संगणकीय तंत्रिका विज्ञान
साझा करें:
संगणकीय न्यूरोसाइंस
संगणकीय न्यूरोसाइंस का अंतर्विभागीय क्षेत्र तंत्रिका तंत्र के विकास, संरचना, शारीरिक क्रियाएँ, जानकारी प्रसंस्करण और संज्ञानात्मक क्षमताओं का अध्ययन है। संगणकीय न्यूरोसाइंस गणितीय बहु-स्तरीय मॉडलों, सैद्धांतिक विश्लेषण और आणविक, कोशिकाओं और जालों के दृष्टिकोण से न्यूरल कार्य का अनुकरण करता है, जो संज्ञान और व्यवहार तक जाता है।
संगणकीय न्यूरोसाइंस सामान्य ज्ञान के प्रश्न
संगणकीय न्यूरोसाइंस क्या है?
संगणकीय न्यूरोसाइंस गतिशील न्यूरल नेटवर्कों की पहचान करने के लिए काम करता है ताकि वे उन सिद्धांतों को समझ सकें जो तंत्रिका प्रणालियों और मस्तिष्क की गतिविधि को नियंत्रित करते हैं, जो संभावित रूप से जानकारी प्रसंस्करण और मस्तिष्क की बीमारियों से संबंधित हो सकते हैं। इस क्षेत्र की मात्रात्मक प्रकृति मुख्य रूप से मस्तिष्क में विद्युत और रासायनिक संकेतों के जटिल संगणकीय विश्लेषण से जुड़ी होती है ताकि यह समझा जा सके कि नर्वोन जानकारी प्रसंस्करण में कैसे योगदान करते हैं, विभिन्न स्थानिक-कालिक स्तरों पर गणितीय मॉडलों का उपयोग करते हुए। ये न्यूरल मॉडल प्रयोगात्मक डेटा प्रदान करते हैं, जिसका उपयोग नए परिकल्पनाओं को उत्पन्न करने के लिए किया जाता है जिन्हें जैविक या मनोवैज्ञानिक प्रयोगों द्वारा आगे परीक्षण किया जा सकता है।
संगणकीय न्यूरोसाइंस महत्वपूर्ण क्यों है?
संगणकीय न्यूरोसाइंस के क्षेत्र में अनुसंधान अध्ययन मनोविज्ञान के साथ व्यवहारों की प्रकृति को समझने में सहायक होते हैं। जबकि एक मनोवैज्ञानिक व्यवहार को कुछ रूचियों या भावनाओं से जोड़ सकता है, एक संगणकीय न्यूरोसाइंटिस्ट उन व्यवहारों की व्याख्या तंत्रिका समूहों की जानकारी को एक विशिष्ट संदर्भ में मस्तिष्क में प्रसारित करने की दक्षता के संदर्भ में कर सकता है। वे मस्तिष्क को एक काले बॉक्स के रूप में देखते हैं - इसमें कई इनपुट और पर्यावरणीय चर प्रस्तुत किए जाते हैं, कुछ भीतर होता है, फिर व्यवहार किया जाता है। संगणकीय न्यूरोसाइंस मस्तिष्क के कार्य का अनुकरण करने का प्रयास करता है ताकि उन अज्ञात कारकों को पाया जा सके जो मानव व्यवहार को प्रभावित करते हैं।
जैसे-जैसे संगणकीय न्यूरोसाइंटिस्ट मानव मस्तिष्क की संरचना को कोशीय और आणविक स्तर पर समझते हैं, न्यूरोसाइंस के विभिन्न क्षेत्र विकसित होते हैं और नई अभिनव आवेदन निकलकर आते हैं। संगणकीय न्यूरोसाइंस के महत्वपूर्ण सीमाओं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग, चिकित्सा विज्ञान, और मानव मनोविज्ञान का तेजी से विस्तार हो रहा क्षेत्र शामिल है। भविष्य में, न्यूरोसाइंटिस्ट कम्प्यूटर चिप्स को अनुकूलित करने, न्यूरोमोर्फिक इंजीनियरिंग के साथ बहुत बड़े पैमाने पर एकीकरण (VLSI) आर्किटेक्ट्स बनाने, विकलांगों के लिए मानव मशीन इंटरफेस (HMI) प्रौद्योगिकी में प्रगति करने और अधिक के लिए अनुप्रयोगों की भविष्यवाणी करते हैं।
संगणकीय न्यूरोसाइंस और मशीन लर्निंग के बीच संबंध क्या है?
