1. Criticidad y criticidad autoorganizada: Se ha propuesto que el cerebro funcione cerca de un punto crítico, donde exhibe un comportamiento libre de escala y es muy sensible a pequeños cambios. Los métodos de RG se pueden utilizar para investigar las condiciones bajo las cuales surge dicha criticidad y sus implicaciones para la función cerebral.
2. Avalanchas neuronales: Las avalanchas neuronales son cascadas de actividad neuronal que exhiben distribuciones de ley de potencia en su tamaño y duración. Los métodos de RG se pueden utilizar para analizar estas avalanchas y comprender su relación con los procesos cognitivos.
3. Conectividad funcional: Los métodos de RG se pueden aplicar para estudiar la conectividad funcional del cerebro, que se refiere a las relaciones temporales entre diferentes regiones del cerebro. Al analizar el cerebro en diferentes regiones e identificar las interacciones relevantes, los métodos de RG pueden ayudar a revelar las estructuras y dinámicas de la red subyacente.
4. Procesamiento de información en redes neuronales: Los métodos RG se pueden utilizar para estudiar cómo las redes neuronales procesan la información analizando la red e identificando las interacciones efectivas entre las neuronas. Esto puede proporcionar información sobre los principios computacionales que subyacen a la percepción, el aprendizaje y la memoria.
5. Dinámica multiescala: El cerebro exhibe una amplia gama de dinámicas en diferentes escalas espaciales y temporales. Los métodos de RG se pueden utilizar para identificar las escalas relevantes en las que ocurren diferentes procesos y comprender cómo estos procesos interactúan para dar lugar a funciones cerebrales complejas.
Al aplicar métodos de RG a estos y otros aspectos del procesamiento de información cerebral, los investigadores pretenden obtener una comprensión más profunda de cómo funciona el cerebro y cómo da lugar a funciones cognitivas complejas.
