1. Kritik och självorganiserad kritik: Hjärnan har föreslagits att fungera nära en kritisk punkt, där den uppvisar skalfritt beteende och är mycket känslig för små förändringar. RG-metoder kan användas för att undersöka de förhållanden under vilka sådan kritik uppstår och dess konsekvenser för hjärnans funktion.
2. Neurala laviner: Neurala laviner är kaskader av neural aktivitet som uppvisar kraftlagsfördelningar i sin storlek och varaktighet. RG-metoder kan användas för att analysera dessa laviner och förstå deras relation till kognitiva processer.
3. Funktionell anslutning: RG-metoder kan användas för att studera hjärnans funktionella anslutningsmöjligheter, vilket hänvisar till de tidsmässiga förhållandena mellan olika hjärnregioner. Genom att grovkorna hjärnan i olika regioner och identifiera relevanta interaktioner kan RG-metoder hjälpa till att avslöja de underliggande nätverksstrukturerna och dynamiken.
4. Informationsbehandling i neurala nätverk: RG-metoder kan användas för att studera hur neurala nätverk bearbetar information genom att grovkorniga nätverket och identifiera effektiva interaktioner mellan neuroner. Detta kan ge insikter i de beräkningsprinciper som ligger bakom perception, inlärning och minne.
5. Flerskalig dynamik: Hjärnan uppvisar ett brett spektrum av dynamik över olika rumsliga och tidsmässiga skalor. RG-metoder kan användas för att identifiera de relevanta skalorna där olika processer sker och förstå hur dessa processer samverkar för att ge upphov till komplexa hjärnfunktioner.
Genom att tillämpa RG-metoder på dessa och andra aspekter av hjärninformationsbehandling vill forskarna få en djupare förståelse för hur hjärnan fungerar och hur den ger upphov till komplexa kognitiva funktioner.