मशीन लर्निंग सांख्यिकीय मॉडलों और एल्गोरिदम का वैज्ञानिक अध्ययन है जो कंप्यूटर सिस्टम को विशिष्ट कार्य करने के लिए स्वचालित करने के लिए उपयोग किया जाता है बिना स्पष्ट निर्देश के। कुछ संगणकीय न्यूरोसाइंटिस्टों ने नई डेटा विश्लेषण तकनीकों का विकास करके इस प्रौद्योगिकी को अपने शोध में एकीकृत करने का प्रयास किया है, जो उन्हें बड़े और अधिक जटिल डेटा सेट का विश्लेषण करने की अनुमति देंगी जिन्हें वे अन्यथा नहीं पूछताछ कर पाते। हालांकि, इन दोनों शब्दों का परस्पर उपयोग नहीं किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, कई संगणकीय न्यूरोसाइंस प्रयोगकर्ता उन गतिशील न्यूरल नेटवर्क मॉडल बनाने पर केंद्रित हैं जो जैविक रूप से यथासंभव यथार्थवादी होते हैं। संगणकीय न्यूरोसाइंस का यह पहलू मशीन लर्निंग के साथ मेल नहीं खाता है, जबकि डेटा में गणितीय अंतदृष्टियों का अनुकूलन ऐसा हो सकता है जिससे यह पता चलता है कि मस्तिष्क जानकारी कैसे संग्रहीत करता है, जो एक उत्पादक ओवरलैप प्रदान कर सकता है।
वर्तमान संगणकीय न्यूरोसाइंस अनुसंधान विषय
सिंगल-न्यूरॉन मॉडलिंग: सिंगल न्यूरॉन्स किसी भी तंत्रिका तंत्र के मौलिक निर्माण खंड होते हैं। शोधकर्ता जानकारी प्रसंस्करण और अंतर्निहित व्यवहारों में योगदान देने के लिए इन सिंगल-सेल गुणों को समझने के लिए मात्रात्मक मॉडलों का उपयोग करते हैं।
तंत्रिका परिपथों का विकास और दिशा: संगणकीय न्यूरोसाइंटिस्ट लगातार इस बात की चिंता करते हैं कि विकास के दौरान एक्सॉन्स और डेंड्राइट्स कैसे बनते हैं, एक्सॉन्स केंद्रीय और पेरिफेरल तंत्रिका तंत्र में उचित स्थानों तक कैसे प्रवास करते हैं, आणविक जीवविज्ञान कैसे कार्यात्मक तंत्रिका संबंधों को प्रभावित करता है और अधिक।
न्यूरल नेटवर्कों का व्यवहार: जैविक न्यूरल नेटवर्क कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कों की तुलना में जटिल और विरल होते हैं। संगणकीय न्यूरोसाइंस में एक लक्ष्यों में मस्तिष्क के विशिष्ट क्षेत्रों में संगणकीय कार्यों को समझना है, जिसे सामान्यतः सरल मॉडलों के साथ प्रयास किया जाता है जैसे कि इसिंग मॉडल। इन जुड़े नेटवर्कों के व्यवहारों को मीन-फील्ड थ्योरी का उपयोग करके अवरोधक और उत्तेजक न्यूरॉन्स की जटिल अंतःक्रियाओं को सरल बनाकर और अधिक समझा जा सकता है।
सीखना और स्मृति: मानव इतने सारे चेहरों को याद कर सकते हैं और पहचान सकते हैं, यहां तक कि उन चेहरों को जो उन्होंने केवल एक बार देखे हैं। संगणकीय न्यूरोसाइंटिस्ट यह समझने का प्रयास कर रहे हैं कि जैविक प्रणालियाँ इतनी जटिल गणनाएँ इतनी प्रभावी रूप से कैसे कर सकती हैं, और संभावित रूप से एक बुद्धिमान मशीन बना सकती है जो इस क्षमता की नकल कर सके।
संगणकीय संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस: CCN जैविक गतिविधियों के मॉडलिंग और संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं पर केंद्रित है ताकि वे धारणा, व्यवहार, और निर्णय लेने को और समझ सकें। संगणकीय और संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस अक्सर मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क थ्योरी के साथ प्रतिच्छेद करते हैं।
क्या EMOTIV संगणकीय न्यूरोसाइंस समाधान प्रदान करता है?
