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Abstrakt

Ein herausragendes Problem in der kognitiven Neurowissenschaft betrifft die Organisation des Gehirns unter verschiedenen Bedingungen. Zum Beispiel kann das Gehirn während des Ruhezustands in zuverlässige und reproduzierbare Netzwerke geclustert werden (z. B. sensorische, standardmäßige, exekutive Netzwerke). Interessanterweise entstehen dieselben Netzwerke unter aktiven Bedingungen als Reaktion auf verschiedene Aufgaben. Wenn ähnliche Muster neuronaler Aktivität unter verschiedenen Bedingungen gefunden wurden und daher unterschiedliche zugrunde liegende Prozesse und Erfahrungen der Umwelt, ist das Gehirn dann nach einem grundlegenden Organisationsprinzip organisiert? Um dies zu testen, wendeten wir mathematische Formalismen an, die von Quantenmechanismen entlehnt waren, um Daten des Elektroenzephalogramms (EEG) zu modellieren. Wir haben eine Tendenz entdeckt, dass EEG-Signale während der „Ruhe“ in vorderen Regionen des Gehirns lokalisiert und während einer Aufgabe (z. B. beim Ansehen eines Films) gleichmäßiger verteilt sind. Darüber hinaus fanden wir analoge Werte zur Heisenbergschen Unschärferelation, was auf eine gemeinsame zugrunde liegende Architektur der menschlichen Gehirnaktivität unter Ruhe- und Aufgabenbedingungen hindeutet. Diese zugrunde liegende Architektur manifestiert sich in der neuartigen Konstante $K_{brain}$ , die mit der geringsten Unsicherheit aus dem Gehirnzustand extrahiert wird. Wir möchten erklären, dass wir die Mathematik der Quantenmechanik verwenden, aber nicht behaupten, dass sich das Gehirn wie ein Quantenobjekt verhält.

Fachbegriffe: Computational Science, Quantenmechanik

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-== Abstract==
+== Abstrakt==
-An outstanding issue in cognitive neuroscience concerns how the brain is organized across different conditions. For instance, during the resting-state condition, the brain can be clustered into reliable and reproducible networks (e.g., sensory, default, executive networks). Interestingly, the same networks emerge during active conditions in response to various tasks. If similar patterns of neural activity have been found across diverse conditions, and therefore, different underlying processes and experiences of the environment, is the brain organized by a fundamental organizational principle? To test this, we applied mathematical formalisms borrowed from quantum mechanisms to model electroencephalogram (EEG) data. We uncovered a tendency for EEG signals to be localized in anterior regions of the brain during “rest”, and more uniformly distributed while engaged in a task (i.e., watching a movie). Moreover, we found analogous values to the Heisenberg uncertainty principle, suggesting a common underlying architecture of human brain activity in resting and task conditions. This underlying architecture manifests itself in the novel constant <math>K_{brain}</math>, which is extracted from the brain state with the least uncertainty. We would like to state that we are using the mathematics of quantum mechanics, but not claiming that the brain behaves as a quantum object.
+Ein herausragendes Problem in der kognitiven Neurowissenschaft betrifft die Organisation des Gehirns unter verschiedenen Bedingungen. Zum Beispiel kann das Gehirn während des Ruhezustands in zuverlässige und reproduzierbare Netzwerke geclustert werden (z. B. sensorische, standardmäßige, exekutive Netzwerke). Interessanterweise entstehen dieselben Netzwerke unter aktiven Bedingungen als Reaktion auf verschiedene Aufgaben. Wenn ähnliche Muster neuronaler Aktivität unter verschiedenen Bedingungen gefunden wurden und daher unterschiedliche zugrunde liegende Prozesse und Erfahrungen der Umwelt, ist das Gehirn dann nach einem grundlegenden Organisationsprinzip organisiert? Um dies zu testen, wendeten wir mathematische Formalismen an, die von Quantenmechanismen entlehnt waren, um Daten des Elektroenzephalogramms (EEG) zu modellieren. Wir haben eine Tendenz entdeckt, dass EEG-Signale während der „Ruhe“ in vorderen Regionen des Gehirns lokalisiert und während einer Aufgabe (z. B. beim Ansehen eines Films) gleichmäßiger verteilt sind. Darüber hinaus fanden wir analoge Werte zur Heisenbergschen Unschärferelation, was auf eine gemeinsame zugrunde liegende Architektur der menschlichen Gehirnaktivität unter Ruhe- und Aufgabenbedingungen hindeutet. Diese zugrunde liegende Architektur manifestiert sich in der neuartigen Konstante <math>K_{brain}</math>, die mit der geringsten Unsicherheit aus dem Gehirnzustand extrahiert wird. Wir möchten erklären, dass wir die Mathematik der Quantenmechanik verwenden, aber nicht behaupten, dass sich das Gehirn wie ein Quantenobjekt verhält.
-Subject terms: Computational science, Quantum mechanics
+Fachbegriffe: Computational Science, Quantenmechanik