عصبی محاسباتی

عصب شناسی محاسباتی

حوزه بین رشته‌ای عصب شناسی محاسباتی، مطالعه رشد، ساختار، فیزیولوژی، پردازش اطلاعات و توانایی‌های شناختی سیستم عصبی است. عصب شناسی محاسباتی از مدل‌های چندمقیاسی ریاضی، تحلیل نظری و شبیه‌سازی عملکرد عصبی از زاویه مولکول‌ها، سلول‌ها و شبکه‌ها، تا سطح شناخت و رفتار استفاده می‌کند.

سوالات متداول عصب شناسی محاسباتی

عصب شناسی محاسباتی چیست؟

عصب شناسی محاسباتی تلاش می‌کند شبکه‌های عصبی دینامیک را شناسایی کند تا اصولی را که سیستم‌های عصبی و فعالیت مغزی را هدایت می‌کنند، بفهمد، که ممکن است به پردازش اطلاعات و بیماری مغزی مرتبط باشد. ماهیت کمی این حوزه عمدتاً با تحلیل محاسباتی پیچیده‌ سیگنال‌های الکتریکی و شیمیایی در مغز به‌منظور درک نقش نورون‌ها در پردازش اطلاعات، با استفاده از مدل‌های ریاضی در مقیاس‌های فضایی-زمانی مختلف مرتبط است. این مدل‌های عصبی داده‌های تجربی ارائه می‌دهند که سپس برای تولید فرضیه‌های جدیدی استفاده می‌شوند که می‌توانند با آزمایش‌های زیستی یا روانشناسی بیشتر آزمایش شوند.

چرا عصب شناسی محاسباتی مهم است؟

مطالعات تحقیقاتی در حوزه عصب شناسی محاسباتی با روانشناسی مکمل هستند تا ماهیت رفتارها را درک کنند. در حالی که یک روانشناس ممکن است رفتار را به نگرش‌ها یا احساسات خاص نسبت دهد، یک عصب شناس محاسباتی ممکن است آن رفتار را با توجه به کارآیی گروه‌های خاصی از نورون‌ها که اطلاعات را در یک زمینه خاص درون مغز منتقل می‌کنند، تفسیر کند. آنها مغز را به‌صورت جعبه سیاه می‌بینند - ورودی‌ها و متغیرهای محیطی متعددی وارد می‌شوند، چیزی درون رخ می‌دهد و سپس رفتار صورت می‌گیرد. عصب‌شناسی محاسباتی تلاش می‌کند عملکرد مغز را شبیه‌سازی کند تا عوامل ناشناخته‌ای را که بر رفتار انسان تأثیر می‌گذارند، بیابد.

همچنان که عصب‌شناسان محاسباتی فهم خود از ساختار مغز انسان را در سطوح سلولی و مولکولی گسترش می‌دهند، حوزه‌های مختلف عصب‌شناسی توسعه می‌یابند و کاربردهای نوآورانه‌ای آغاز می‌شوند. مرزهای مهم عصب‌شناسی محاسباتی شامل حوزه به سرعت در حال گسترش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، علوم پزشکی و روانشناسی انسانی هستند. در آینده، عصب‌شناسان کاربردهایی را پیش‌بینی می‌کنند در بهینه‌سازی تراشه‌های کامپیوتری، ساخت معماری‌های مجتمع-بسیار-بزرگ-مقیاس (VLSI) با مهندسی نورو مورفیک، پیشرفت فناوری رابط انسان و ماشین (HMI) برای معلولان و بیشتر.

روابط بین عصب شناسی محاسباتی و یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین مطالعه علمی مدل‌ها و الگوریتم‌های آماری است که برای خودکارسازی سیستم‌های کامپیوتری برای انجام وظایف خاص بدون دستورالعمل صریح استفاده می‌شود. برخی از عصب شناسان محاسباتی تلاش کرده‌اند این فناوری را در تحقیقات خود ادغام کنند، با توسعه تکنیک‌های جدید تحلیل داده که به آنها اجازه می‌دهد مجموعه‌های داده بزرگتر و پیچیده‌تری را تحلیل کنند که در غیر این صورت قادر به مؤاخذه نبودند. با این حال، این دو اصطلاح نباید به طور متقابل استفاده شوند. به عنوان مثال، بسیاری از عصب شناسان محاسباتی تجربی بر ایجاد مدل‌های شبکه عصبی دینامیکی تمرکز دارند که تا حد امکان واقع‌گرایانه باشند. این جنبه از عصب‌شناسی محاسباتی با یادگیری ماشین هماهنگی ندارد، هر چند بهینه‌سازی Insight های ریاضی درون داده‌ها درباره چگونگی ذخیره‌سازی اطلاعات در مغز ممکن است هم‌پوشانی مفیدی ایجاد کند.