EMOTIV संगणकीय न्यूरोसाइंस अनुसंधान के लिए हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर समाधानों की एक गतिशील सूची प्रदान करता है। संगणकीय न्यूरोसाइंटिस्ट EMOTIV के ब्रेनवियर का उपयोग करते हुए नवोन्मेषी अंतदृष्टियों का विकास कर सकते हैं, जिसमें कच्चे EEG डेटा को देखने, रिकॉर्ड करने और निर्यात करने की क्षमता होती है जिसका उपयोग EmotivPRO सॉफ़्टवेयर के साथ किया जा सकता है। EMOTIV के समाधान तंत्रिका विज्ञान, जैवमेट्रिक्स, न्यूरोएथिक्स, न्यूरोमार्केटिंग और मस्तिष्क-नियंत्रित प्रौद्योगिकी अनुप्रयोगों के लिए सहकर्मी-समीक्षित वैज्ञानिक, चिकित्सा और नैदानिक अध्ययन और प्रकाशनों में मान्य किए गए हैं।
EMOTIV EPOC X हेडसेट संगणकीय न्यूरोसाइंस के भीतर अकादमिक अनुसंधान के लिए पेशेवर ग्रेड मस्तिष्क डेटा प्रदान करता है। EMOTIV Insight हेडसेट न्यूनतम सेट-अप समय और दूरस्थ स्थानों से स्वच्छ संकेत उत्पन्न करने के लिए अनुकूलित इलेक्ट्रॉनिक्स का दावा करता है, जो स्मृति व्यवहार को समझने के लिए आदर्श है। EMOTIV EPOC FLEX कैप अनुसंधान पेशेवरों के लिए उच्च घनत्व कवरेज और स्थानांतरित इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम सेंसर प्रदान करता है।
संगणकीय न्यूरोसाइंस
संगणकीय न्यूरोसाइंस का अंतर्विभागीय क्षेत्र तंत्रिका तंत्र के विकास, संरचना, शारीरिक क्रियाएँ, जानकारी प्रसंस्करण और संज्ञानात्मक क्षमताओं का अध्ययन है। संगणकीय न्यूरोसाइंस गणितीय बहु-स्तरीय मॉडलों, सैद्धांतिक विश्लेषण और आणविक, कोशिकाओं और जालों के दृष्टिकोण से न्यूरल कार्य का अनुकरण करता है, जो संज्ञान और व्यवहार तक जाता है।
संगणकीय न्यूरोसाइंस सामान्य ज्ञान के प्रश्न
संगणकीय न्यूरोसाइंस क्या है?
संगणकीय न्यूरोसाइंस गतिशील न्यूरल नेटवर्कों की पहचान करने के लिए काम करता है ताकि वे उन सिद्धांतों को समझ सकें जो तंत्रिका प्रणालियों और मस्तिष्क की गतिविधि को नियंत्रित करते हैं, जो संभावित रूप से जानकारी प्रसंस्करण और मस्तिष्क की बीमारियों से संबंधित हो सकते हैं। इस क्षेत्र की मात्रात्मक प्रकृति मुख्य रूप से मस्तिष्क में विद्युत और रासायनिक संकेतों के जटिल संगणकीय विश्लेषण से जुड़ी होती है ताकि यह समझा जा सके कि नर्वोन जानकारी प्रसंस्करण में कैसे योगदान करते हैं, विभिन्न स्थानिक-कालिक स्तरों पर गणितीय मॉडलों का उपयोग करते हुए। ये न्यूरल मॉडल प्रयोगात्मक डेटा प्रदान करते हैं, जिसका उपयोग नए परिकल्पनाओं को उत्पन्न करने के लिए किया जाता है जिन्हें जैविक या मनोवैज्ञानिक प्रयोगों द्वारा आगे परीक्षण किया जा सकता है।
संगणकीय न्यूरोसाइंस महत्वपूर्ण क्यों है?
