A neurociência, em sua situação atual, padece de um mal estranho: ela é rica em dados, mas pobre em teoria.
Em termos mais simples, os estudiosos conseguem registrar as coisas acontecendo no cérebro, mas não compreendem o que os dados significam.
Para sanar esse problema, são necessários novos modelos matemáticos que deem conta dos dados experimentais observados, ou seja, um novo campo da matemática.
Esta nova ciência do cérebro se chama neuromatemática, e é o tema de estudos da equipe do professor Antônio Galves, do Instituto de Matemática e Estatística da USP.
A empreitada, batizada de NeuroMat, conta com uma equipe composta por matemáticos de áreas diversas, além de neurocientistas, cientistas da computação e médicos da USP e de outras instituições nacionais e internacionais. "Trata-se de um centro de matemática pura, inspirado nas questões que a neurobiologia nos coloca", explica Galves.
Cérebro estatístico
Uma das perguntas que o NeuroMat tenta responder é como nosso cérebro codifica e processa estímulos externos. Ao ver uma árvore, por exemplo, é possível reconhecê-la como árvore ainda que seus galhos estejam se movendo ou que suas folhas tenham caído, indicando a capacidade de reconhecermos padrões naquilo que observamos.
Mas este processo é muito mais elaborado do que podemos imaginar em uma primeira análise.
Os cientistas suspeitam que o cérebro seja, na verdade, um exímio estatístico. "A ideia é que existe uma regularidade em nível superior do que a simples aparência e essa regularidade é uma regularidade de caráter estatístico", conta Galves.
Esse processo é chamado de seleção estatística de modelos. No exemplo da árvore, seria a capacidade do cérebro decodificar e processar informações, mesmo variáveis, que fazem com que possamos reconhecer uma árvore. "Procurar regularidades estatísticas através da seleção de modelos é uma ideia revolucionária em neurociência", afirma o matemático.
