Orientador: Prof. Dr. Francisco Javier Ropero Peláez / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2017. / Esta pesquisa tem como objetivo principal criar um modelo fenomenologico de colunas talamo-corticais, por meio do uso de orientação a objetos. Este modelo sera organizado num arcabouço em que sera possível a criação de diferentes redes neurais artificiais nao supervisionadas que se espelham no comportamento e organização do cerebro biologico. Nesta pesquisa, a rede neural que sera modelada e a do koniocortex (camada IV do cortex cerebral), que contem os distintos tipos de neuronios encontrados no talamo e no cortex. O uso da orientação a objetos juntamente com a organização dos neuronios em estruturas colunares tem o intuito de facilitar a inserção de novos componentes futuramente, como neuronios de outras camadas do cortex cerebral. Para tal, foi construido um neuronio artificial usando orientação a objetos e adicionado caracteristicas biologicas como plasticidade sinaptica e plasticidade intrinseca; e um sistema de estruturas colunares que se assemelha ao constatado em colunas talamo-corticais biologicas (com o talamo servindo de porta de entrada das informações sensoriais). Dos resultados obtidos, observou-se classi ficação de padrões e competição emergindo naturalmente da rede, dada a organização dos neuronios inibitorios e as propriedades homeostaticas modeladas, tendo como exemplo o reconhecimento de caracteres alfanumericos e imagens simples em preto e branco (e.g. uma arvore, um sapato, uma casa etc.). / This research aims to create a phenomenological model of thalamocortical columns, through the use of object-oriented programming. This model is going to be organized in a framework in which it will be possible to create many diferent artifcial non supervised neural networks that resemble behavior and organization of the biological brain. In this research, the neural network that is going to be modeled is the koniocortex (layer IV of the cerebral cortex), which contains the distinct types of neurons found in the thalamus and cortex. This object-oriented approach together with the organization of these objects in columnar structures intends to facilitate the insertion of new components hereafter, as neurons from other layers from the cerebral cortex. To this end, it was built an artificial neuron using object-oriented programming with biological characteristics such as synaptic plasticity and intrinsic plasticity; and a columnar structure system that resembles biological thalamocortical columns (with the thalamus as a gateway for sensorial information). From the results obtained, we observed pattern classification and competition naturally emerging from the network, given the organization of inhibitory neurons and the homeostatic properties modeled, taking as an example the recognition of alphanumeric characters and simple black and white images, such as a tree, a shoe, a house, etc.