संगणकीय न्यूरोसाइंस के क्षेत्र में अनुसंधान अध्ययन मनोविज्ञान के साथ व्यवहारों की प्रकृति को समझने में सहायक होते हैं। जबकि एक मनोवैज्ञानिक व्यवहार को कुछ रूचियों या भावनाओं से जोड़ सकता है, एक संगणकीय न्यूरोसाइंटिस्ट उन व्यवहारों की व्याख्या तंत्रिका समूहों की जानकारी को एक विशिष्ट संदर्भ में मस्तिष्क में प्रसारित करने की दक्षता के संदर्भ में कर सकता है। वे मस्तिष्क को एक काले बॉक्स के रूप में देखते हैं - इसमें कई इनपुट और पर्यावरणीय चर प्रस्तुत किए जाते हैं, कुछ भीतर होता है, फिर व्यवहार किया जाता है। संगणकीय न्यूरोसाइंस मस्तिष्क के कार्य का अनुकरण करने का प्रयास करता है ताकि उन अज्ञात कारकों को पाया जा सके जो मानव व्यवहार को प्रभावित करते हैं।
जैसे-जैसे संगणकीय न्यूरोसाइंटिस्ट मानव मस्तिष्क की संरचना को कोशीय और आणविक स्तर पर समझते हैं, न्यूरोसाइंस के विभिन्न क्षेत्र विकसित होते हैं और नई अभिनव आवेदन निकलकर आते हैं। संगणकीय न्यूरोसाइंस के महत्वपूर्ण सीमाओं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग, चिकित्सा विज्ञान, और मानव मनोविज्ञान का तेजी से विस्तार हो रहा क्षेत्र शामिल है। भविष्य में, न्यूरोसाइंटिस्ट कम्प्यूटर चिप्स को अनुकूलित करने, न्यूरोमोर्फिक इंजीनियरिंग के साथ बहुत बड़े पैमाने पर एकीकरण (VLSI) आर्किटेक्ट्स बनाने, विकलांगों के लिए मानव मशीन इंटरफेस (HMI) प्रौद्योगिकी में प्रगति करने और अधिक के लिए अनुप्रयोगों की भविष्यवाणी करते हैं।
संगणकीय न्यूरोसाइंस और मशीन लर्निंग के बीच संबंध क्या है?
मशीन लर्निंग सांख्यिकीय मॉडलों और एल्गोरिदम का वैज्ञानिक अध्ययन है जो कंप्यूटर सिस्टम को विशिष्ट कार्य करने के लिए स्वचालित करने के लिए उपयोग किया जाता है बिना स्पष्ट निर्देश के। कुछ संगणकीय न्यूरोसाइंटिस्टों ने नई डेटा विश्लेषण तकनीकों का विकास करके इस प्रौद्योगिकी को अपने शोध में एकीकृत करने का प्रयास किया है, जो उन्हें बड़े और अधिक जटिल डेटा सेट का विश्लेषण करने की अनुमति देंगी जिन्हें वे अन्यथा नहीं पूछताछ कर पाते। हालांकि, इन दोनों शब्दों का परस्पर उपयोग नहीं किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, कई संगणकीय न्यूरोसाइंस प्रयोगकर्ता उन गतिशील न्यूरल नेटवर्क मॉडल बनाने पर केंद्रित हैं जो जैविक रूप से यथासंभव यथार्थवादी होते हैं। संगणकीय न्यूरोसाइंस का यह पहलू मशीन लर्निंग के साथ मेल नहीं खाता है, जबकि डेटा में गणितीय अंतदृष्टियों का अनुकूलन ऐसा हो सकता है जिससे यह पता चलता है कि मस्तिष्क जानकारी कैसे संग्रहीत करता है, जो एक उत्पादक ओवरलैप प्रदान कर सकता है।
वर्तमान संगणकीय न्यूरोसाइंस अनुसंधान विषय
सिंगल-न्यूरॉन मॉडलिंग: सिंगल न्यूरॉन्स किसी भी तंत्रिका तंत्र के मौलिक निर्माण खंड होते हैं। शोधकर्ता जानकारी प्रसंस्करण और अंतर्निहित व्यवहारों में योगदान देने के लिए इन सिंगल-सेल गुणों को समझने के लिए मात्रात्मक मॉडलों का उपयोग करते हैं।
तंत्रिका परिपथों का विकास और दिशा: संगणकीय न्यूरोसाइंटिस्ट लगातार इस बात की चिंता करते हैं कि विकास के दौरान एक्सॉन्स और डेंड्राइट्स कैसे बनते हैं, एक्सॉन्स केंद्रीय और पेरिफेरल तंत्रिका तंत्र में उचित स्थानों तक कैसे प्रवास करते हैं, आणविक जीवविज्ञान कैसे कार्यात्मक तंत्रिका संबंधों को प्रभावित करता है और अधिक।
