Rechnerische Neurowissenschaft

Berechnende Neurowissenschaft

Das interdisziplinäre Feld der berechnenden Neurowissenschaft ist das Studium der Entwicklung, Struktur, Physiologie, Informationsverarbeitung und kognitiven Fähigkeiten des Nervensystems. Die berechnende Neurowissenschaft nutzt mathematische Mehrskalenmodelle, theoretische Analysen und Simulationen der neuronalen Funktion aus der Perspektive von Molekülen, Zellen und Netzwerken, bis hin zu Kognition und Verhalten.

Häufige Fragen zur Berechnenden Neurowissenschaft

Was ist Berechnende Neurowissenschaft?

Die berechnende Neurowissenschaft arbeitet daran, dynamische neuronale Netzwerke zu identifizieren, um die Prinzipien zu verstehen, die neuronale Systeme und die Aktivität des Gehirns regieren, was potenziell mit der Informationsverarbeitung und Gehirnerkrankungen zusammenhängt. Die quantitative Natur des Feldes beschäftigt sich hauptsächlich mit komplexen computergestützten Analysen elektrischer und chemischer Signale im Gehirn, um die Rolle der Neuronen bei der Verarbeitung von Informationen zu verstehen, wobei mathematische Modelle auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen verwendet werden. Diese neuronalen Modelle liefern experimentelle Daten, die dann verwendet werden, um neue Hypothesen zu generieren, die weiter durch biologische oder psychologische Experimente getestet werden können.

Warum ist Berechnende Neurowissenschaft wichtig?

Forschungsstudien im Bereich der berechnenden Neurowissenschaft ergänzen die Psychologie, um die Natur von Verhalten zu verstehen. Während ein Psychologe Verhalten bestimmten Einstellungen oder Emotionen zuschreiben könnte, könnte ein berechnender Neurowissenschaftler dieses Verhalten im Hinblick auf die Effizienz interpretieren, mit der bestimmte Gruppen von Neuronen Informationen in einem bestimmten Kontext im Gehirn weitergeben. Sie betrachten das Gehirn als eine Black Box – es gibt zahlreiche Eingaben und Umweltvariablen, etwas passiert im Inneren, dann wird das Verhalten ausgeführt. Die berechnende Neurowissenschaft versucht, die Gehirnfunktion zu simulieren, um die unbekannten Faktoren zu finden, die das menschliche Verhalten beeinflussen.

Während die berechnenden Neurowissenschaftler ihr Verständnis der Struktur des menschlichen Gehirns auf zellulärer und molekularer Ebene vertiefen, entwickeln sich verschiedene Bereiche der Neurowissenschaften und innovative Anwendungen beginnen zu entstehen. Wichtige Grenzen der berechnenden Neurowissenschaft sind das schnell wachsende Feld der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, medizinische Wissenschaften und die menschliche Psychologie. Weiter in die Zukunft prognostizieren Neurowissenschaftler Anwendungen zur Optimierung von Computerchips, zum Bau von sehr groß angelegten Integrationsarchitekturen (VLSI) mit neuromorpher Technik, zur Weiterentwicklung von Mensch-Maschine-Schnittstellentechnologien (HMI) für Behinderte und mehr.

Was ist die Beziehung zwischen Berechnender Neurowissenschaft und Maschinellem Lernen?

Maschinelles Lernen ist das wissenschaftliche Studium statistischer Modelle und Algorithmen, die verwendet werden, um Computersysteme zu automatisieren, damit sie spezifische Aufgaben ohne explizite Anweisung ausführen können. Einige berechnende Neurowissenschaftler haben versucht, diese Technologie in ihre Forschung zu integrieren, indem sie neue Datenanalysetechniken entwickeln, die es ihnen ermöglichen, größere und komplexere Datensätze zu analysieren, die sie sonst nicht untersuchen könnten. Diese beiden Begriffe sollten jedoch nicht austauschbar verwendet werden. Beispielsweise konzentrieren sich viele experimentelle Neurowissenschaftler darauf, dynamische neuronale Netzwerkmodelle zu erstellen, die so biologisch realistisch wie möglich sind. Dieser Aspekt der berechnenden Neurowissenschaft steht nicht im Einklang mit dem maschinellen Lernen, während die Optimierung mathematischer Erkenntnisse innerhalb von Daten darüber, wie das Gehirn Informationen speichert, möglicherweise eine produktive Überlappung bieten könnte.

