انٹیگریٹ اینڈ فائر (آئی ایف) ماڈل ہے جس کا سیکشن 2.3 میں ذکر کیا گیا تھا۔ آئی ایف ماڈل سے قریب سے متعلق ایک ماڈل ہے جسے اسپائیک رسپانس ماڈل (ایس آر ایم) (گیرسٹنر، ڈبلیو۔ (1995) پیجز 738-758) کہا جاتا ہے جو ان پٹ محرک سگنل کے ساتھ پیچیدہ امپلس فنکشن رسپانس پر منحصر ہے۔ یہ عصبی نیٹ ورک کو تیز کرنے کے لیے تیار کردہ بڑی تعداد میں ماڈلز کے لیے ایک بنیاد بناتا ہے۔ اسپائیک ٹرین کا آئی ایف اور ایس آر ماڈل ٹائپ I نیوران میں ہوتا ہے، جس میں صفر سے شروع ہونے والے محرک کرنٹ میں اضافے کے ساتھ اس واقعے کی اسپائیک ریٹ یا اسپائیک فریکوئنسی آسانی سے بڑھ جاتی ہے۔ اسپائیک ٹرین نسل کا ایک اور رجحان ٹائپ II نیوران میں ہوتا ہے، جہاں فائرنگ آرام دہ ممکنہ حد پر ہوتی ہے، لیکن غیر صفر تعدد پر کوانٹم چھلانگ کے ساتھ۔ ماڈلز کو اسپائیک ٹرین کی شرح (فریکوئنسی) کا استعمال کرتے ہوئے تیار کیا گیا ہے اور انہیں شرح پر مبنی ماڈل کہا جاتا ہے۔ اعصابی نظام کے افعال کو سمجھنے کے لیے جو چیز اہم ہے وہ یہ ہے کہ نیوران میں ایکشن پوٹینشل کے ذریعے پیغام کو کس طرح کوڈ اور منتقل کیا جاتا ہے۔ اس بارے میں دو نظریات ہیں کہ جس سگنل کو پھیلایا جا رہا ہے اسے اسپائکس میں کیسے کوڈ کیا جاتا ہے کہ آیا یہ پلس کوڈ ہے یا ریٹ کوڈ۔ سابقہ میں، یہ محرک کے وقت سے پہلے سپائیک کی وقت کی تاخیر ہے جیسا کہ پوسٹسیناپٹک رسیور کے ذریعہ دیکھا جاتا ہے جو کوڈنگ کا تعین کرتا ہے۔ ریٹ کوڈ میں، یہ اسپائیک کی اوسط شرح ہے جو کوڈنگ کو متاثر کرتی ہے۔ یہ یقینی نہیں ہے کہ ہر معاملے میں اصل جسمانی رجحان کون سا ہے۔ تاہم، دونوں صورتوں کو کمپیوٹیشنل طور پر ماڈل کیا جا سکتا ہے اور تجرباتی نتائج سے ملنے کے لیے پیرامیٹرز مختلف ہوتے ہیں۔ پلس موڈ ماڈل کے لیے زیادہ پیچیدہ ہے اور متعدد تفصیلی نیوران ماڈل اور آبادی کے ماڈل گیرسٹنر اور کیسٹلر نے گیرسٹنر، ڈبلیو۔، اینڈ کیسٹلر، ڈبلیو۔ (2002) کے پارٹس I اور II اور سٹرریٹ، ڈی۔، گراہم، بی۔، گلیز، اے۔، اور ولشا، ڈی۔ (2011) کے باب 8 میں بیان کیے ہیں۔ ایس آر ماڈل سے وابستہ ایک اور اہم خصوصیت اسپائیک ٹائم پر منحصر پلاسٹکٹی ہے۔ یہ سنایپس کی پلاسٹکیت پر ہیب کے مفروضے پر مبنی ہے، جس میں کہا گیا ہے کہ "نیوران جو ایک ساتھ فائر کرتے ہیں وہ ایک ساتھ تار لگاتے ہیں"۔ اس کی وجہ سے مطابقت پذیری طویل مدتی قوت (ایل ٹی پی) یا طویل مدتی افسردگی (ایل ٹی ڈی) بن جاتی ہے۔ سابقہ دو نیوران کے درمیان مطابقت پذیری کو مضبوط کرنا ہے اگر پوسٹسیناپٹک اسپائیک عارضی طور پر پریسیناپٹک اسپائیک کے فورا بعد آتا ہے۔ اگر یہ الٹا ہوتا ہے تو مؤخر الذکر ہوتا ہے، یعنی، پریسیناپٹک سپائیک پوسٹسیناپٹک سپائیک کے بعد ہوتا ہے۔ گرسٹنر، ڈبلیو۔ اینڈ کیسٹلر، ڈبلیو۔ (2002) باب 10 میں اور سٹرراٹ، ڈی۔، گراہم، بی۔، گلیز، اے۔، اور ولشا، ڈی۔ (2011) باب 7 میں پلاسٹکٹی اور کوڈنگ پر ہیبیئن ماڈلز سے متعلق مختلف ماڈلز پر تبادلہ خیال کرتے ہیں۔ اعصابی نظام نیٹ ورک ماڈل چھوٹے، درمیانے اور بڑے نیٹ ورکس کے لیے ماڈل تیار کرنے میں شامل چیلنج ہاڈکن-ہکسلے نیورونل ماڈل میں درست آسان مفروضے بنا کر اور ان ماڈلز کو ڈیزائن کرنے کے لیے مناسب طریقے سے توسیع دے کر پیچیدگی کو کم کرنے میں سے ایک ہے (دیکھیں باب 9 کا سٹرریٹ، ڈی، گراہم، بی، گلیز، اے، اور ولشا، ڈی۔ (2011)، کوٹر، آر، نیلسن، پی، ڈیرفجیلڈ-جانسن، جے، سومر، ایف ٹی، اور نارتھ آف، جی۔ (2002)، اور باب 9 کا گیرسٹنر، ڈبلیو، اور کیسٹلر، ڈبلیو۔ (2002))۔ نیٹ ورک ماڈلز کو یا تو نیوران کے نیٹ ورک کے طور پر درجہ بند کیا جا سکتا ہے جو پرانتستا کی مختلف سطحوں کے ذریعے پھیلتا ہے یا نیوران کی آبادیوں کو ملٹی لیول نیوران کے طور پر آپس میں جڑا ہوا ہے۔ نیوران کی مقامی پوزیشننگ 1 -، 2-یا 3 جہتی ہو سکتی ہے ؛ مؤخر الذکر کو چھوٹے عالمی نیٹ ورک کہا جاتا ہے کیونکہ ان کا تعلق مقامی خطے سے ہوتا ہے۔ نیوران یا تو حوصلہ افزا ہو سکتا ہے یا روک سکتا ہے، لیکن دونوں نہیں۔ ماڈلنگ ڈیزائن کا انحصار اس بات پر ہے کہ آیا یہ مصنوعی نیوران ہے یا نیورونل ماڈل کا حیاتیاتی نیوران۔ فائرنگ موڈ کے لیے ٹائپ I یا ٹائپ II کا انتخاب کرنے کی ضرورت ہے۔ نیوران میں سگنلنگ شرح پر مبنی نیوران، اسپائکنگ رسپانس نیوران، یا گہرے دماغ کی محرک ہو سکتی ہے۔ نیٹ ورک کو فیڈ فارورڈ یا بار بار آنے والی قسم کے طور پر ڈیزائن کیا جا سکتا ہے۔ کمپیوٹیشنل وسائل کی صلاحیتوں کے لیے نیٹ ورک کو بڑھانے کی ضرورت ہے۔ بڑے پیمانے پر تھیلاموکورٹیکل نظاموں کو بلیو برین پروجیکٹ (مارکم، ایچ۔ (2006)) کے انداز میں سنبھالا جاتا ہے۔ اعصابی نظام کی نشوونما کے ماڈل جسمانی فعلیات اور مورفولوجی کی نشوونما کے ماڈلنگ کے لیے کوئی عمومی ماڈلنگ تصورات موجود نہیں ہیں جو کہ نیورونل نیٹ ورک کے رویے سے ملتے جلتے ہیں، جو کہ ایچ ایچ ماڈل پر مبنی ہے۔ شنکل، ڈبلیو آر، ہارا، جے، فالون، جے ایچ، اور لینڈنگ، بی ایچ (2002) کمپیوٹیشنل ماڈلز میں ترقی پذیر انسانی دماغی پرانتستا کے نیورواناٹومیکل ڈیٹا کے اطلاق کو بیان کرتے ہیں۔ سٹرراٹ، ڈی۔، گراہم، بی۔، گلیز، اے۔، اور ولشا، ڈی۔ (2011) اعصابی سیل مورفولوجی، سیل فزیولوجی، سیل پیٹرننگ، آکولر غلبہ کے نمونوں، اور اعصابی سیل اور پٹھوں کے درمیان تعلق، اور ریٹینوٹوپک نقشوں کی نشوونما میں کمپیوٹیشنل ماڈلنگ کے اعصابی نظام کے پہلوؤں پر تبادلہ خیال کرتے ہیں۔ کیریرا-پرپینن، ایم۔ اے۔ اینڈ گڈ ہیل، جی۔ جے۔ (2002) بصری پرانتستا کے کمپیوٹرائزڈ ماڈلز کی اصلاح سے نمٹنا۔ ماڈلنگ ٹولز بہت زیادہ تعداد میں بنائے گئے ماڈلز کے ساتھ، معلومات کے پھیلاؤ کے لیے ٹولز کے ساتھ ساتھ ماڈل تیار کرنے کے لیے پلیٹ فارم بھی تیار کیے گئے ہیں۔ کئی عمومی ٹولز، جیسے کہ جینسیس، نیورون، ایکس پی پی، اور نیوسم دستیاب ہیں اور ان پر ہکّا، ایم۔ (2002) نے بحث کی ہے۔ کنیکشنزم کمپیوٹیشنل نیورو سائنس نیوروتھکس نان اسپائکنگ نیوران ٹریون برین حوالہ جات کمپیوٹیشنل نیورو سائنس نیورل سرکٹس علمی ماڈلنگ بھی دیکھیں۔