न्यूरल नेटवर्कों का व्यवहार: जैविक न्यूरल नेटवर्क कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कों की तुलना में जटिल और विरल होते हैं। संगणकीय न्यूरोसाइंस में एक लक्ष्यों में मस्तिष्क के विशिष्ट क्षेत्रों में संगणकीय कार्यों को समझना है, जिसे सामान्यतः सरल मॉडलों के साथ प्रयास किया जाता है जैसे कि इसिंग मॉडल। इन जुड़े नेटवर्कों के व्यवहारों को मीन-फील्ड थ्योरी का उपयोग करके अवरोधक और उत्तेजक न्यूरॉन्स की जटिल अंतःक्रियाओं को सरल बनाकर और अधिक समझा जा सकता है।
सीखना और स्मृति: मानव इतने सारे चेहरों को याद कर सकते हैं और पहचान सकते हैं, यहां तक कि उन चेहरों को जो उन्होंने केवल एक बार देखे हैं। संगणकीय न्यूरोसाइंटिस्ट यह समझने का प्रयास कर रहे हैं कि जैविक प्रणालियाँ इतनी जटिल गणनाएँ इतनी प्रभावी रूप से कैसे कर सकती हैं, और संभावित रूप से एक बुद्धिमान मशीन बना सकती है जो इस क्षमता की नकल कर सके।
संगणकीय संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस: CCN जैविक गतिविधियों के मॉडलिंग और संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं पर केंद्रित है ताकि वे धारणा, व्यवहार, और निर्णय लेने को और समझ सकें। संगणकीय और संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस अक्सर मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क थ्योरी के साथ प्रतिच्छेद करते हैं।
क्या EMOTIV संगणकीय न्यूरोसाइंस समाधान प्रदान करता है?
EMOTIV संगणकीय न्यूरोसाइंस अनुसंधान के लिए हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर समाधानों की एक गतिशील सूची प्रदान करता है। संगणकीय न्यूरोसाइंटिस्ट EMOTIV के ब्रेनवियर का उपयोग करते हुए नवोन्मेषी अंतदृष्टियों का विकास कर सकते हैं, जिसमें कच्चे EEG डेटा को देखने, रिकॉर्ड करने और निर्यात करने की क्षमता होती है जिसका उपयोग EmotivPRO सॉफ़्टवेयर के साथ किया जा सकता है। EMOTIV के समाधान तंत्रिका विज्ञान, जैवमेट्रिक्स, न्यूरोएथिक्स, न्यूरोमार्केटिंग और मस्तिष्क-नियंत्रित प्रौद्योगिकी अनुप्रयोगों के लिए सहकर्मी-समीक्षित वैज्ञानिक, चिकित्सा और नैदानिक अध्ययन और प्रकाशनों में मान्य किए गए हैं।
EMOTIV EPOC X हेडसेट संगणकीय न्यूरोसाइंस के भीतर अकादमिक अनुसंधान के लिए पेशेवर ग्रेड मस्तिष्क डेटा प्रदान करता है। EMOTIV Insight हेडसेट न्यूनतम सेट-अप समय और दूरस्थ स्थानों से स्वच्छ संकेत उत्पन्न करने के लिए अनुकूलित इलेक्ट्रॉनिक्स का दावा करता है, जो स्मृति व्यवहार को समझने के लिए आदर्श है। EMOTIV EPOC FLEX कैप अनुसंधान पेशेवरों के लिए उच्च घनत्व कवरेज और स्थानांतरित इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम सेंसर प्रदान करता है।
संगणकीय न्यूरोसाइंस
संगणकीय न्यूरोसाइंस का अंतर्विभागीय क्षेत्र तंत्रिका तंत्र के विकास, संरचना, शारीरिक क्रियाएँ, जानकारी प्रसंस्करण और संज्ञानात्मक क्षमताओं का अध्ययन है। संगणकीय न्यूरोसाइंस गणितीय बहु-स्तरीय मॉडलों, सैद्धांतिक विश्लेषण और आणविक, कोशिकाओं और जालों के दृष्टिकोण से न्यूरल कार्य का अनुकरण करता है, जो संज्ञान और व्यवहार तक जाता है।
संगणकीय न्यूरोसाइंस सामान्य ज्ञान के प्रश्न
संगणकीय न्यूरोसाइंस क्या है?
