מוח האדם מורכב מרשתות נוירונים. אחת הדרכים לחקור רשתות נוירונים היא מידול מתמטי ממחושב. מודל ה I&F (Integrate and Fire) הוא המודל הקלאסי המדמה את פעילותו הבסיסית של הנוירון. מודל ה F&F (Filter and Fire) הוא מודל מורכב יותר, המתחשב בתופעה מוחית בה משפיע מיקום חיבור הקלט על גבי הנוירון על הפלט המתקבל. במחקרים קודמים נמצא כי עבור נוירון בודד, מודל F&F מדויק יותר מאשר מודל ה I&F ומאפשר העברת מידע רב יותר. במחקר הנוכחי, בדקנו כיצד יתנהגו שני המודלים הללו ברשת. מידלנו את הרשתות בעזרת למידת מכונה והשווינו בין רשתות עם מבנים וממדים שונים.תוצאת המחקר הראו כי רשת F&F מגיעה לביצועים מדויקים יותר במגוון משימות. תוצאה זו מראה כי התופעה הנחקרת מסייעת למוח לשפר את יכולותיו החישוביות ועשויה להסביר מדוע לעתים קלט מתחבר לנוירון מספר פעמים במרחקים שונים מגוף התא. מעבר להבנה על אופן פעולתו של המוח, תוצאות המחקר יאפשרו יצירת מודלי למידת מכונה משופרים.
