Made available in DSpace on 2017-07-21T19:25:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Paulo Protachevicz.pdf: 7453134 bytes, checksum: a689d444f78c24e110cb4b4ee9993484 (MD5) Previous issue date: 2016-02-23 / Cellular automata are mathematical models that can be used, among other things, to describe neuronal firing and interactions between neurons. They are simpler than coupled map lattices and oscillator chains, since cellular automata are characterized by discrete space, time, and state variables. The state variables are updated simultaneously according to the values of the variables in their neighborhood, by using deterministic or stochastic rules. The main goal of this work is the investigation of the dynamic range in a neuronal network modelled by celullar automata. Dynamic range is characterized by the capacity of a biological system to discriminate the intensity of an external stimulus. It is a range of intensities for which receptors can encode stimuli. In order to study the dynamic range in a neuronal network modeled by cellular automata, we consider a deterministic evolution rule to describe the neuronal dinamics. To model the interactions between the neurons through chemical and electrical synapses we have used deterministic and non-deterministic rules. By means of this models, it was possible to analyze the influence of chemical synapses and chemical time delay on the dynamic range. For a network with only electrical synapses, which describes intraglomerular region of the olfactory bulb, we found that the addition of weighted chemical synapses may contribute to improve the system sensitivity in response to external perturbation, i.e., to increase the dynamic range of neuronal network. We also verified the existence of bistability regions of the average firing rate and this system behavior is directly related to the region for which there is an increase in the dynamic range value. / Os automatos celulares sao modelos matematicos que podem ser utilizados, entre outras coisas, para descrever o disparo neuronal e as interações entre os neuronios. Eles sao mais simples que redes de mapas acoplados e cadeia de osciladores, dado que os automatos celulares sao caracterizados por apresentar espa¸co, tempo e variaveis de estado discretas. Os estados das variaveis sao atualizados simultaneamente de acordo com os valores das variaveis de seus vizinhos, por uso de regras determinısticas e estocasticas. O principal objetivo deste trabalho ´e investigar a faixa dinamica de uma rede neuronal modelado por automato celular. A faixa dinamica e caraterizada pela capacidade de sistemas biologicos discriminar intensidade de estımulo externo. Sendo o intervalo de intensidades para qual os receptores podem decodificar um certo estımulo. A fim de estudar a faixa dinamica de uma rede neuronal modelada por automato celular, consideramos regras de evolucao determinısticas para descrever a dinamica neuronal. Para modelar as interacoes entre os neuronios atraves de sinapses quımicas e eletricas usamos regras determinısticas e nao determinısticas. Por meio destes modelos, foi possıvel analisar a influencia das sinapses quımicas e do tempo de atraso quımico sobre a faixa dinamica. Para uma rede com apenas sinapses eletricas, que descreve a regiao intraglomerular do bulbo olfatorio,encontramos que a adicao de sinapses quımicas com pesos ponderados pode contribuir para melhorar a sensibilidade do sistema a perturbacao externa, isto e, para aumentar o valor da faixa dinamica de uma rede neuronal. Tamb´em verificamos a existencia de regioes de biestabilidade para a taxa media de disparo e esse comportamento esta diretamente relacionado a regioes onde existe um aumento no valor da faixa dinamica.