संगणकीय न्यूरोसाइंस गतिशील न्यूरल नेटवर्कों की पहचान करने के लिए काम करता है ताकि वे उन सिद्धांतों को समझ सकें जो तंत्रिका प्रणालियों और मस्तिष्क की गतिविधि को नियंत्रित करते हैं, जो संभावित रूप से जानकारी प्रसंस्करण और मस्तिष्क की बीमारियों से संबंधित हो सकते हैं। इस क्षेत्र की मात्रात्मक प्रकृति मुख्य रूप से मस्तिष्क में विद्युत और रासायनिक संकेतों के जटिल संगणकीय विश्लेषण से जुड़ी होती है ताकि यह समझा जा सके कि नर्वोन जानकारी प्रसंस्करण में कैसे योगदान करते हैं, विभिन्न स्थानिक-कालिक स्तरों पर गणितीय मॉडलों का उपयोग करते हुए। ये न्यूरल मॉडल प्रयोगात्मक डेटा प्रदान करते हैं, जिसका उपयोग नए परिकल्पनाओं को उत्पन्न करने के लिए किया जाता है जिन्हें जैविक या मनोवैज्ञानिक प्रयोगों द्वारा आगे परीक्षण किया जा सकता है।
संगणकीय न्यूरोसाइंस महत्वपूर्ण क्यों है?
संगणकीय न्यूरोसाइंस के क्षेत्र में अनुसंधान अध्ययन मनोविज्ञान के साथ व्यवहारों की प्रकृति को समझने में सहायक होते हैं। जबकि एक मनोवैज्ञानिक व्यवहार को कुछ रूचियों या भावनाओं से जोड़ सकता है, एक संगणकीय न्यूरोसाइंटिस्ट उन व्यवहारों की व्याख्या तंत्रिका समूहों की जानकारी को एक विशिष्ट संदर्भ में मस्तिष्क में प्रसारित करने की दक्षता के संदर्भ में कर सकता है। वे मस्तिष्क को एक काले बॉक्स के रूप में देखते हैं - इसमें कई इनपुट और पर्यावरणीय चर प्रस्तुत किए जाते हैं, कुछ भीतर होता है, फिर व्यवहार किया जाता है। संगणकीय न्यूरोसाइंस मस्तिष्क के कार्य का अनुकरण करने का प्रयास करता है ताकि उन अज्ञात कारकों को पाया जा सके जो मानव व्यवहार को प्रभावित करते हैं।
जैसे-जैसे संगणकीय न्यूरोसाइंटिस्ट मानव मस्तिष्क की संरचना को कोशीय और आणविक स्तर पर समझते हैं, न्यूरोसाइंस के विभिन्न क्षेत्र विकसित होते हैं और नई अभिनव आवेदन निकलकर आते हैं। संगणकीय न्यूरोसाइंस के महत्वपूर्ण सीमाओं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग, चिकित्सा विज्ञान, और मानव मनोविज्ञान का तेजी से विस्तार हो रहा क्षेत्र शामिल है। भविष्य में, न्यूरोसाइंटिस्ट कम्प्यूटर चिप्स को अनुकूलित करने, न्यूरोमोर्फिक इंजीनियरिंग के साथ बहुत बड़े पैमाने पर एकीकरण (VLSI) आर्किटेक्ट्स बनाने, विकलांगों के लिए मानव मशीन इंटरफेस (HMI) प्रौद्योगिकी में प्रगति करने और अधिक के लिए अनुप्रयोगों की भविष्यवाणी करते हैं।
संगणकीय न्यूरोसाइंस और मशीन लर्निंग के बीच संबंध क्या है?
