Neurosains Komputasi

Neurosains Komputasional

Bidang interdisipliner Neurosains Komputasional adalah studi tentang perkembangan, struktur, fisiologi, pemrosesan informasi, dan kemampuan kognitif sistem saraf. Neurosains komputasional menggunakan model matematis multi-skala, analisis teoretis, dan simulasi fungsi neural dari perspektif molekul, sel, dan jaringan, hingga kognisi dan perilaku.

FAQ Neurosains Komputasional

Apa itu Neurosains Komputasional?

Neurosains Komputasional bekerja untuk mengidentifikasi jaringan neural dinamis untuk memahami prinsip-prinsip yang mengatur sistem neural dan aktivitas otak, yang mungkin terkait dengan pemrosesan informasi dan penyakit otak. Sifat kuantitatif bidang ini terutama berkaitan dengan analisis komputasi kompleks dari sinyal listrik dan kimia di otak untuk memahami peran neuron dalam pemrosesan informasi, dengan menggunakan model matematis pada berbagai skala spasial-temporal. Model-model neural ini menyediakan data eksperimen, yang kemudian digunakan untuk menghasilkan hipotesis baru yang dapat diuji lebih lanjut oleh eksperimen biologis atau psikologis.

Mengapa Neurosains Komputasional Penting?

Studi riset di bidang neurosains komputasional melengkapi psikologi dalam memahami sifat perilaku. Sementara seorang psikolog mungkin mengaitkan perilaku dengan sikap atau emosi tertentu, seorang neurosaintis komputasional mungkin menginterpretasikan perilaku tersebut terkait dengan efisiensi grup neuron tertentu dalam menyebarkan informasi dalam konteks spesifik di dalam otak. Mereka melihat otak sebagai kotak hitam – ada banyak input dan variabel lingkungan yang diperkenalkan, sesuatu terjadi di dalam, lalu perilaku dilakukan. Neurosains komputasional berusaha untuk mensimulasikan fungsi otak untuk menemukan faktor-faktor yang tidak diketahui yang mempengaruhi perilaku manusia.

Ketika para neurosaintis komputasional meningkatkan pemahaman mereka tentang struktur otak manusia pada level seluler dan molekuler, berbagai bidang neurosains berkembang dan aplikasi inovatif mulai muncul. Perbatasan penting dari neurosains komputasional termasuk bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin yang cepat berkembang, ilmu medis, dan psikologi manusia. Lebih jauh ke depan, para neurosaintis memprediksi aplikasi dalam mengoptimalkan chip komputer, membangun arsitektur integrasi skala besar (VLSI) dengan teknik neuromorfik, memajukan teknologi Antarmuka Manusia-Mesin (HMI) untuk penyandang disabilitas, dan lainnya.

Apa Hubungan Antara Neurosains Komputasional dan Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin adalah studi ilmiah tentang model statistik dan algoritma yang digunakan untuk mengotomatiskan sistem komputer untuk melakukan tugas tertentu tanpa instruksi eksplisit. Beberapa neurosaintis komputasional telah berusaha untuk mengintegrasikan teknologi ini ke dalam penelitian mereka dengan mengembangkan teknik analisis data baru yang memungkinkan mereka untuk menganalisis dataset yang lebih besar dan lebih kompleks yang sebaliknya tidak dapat mereka teliti. Namun, dua istilah ini tidak boleh digunakan secara bergantian. Misalnya, banyak eksperimen neurosains komputasional terfokus pada penciptaan model jaringan neural dinamis yang sedekat mungkin dengan kenyataan biologis. Aspek dari neurosains komputasional ini tidak sejalan dengan pembelajaran mesin, sementara mengoptimalkan wawasan matematis dalam data mengenai bagaimana otak menyimpan informasi mungkin memberikan tumpang tindih yang produktif.

Topik Riset Neurosains Komputasional Terkini

• Pemodelan neuron tunggal: Neuron tunggal adalah blok bangunan fundamental dari sistem saraf manapun. Peneliti menggunakan model kuantitatif untuk memahami bagaimana sifat-sifat sel tunggal ini berkontribusi pada pemrosesan informasi dan perilaku yang mendasarinya.

• Perkembangan dan arah sirkuit neural: Neurosaintis komputasional terus-menerus memperhatikan bagaimana akson dan dendrit terbentuk selama perkembangan, bagaimana akson bermigrasi ke posisi yang tepat di sistem saraf pusat dan perifer, bagaimana biologi molekuler mempengaruhi koneksi neural fungsional dan lebih banyak lagi.

• Perilaku jaringan neural: Jaringan neural biologis bersifat kompleks dan jarang dibandingkan dengan jaringan neural buatan. Salah satu tujuan dalam neurosains komputasional adalah untuk memahami fungsi komputasi di area tertentu di otak, sering dicoba dengan model-model sederhana seperti model Ising. Perilaku jaringan yang terhubung ini dapat dipahami lebih lanjut dengan menyederhanakan interaksi kompleks neuron penghambat dan neuron eksitasi menggunakan teori medan rata-rata.

• Pembelajaran dan memori: Manusia dapat mengingat dan mengenali sejumlah besar wajah, bahkan yang hanya mereka lihat sekali. Neurosaintis komputasional berusaha untuk memahami bagaimana sistem biologis dapat melakukan perhitungan kompleks semacam itu dengan sangat efisien, dan berpotensi membangun mesin cerdas yang dapat mereplikasi kemampuan ini.

• Neurosains Kognitif Komputasional: CCN berfokus pada pemodelan aktivitas biologis otak dan proses kognitif untuk lebih memahami persepsi, perilaku, dan pengambilan keputusan. Neurosains komputasi dan neurosains kognitif sering bersinggungan dengan pembelajaran mesin dan teori jaringan neural.

Apakah EMOTIV Menawarkan Solusi Neurosains Komputasional?

EMOTIV menawarkan jajaran dinamis solusi perangkat keras dan perangkat lunak untuk penelitian neurosains komputasional. Neurosaintis komputasional dapat mengembangkan wawasan inovatif menggunakan Brainwear EMOTIV yang dipasangkan dengan kemampuan untuk melihat, merekam, dan mengekspor data EEG mentah dengan Perangkat Lunak EmotivPRO. Solusi EMOTIV telah divalidasi dalam studi dan publikasi ilmiah, medis, dan klinis yang peer-reviewed untuk aplikasi neurosains, biometrik, neuroetika, neuromarketing, dan teknologi yang dikendalikan otak.

Headset EMOTIV EPOC X memberikan data otak berkualitas profesional untuk penelitian akademis di bidang neurosains komputasional. Headset EMOTIV Insight memiliki waktu pengaturan minimal dan elektronik yang dioptimalkan untuk menghasilkan sinyal bersih dari mana saja, menjadikannya ideal untuk memahami perilaku memori. Topi EMOTIV EPOC FLEX menawarkan cakupan kepadatan tinggi dan sensor elektroensefalogram yang dapat dipindahkan, optimal untuk profesional penelitian.