Aktuelle Forschungsthemen in der Berechnenden Neurowissenschaft

• Modellierung von Einzelneuronen: Einzelneuronen sind die grundlegenden Bausteine jedes Nervensystems. Forscher nutzen quantitative Modelle, um zu verstehen, wie diese Eigenschaften von Einzelzellen zur Informationsverarbeitung und den zugrunde liegenden Verhaltensweisen beitragen.

• Entwicklung und Richtung von neuronalen Schaltkreisen: Berechnende Neurowissenschaftler befassen sich kontinuierlich damit, wie Axone und Dendriten während der Entwicklung gebildet werden, wie Axone in den zentralen und peripheren Nervensystemen an die richtigen Positionen migrieren, wie molekulare Biologie funktionale neuronale Verbindungen beeinflusst und mehr.

• Das Verhalten neuronaler Netzwerke: Biologische neuronale Netzwerke sind komplex und spärlich im Vergleich zu künstlichen neuronalen Netzwerken. Eines der Ziele der berechnenden Neurowissenschaft ist es, die berechnenden Funktionen in bestimmten Bereichen des Gehirns zu verstehen, was oft mit einfachen Modellen wie dem Ising-Modell versucht wird. Die Verhaltensweisen dieser verbundenen Netzwerke können weiter verstanden werden, indem die komplexen Interaktionen von hemmenden und erregenden Neuronen mit der Mean-Field-Theorie vereinfacht werden.

• Lernen und Gedächtnis: Menschen können eine enorme Anzahl von Gesichtern memorieren und erkennen, selbst solche, die sie nur einmal gesehen haben. Berechnende Neurowissenschaftler versuchen zu verstehen, wie biologische Systeme solche komplexen Berechnungen so effizient durchführen können, und möglicherweise eine intelligente Maschine zu entwickeln, die diese Fähigkeit replizieren könnte.

• Berechnende Kognitive Neurowissenschaft: CKN konzentriert sich darauf, die biologische Aktivität des Gehirns und kognitive Prozesse zu modellieren, um das Verständnis von Wahrnehmung, Verhalten und Entscheidungsfindung zu vertiefen. Berechnende und kognitive Neurowissenschaft überschneiden sich häufig mit maschinellem Lernen und der Theorie neuronaler Netzwerke.

Bietet EMOTIV Lösungen für Berechnende Neurowissenschaft an?

EMOTIV bietet eine dynamische Palette von Hardware- und Softwarelösungen für die Forschung in der berechnenden Neurowissenschaft an. Berechnende Neurowissenschaftler können innovative Erkenntnisse mit EMOTIV’s Brainwear entwickeln, das mit der Fähigkeit kombiniert wird, Roh-EEG-Daten mit der EmotivPRO-Software anzuzeigen, aufzuzeichnen und zu exportieren. Die Lösungen von EMOTIV wurden in begutachteten wissenschaftlichen, medizinischen und klinischen Studien und Publikationen zur Neurowissenschaft, Biometrie, Neuroethik, Neuromarketing und Anwendungen der hirngesteuerten Technologie validiert.

Das EMOTIV EPOC X-Headset liefert professionelle Gehirndaten für akademische Forschungsarbeiten in der berechnenden Neurowissenschaft. Das EMOTIV Insight-Headset zeichnet sich durch minimale Einrichtungszeiten und Elektronik aus, die optimiert ist, um saubere Signale von überall zu erzeugen, was es ideal macht, um Gedächtnisverhalten zu verstehen. Die EMOTIV EPOC FLEX-Kappe bietet hohe Dichteabdeckung und bewegliche EEG-Sensoren, die optimal für Forschungsprofis sind.