मशीन लर्निंग सांख्यिकीय मॉडलों और एल्गोरिदम का वैज्ञानिक अध्ययन है जो कंप्यूटर सिस्टम को विशिष्ट कार्य करने के लिए स्वचालित करने के लिए उपयोग किया जाता है बिना स्पष्ट निर्देश के। कुछ संगणकीय न्यूरोसाइंटिस्टों ने नई डेटा विश्लेषण तकनीकों का विकास करके इस प्रौद्योगिकी को अपने शोध में एकीकृत करने का प्रयास किया है, जो उन्हें बड़े और अधिक जटिल डेटा सेट का विश्लेषण करने की अनुमति देंगी जिन्हें वे अन्यथा नहीं पूछताछ कर पाते। हालांकि, इन दोनों शब्दों का परस्पर उपयोग नहीं किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, कई संगणकीय न्यूरोसाइंस प्रयोगकर्ता उन गतिशील न्यूरल नेटवर्क मॉडल बनाने पर केंद्रित हैं जो जैविक रूप से यथासंभव यथार्थवादी होते हैं। संगणकीय न्यूरोसाइंस का यह पहलू मशीन लर्निंग के साथ मेल नहीं खाता है, जबकि डेटा में गणितीय अंतदृष्टियों का अनुकूलन ऐसा हो सकता है जिससे यह पता चलता है कि मस्तिष्क जानकारी कैसे संग्रहीत करता है, जो एक उत्पादक ओवरलैप प्रदान कर सकता है।
वर्तमान संगणकीय न्यूरोसाइंस अनुसंधान विषय
सिंगल-न्यूरॉन मॉडलिंग: सिंगल न्यूरॉन्स किसी भी तंत्रिका तंत्र के मौलिक निर्माण खंड होते हैं। शोधकर्ता जानकारी प्रसंस्करण और अंतर्निहित व्यवहारों में योगदान देने के लिए इन सिंगल-सेल गुणों को समझने के लिए मात्रात्मक मॉडलों का उपयोग करते हैं।
तंत्रिका परिपथों का विकास और दिशा: संगणकीय न्यूरोसाइंटिस्ट लगातार इस बात की चिंता करते हैं कि विकास के दौरान एक्सॉन्स और डेंड्राइट्स कैसे बनते हैं, एक्सॉन्स केंद्रीय और पेरिफेरल तंत्रिका तंत्र में उचित स्थानों तक कैसे प्रवास करते हैं, आणविक जीवविज्ञान कैसे कार्यात्मक तंत्रिका संबंधों को प्रभावित करता है और अधिक।
न्यूरल नेटवर्कों का व्यवहार: जैविक न्यूरल नेटवर्क कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कों की तुलना में जटिल और विरल होते हैं। संगणकीय न्यूरोसाइंस में एक लक्ष्यों में मस्तिष्क के विशिष्ट क्षेत्रों में संगणकीय कार्यों को समझना है, जिसे सामान्यतः सरल मॉडलों के साथ प्रयास किया जाता है जैसे कि इसिंग मॉडल। इन जुड़े नेटवर्कों के व्यवहारों को मीन-फील्ड थ्योरी का उपयोग करके अवरोधक और उत्तेजक न्यूरॉन्स की जटिल अंतःक्रियाओं को सरल बनाकर और अधिक समझा जा सकता है।
सीखना और स्मृति: मानव इतने सारे चेहरों को याद कर सकते हैं और पहचान सकते हैं, यहां तक कि उन चेहरों को जो उन्होंने केवल एक बार देखे हैं। संगणकीय न्यूरोसाइंटिस्ट यह समझने का प्रयास कर रहे हैं कि जैविक प्रणालियाँ इतनी जटिल गणनाएँ इतनी प्रभावी रूप से कैसे कर सकती हैं, और संभावित रूप से एक बुद्धिमान मशीन बना सकती है जो इस क्षमता की नकल कर सके।
संगणकीय संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस: CCN जैविक गतिविधियों के मॉडलिंग और संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं पर केंद्रित है ताकि वे धारणा, व्यवहार, और निर्णय लेने को और समझ सकें। संगणकीय और संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस अक्सर मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क थ्योरी के साथ प्रतिच्छेद करते हैं।
क्या EMOTIV संगणकीय न्यूरोसाइंस समाधान प्रदान करता है?
