La mise en évidence de circuits d'activation dans notre modèle peut être mis en corespondance avec de nombreuses observations sur les circuits neuronaux observés dans le système nerveux. La présence de boucles semble en effet être une donnée fondamentale du fonctionnement des neurones réels.
La présence de tels cycles a en particulier été mise en évidence dans le cortex frontal du macaque [16], on a mesuré des triplets d'activations successives qui présentent une grande précision temporelle, et sont reproductibles chaque fois que la même tâche est demandée à l'animal. Abeles fait donc l'hypothèse qu'il existe une ``synfire chain'' (chaine de tirs synchronisés), caractérisée par des liens forts entre les neurones activés successivement.
Il existe des modèles qui reproduisent de tels circuits d'activation [93], en choisissant explicitement les poids des connexions en fonction des chaines d'activation que l'on souhaite produire, et donne une estimation de la capacité de tels réseaux récurrents à la limite thermodynamique, qui dépend du nombre de séquences, de leur longueur et la densité (sparseness) des connexions.
En introduisant la notion de frustration, nous avons mis en évidence le fait que les couplages contraignent de façon faible mais significative le circuit d'activation qui se met en place à la déstabilisation. Ce circuit minimise en effet une énergie d'interaction fondée sur la covariance des signaux afférents et efférents.
Par ailleurs, la configuration dynamique manifeste une certaine robustesse au cours de la route vers le chaos. Le même circuit se maintient malgré la complexité croissante des dynamiques. Sur les régimes chaotiques, il n'est plus possible de définir la phase des signaux individuels, mais il est possible de déceler sur le champ de chaque relais du circuit le maintien de la même configuration dynamique.
Maintenant qu'on a suffisamment d'outils pour caractériser la dynamique spontanée, on peut se pencher sur les propriétés de sensibilité et d'adaptation dynamique qui peuvent être mises en évidence dans le cas où l'on présente au réseau des motifs statiques ou dynamiques.