Beyinler, nispeten sabit bir yapı ve sınırlı kaynaklar üzerinde son derece esnek ve karmaşık davranışlar üretme konusunda olağanüstü bir yeteneğe sahiptir. Bu yeteneğin arkasındaki temel mekanizmalardan biri kompozisyonelliktir - yani karmaşık görevleri daha basit ve yeniden kullanılabilir parçalara ayırma becerisi.
Araştırmacılar, baskılayıcı nöronların hakim olduğu eşik-doğrusal ağlarda yapısal modülerliğin fonksiyonel kompozisyonelliği nasıl desteklediğini matematiksel olarak incelediler. Çalışmada 'düşük dereceli yapıştırma kuralları' adı verilen yeni bir modüler ağ birleştirme sınıfı tanıtıldı.
Bu yaklaşımda, içsel bağlantıları rastgele olan bileşen alt ağlar, özel düşük dereceli bağlantılar aracılığıyla birbirine bağlanıyor. Bilim insanları, bu tür ağların küresel sabit noktalarının, yerel sabit noktaların kombinasyonları olmak zorunda olduğunu matematiksel olarak kanıtladılar.
Bu keşif, beynin farklı bölgelerinin nasıl koordineli çalıştığını anlamamızda önemli bir adım. Bulgular aynı zamanda yapay sinir ağlarının tasarımında da yol gösterici olabilir, çünkü modülerlik ve kompozisyonellik arasındaki ilişkiyi net matematiksel terimlerle tanımlamış bulunuyor.