[en] The goal of this project is the automatic calibration in real-time of neural models to use them in hybrid circuits consisting of living neurons from biological systems and software neurons. These connections are made via two-way artificial synapses between living neurons and artificial neurons. Automatic calibration is an important step in this type of connections because of the short period of time during which hybrid circuits preparations can be used, just a few hours. In addition, there is a large variability between each biological network which should be assessed in each experiment. This is a difficult task that can be avoided. It is also interesting to study the connection parameters between different experiments, or compare how different factors affect the connection. These hybrid circuits are useful in the area of neuroscience research, allowing to characterize single neuron and neural network dynamics. They also allow better control of irregular activities, something limited by traditional neurophysiological techniques. This control can be useful in the context of some neurological diseases. Neurons of a central pattern generator circuit from a common crab have been used to built hybrid circuits with an electrical connection to synchronize the living neurons and the models. The used neural models have a spiking-bursting behavior for the variable that represents the membrane potential. The strict timing restrictions imposed by these connections have been taking into account using close loop techniques, as well as the necessary scaling between models and living neurons. To meet the timing constraints different alternatives available in a typical installation of the Linux kernel have been explored. Also the RTAI extension have been used, which provides real-time to the Linux kernel. Sending and receiving data has been managed by the COMEDI libraries, which allow a transparent communication with the data acquisition cards. The project presents algorithms that scale models and signals and determine the appropria- te value of the coupling conductance. Synchronization between different models and neurons, including a validation performed with an hybrid circuit is achieved.

[es] Este proyecto tiene como objetivo la calibración automática en tiempo real de modelos neuronales para su uso en circuitos híbridos, compuestos por neuronas vivas procedentes de sistemas biológicos y neuronas software. Estas conexiones se realizan por medio de sinapsis artificiales bidireccionales entre las neuronas vivas y las neuronas artificiales. La calibración automática supone un paso importante en este tipo de conexiones dada la corta vida útil durante la cual pueden utilizarse las preparaciones de circuitos híbridos, apenas unas horas. Además los valores a fijar varían entre cada red biológica, por lo cual deben ser establecidos en cada experimento, siendo una tarea difícil que es posible y deseable evitar. También es interesante para estudiar los valores de conexión entre diferentes experimentos, o comparar como afectan diferentes factores en la conexión. Los circuitos híbridos son de gran utilidad en el área de la investigación en neurociencia, ya que permiten caracterizar las dinámicas neuronales, así como las de las redes que conforman. También permiten mejorar el control de la actividad neuronal patológica, algo limitado por las técnicas neurofisiológicas tradicionales, lo cual puede ser incluso utilizado para combatir enfermedades neurológicas. En los circuitos híbridos realizados se han utilizado neuronas pertenecientes a circuitos generadores de patrones del cangrejo de mar común, utilizando una conexión eléctrica para sincronizar el circuito vivo y el modelo. Los modelos neuronales software utilizados poseen un comportamiento en ráfagas de disparo para la variable que representa el potencial de membrana. A la hora de realizar las conexiones ha sido necesario contar con las estrictas restricciones temporales que imponen estas conexiones por medio de la utilización de técnicas de ciclo cerrado, así como el escalado necesario entre modelos y neuronas vivas. Para cumplir las condiciones de temporalidad se han explorado diferentes alternativas disponibles en una instalación típica del kernel Linux. También se ha utilizado la extensión RTAI, que proporciona tiempo real al kernel Linux. El envío y recepción de datos ha sido gestionado por medio de las librerías COMEDI, que permiten gestionar de manera transparente el uso de tarjetas de adquisición de datos. El proyecto presenta algoritmos que consiguen escalar los modelos y señales así como determinar el valor de conductancia adecuado, obteniéndose una sincronización natural entre diferentes modelos y neuronas, incluyendo la validación realizada en un circuito híbrido.