1。臨界性と自己組織化された臨界性： 脳は、重要なポイントの近くで動作することが提案されており、そこではスケールのない動作を示し、小さな変化に非常に敏感です。 RGメソッドを使用して、そのような臨界性が現れる条件と脳機能への影響を調査できます。
2。ニューラル雪崩： 神経雪崩は、サイズと持続時間に電力法の分布を示す神経活動のカスケードです。 RGメソッドを使用して、これらの雪崩を分析し、認知プロセスとの関係を理解することができます。
3。機能的接続性： RGメソッドは、脳の機能的な接続性を研究するために適用できます。これは、異なる脳領域間の時間的関係を指します。脳を異なる領域に粗くし、関連する相互作用を識別することにより、RGメソッドは、基礎となるネットワーク構造とダイナミクスを明らかにするのに役立ちます。
4。ニューラルネットワークの情報処理： RGメソッドを使用して、ネットワークを粗く伸ばし、ニューロン間の効果的な相互作用を識別することにより、ニューラルネットワークが情報をどのように処理するかを研究することができます。これは、認識、学習、および記憶の根底にある計算原則に関する洞察を提供できます。
5。マルチスケールダイナミクス： 脳は、異なる空間的および時間的スケールにわたって幅広いダイナミクスを示します。 RGメソッドを使用して、さまざまなプロセスが発生する関連スケールを識別し、これらのプロセスがどのように相互作用して複雑な脳機能を引き起こすかを理解できます。
脳情報処理のこれらおよび他の側面にRGメソッドを適用することにより、研究者は、脳の動作方法と複雑な認知機能をどのように生じさせるかをより深く理解することを目指しています。