EMOTIV संगणकीय न्यूरोसाइंस अनुसंधान के लिए हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर समाधानों की एक गतिशील सूची प्रदान करता है। संगणकीय न्यूरोसाइंटिस्ट EMOTIV के ब्रेनवियर का उपयोग करते हुए नवोन्मेषी अंतदृष्टियों का विकास कर सकते हैं, जिसमें कच्चे EEG डेटा को देखने, रिकॉर्ड करने और निर्यात करने की क्षमता होती है जिसका उपयोग EmotivPRO सॉफ़्टवेयर के साथ किया जा सकता है। EMOTIV के समाधान तंत्रिका विज्ञान, जैवमेट्रिक्स, न्यूरोएथिक्स, न्यूरोमार्केटिंग और मस्तिष्क-नियंत्रित प्रौद्योगिकी अनुप्रयोगों के लिए सहकर्मी-समीक्षित वैज्ञानिक, चिकित्सा और नैदानिक अध्ययन और प्रकाशनों में मान्य किए गए हैं।
EMOTIV EPOC X हेडसेट संगणकीय न्यूरोसाइंस के भीतर अकादमिक अनुसंधान के लिए पेशेवर ग्रेड मस्तिष्क डेटा प्रदान करता है। EMOTIV Insight हेडसेट न्यूनतम सेट-अप समय और दूरस्थ स्थानों से स्वच्छ संकेत उत्पन्न करने के लिए अनुकूलित इलेक्ट्रॉनिक्स का दावा करता है, जो स्मृति व्यवहार को समझने के लिए आदर्श है। EMOTIV EPOC FLEX कैप अनुसंधान पेशेवरों के लिए उच्च घनत्व कवरेज और स्थानांतरित इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम सेंसर प्रदान करता है।
सहायता
कंपनी
© 2025 EMOTIV, सभी अधिकार सुरक्षित।
आपकी गोपनीयता की पसंद (कुकी सेटिंग्स)
*अस्वीकृति – EMOTIV उत्पादों का उद्देश्य केवल अनुसंधान अनुप्रयोगों और व्यक्तिगत उपयोग के लिए होना है। हमारे उत्पादों को EU निर्देश 93/42/EEC में परिभाषित चिकित्सा उपकरणों के रूप में बेचा नहीं जाता है। हमारे उत्पादों को किसी बीमारी के निदान या उपचार के लिए उपयोग के लिए डिज़ाइन या उद्देश्य नहीं किया गया है।
अनुवाद पर नोट: इस वेबसाइट के गैर-अंग्रेजी संस्करणों का अनुवाद आपकी सुविधा के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयास करते हैं, स्वचालित अनुवाद में त्रुटियाँ या ऐसे अंतरों हो सकते हैं जो मूल पाठ से भिन्न होते हैं। सबसे सटीक जानकारी के लिए, कृपया इस साइट के अंग्रेजी संस्करण को देखें।
सहायता
कंपनी
© 2025 EMOTIV, सभी अधिकार सुरक्षित।
आपकी गोपनीयता की पसंद (कुकी सेटिंग्स)
*अस्वीकृति – EMOTIV उत्पादों का उद्देश्य केवल अनुसंधान अनुप्रयोगों और व्यक्तिगत उपयोग के लिए होना है। हमारे उत्पादों को EU निर्देश 93/42/EEC में परिभाषित चिकित्सा उपकरणों के रूप में बेचा नहीं जाता है। हमारे उत्पादों को किसी बीमारी के निदान या उपचार के लिए उपयोग के लिए डिज़ाइन या उद्देश्य नहीं किया गया है।
अनुवाद पर नोट: इस वेबसाइट के गैर-अंग्रेजी संस्करणों का अनुवाद आपकी सुविधा के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयास करते हैं, स्वचालित अनुवाद में त्रुटियाँ या ऐसे अंतरों हो सकते हैं जो मूल पाठ से भिन्न होते हैं। सबसे सटीक जानकारी के लिए, कृपया इस साइट के अंग्रेजी संस्करण को देखें।
सहायता
कंपनी
© 2025 EMOTIV, सभी अधिकार सुरक्षित।
आपकी गोपनीयता की पसंद (कुकी सेटिंग्स)
*अस्वीकृति – EMOTIV उत्पादों का उद्देश्य केवल अनुसंधान अनुप्रयोगों और व्यक्तिगत उपयोग के लिए होना है। हमारे उत्पादों को EU निर्देश 93/42/EEC में परिभाषित चिकित्सा उपकरणों के रूप में बेचा नहीं जाता है। हमारे उत्पादों को किसी बीमारी के निदान या उपचार के लिए उपयोग के लिए डिज़ाइन या उद्देश्य नहीं किया गया है।
अनुवाद पर नोट: इस वेबसाइट के गैर-अंग्रेजी संस्करणों का अनुवाद आपकी सुविधा के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयास करते हैं, स्वचालित अनुवाद में त्रुटियाँ या ऐसे अंतरों हो सकते हैं जो मूल पाठ से भिन्न होते हैं। सबसे सटीक जानकारी के लिए, कृपया इस साइट के अंग्रेजी संस्करण को देखें।