موضوعات تحقیقاتی کنونی عصب شناسی محاسباتی

• مدل‌سازی تک سلولی: نورون‌های منفرد سنگ بنای هر سیستم عصبی هستند. پژوهشگران از مدل‌های کمی استفاده می‌کنند تا بفهمند چگونه این خواص تک سلولی به پردازش اطلاعات و رفتارهای زیربنایی کمک می‌کنند.

• توسعه و جهت‌گیری مدارهای عصبی: عصب‌ شناسان محاسباتی به طور مداوم نگران این هستند که چگونه آکسون‌ها و دندریت‌ها در طی توسعه شکل می‌گیرند، چگونه آکسون‌ها به مکان‌های صحیح در سیستم‌های عصبی مرکزی و محیطی مهاجرت می‌کنند، چگونه زیست‌شناسی مولکولی اتصال‌های عملکردی عصبی را تحت تأثیر قرار می‌دهد و بیشتر.

• رفتار شبکه‌های عصبی: شبکه‌های عصبی زیستی در مقایسه با شبکه‌های عصبی مصنوعی پیچیده و پراکنده هستند. یکی از اهداف در عصب شناسی محاسباتی این است که عملکردهای محاسباتی را در مناطق خاصی از مغز بفهمیم، که اغلب با مدل‌های ساده‌ای مانند مدل ایزینگ تلاش می‌شود. رفتارهای این شبکه‌های متصل می‌توانند با ساده‌سازی تعاملات پیچیده نورون‌های مهاری و تحریکی بیشتر درک شوند به کمک نظریه میانه‌زمینه.

• یادگیری و حافظه: انسان‌ها می‌توانند تعداد زیادی چهره را حفظ کنند و بشناشند، حتی آنهایی که تنها یک بار دیده‌اند. عصب‌شناسان محاسباتی در تلاش هستند بفهمند چگونه سیستم‌های بیولوژیکی می‌توانند چنین محاسبات پیچیده‌ای را با این کارایی انجام دهند و ممکن است یک ماشین هوشمند بسازند که بتواند این توانایی را بازتولید کند.

• عصب شناسی محاسباتی شناختی: CCN بر مدل‌سازی فعالیت بیولوژیکی مغز و فرآیندهای شناختی متمرکز است تا ادراک، رفتار و تصمیم‌گیری را بهتر بفهمند. عصب‌شناسی محاسباتی و شناختی اغلب با یادگیری ماشین و نظریه شبکه‌های عصبی تلاقی دارد.

آیا EMOTIV راه‌حل‌هایی برای عصب‌شناسی محاسباتی ارائه می‌دهد؟

EMOTIV یک طیف دینامیک از راه‌حل‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای تحقیقات عصب شناسی محاسباتی ارائه می‌دهد. عصب‌شناسان محاسباتی می‌توانند از Insight های نوآورانه‌ای با استفاده از EMOTIV’s Brainwear همراه با توانایی مشاهده، ضبط و صادرات داده خام EEG با نرم‌افزار EmotivPRO استفاده کنند. راه‌حل‌های EMOTIV در مطالعات و نشریات علمی، پزشکی و بالینی معتبر برای عصب‌شناسی، بیومتریک، نورواکیک، نورومارکتینگ و کاربردهای فناوری کنترل‌مغزی تائید شده‌اند.

هدست EMOTIV EPOC X داده‌های مغزی حرفه‌ای برای تحقیقات علمی درون عصب مفقود محاسباتی فراهم می‌کند. هدست EMOTIV Insight زمان راه‌اندازی حداقلی و الکترونیک بهینه‌سازی شده‌ای را برای ارائه سیگنال‌های پاک از هر جایی ارائه می‌دهد که آن را برای درک رفتار حافظه ایده‌آل می‌کند. کلاه EMOTIV EPOC FLEX پوشش پر تراکم و سنسورهای نوار مغزی حرکت‌پذیر را که برای محققان حرفه‌ای تحقیقاتی مناسب هستند ارائه می‌دهد.