계산 신경과학

계산 신경 과학

계산 신경 과학의 학제 간 분야는 신경계의 발달, 구조, 생리학, 정보 처리 및 인지 능력을 연구하는 것입니다. 계산 신경 과학은 분자, 세포 및 네트워크의 관점에서 인지 및 행동에 이르기까지 신경 기능의 수학적 다중 척도 모델, 이론 분석 및 시뮬레이션을 사용합니다.

계산 신경 과학 FAQ

계산 신경 과학이란 무엇인가요?

계산 신경 과학은 신경 시스템과 뇌 활동을 지배하는 원리를 이해하기 위해 동적 신경 네트워크를 식별하는 데 노력합니다. 이는 정보 처리 및 뇌 질환과 잠재적으로 관련이 있습니다. 이 분야의 정량적 성격은 주로 정보 처리에서 뉴런의 역할을 이해하기 위해 뇌의 전기 및 화학 신호의 복잡한 계산 분석에 관심을 가지고 있으며, 다양한 공간-시간 척도에서 수학적 모델을 사용합니다. 이러한 신경 모델은 실험 데이터를 제공하며, 이러한 데이터는 생물학적 또는 심리적 실험에 의해 추가로 검증할 수 있는 새로운 가설을 생성하는 데 사용됩니다.

계산 신경 과학이 중요한 이유는 무엇인가요?

계산 신경 과학 분야의 연구는 행동의 본질을 이해하는 데 있어 심리학과 상호 보완적입니다. 심리학자가 행동을 특정 태도나 감정에 귀속시킬 수 있는 반면, 계산 신경 과학자는 뇌 내 특정 맥락에서 정보가 전파되는 특정 뉴런 그룹의 효율성과 관련하여 해당 행동을 해석할 수 있습니다. 그들은 뇌를 블랙 박스로 보고 – 많은 입력과 환경 변수가 도입되고, 무언가가 내부에서 발생한 후 행동이 수행됩니다. 계산 신경 과학은 행동에 영향을 미치는 잘 알려지지 않은 요인을 찾기 위해 뇌 기능을 시뮬레이션하려고 합니다.

계산 신경 과학자들이 세포 및 분자 수준에서 인간 뇌의 구조에 대한 이해를 발전시키면서, 다양한 신경 과학 분야가 발전하고 혁신적인 응용 프로그램이 등장하기 시작합니다. 계산 신경 과학의 중요한 최전선에는 인공지능과 머신러닝이 빠르게 확장되는 분야, 의료 과학, 인간 심리학 등이 포함됩니다. 미래에 신경 과학자들은 컴퓨터 칩 최적화, 신경형 공학을 통한 매우 대규모 집적(VLSI) 아키텍처 구축, 장애인을 위한 인공지능 인터페이스(HMI) 기술 발전 및 그 이상에서 응용 프로그램을 예측합니다.

계산 신경 과학과 머신러닝의 관계는 무엇인가요?

머신러닝은 특정 작업을 자동으로 수행하기 위해 사용되는 통계 모델 및 알고리즘에 대한 과학적 연구입니다. 일부 계산 신경 과학자들은 더 크고 복잡한 데이터 세트를 분석할 수 있도록 하는 새로운 데이터 분석 기법을 개발하여 이 기술을 연구에 통합하려고 시도했습니다. 그러나 이 두 용어는 서로 바꿔 사용할 수 없습니다. 예를 들어, 많은 계산 신경 과학 실험자는 가능한 한 생물학적으로 현실적인 동적 신경 네트워크 모델을 만드는 데 집중하고 있습니다. 계산 신경 과학의 이 측면은 머신러닝과 맞지 않지만, 뇌가 정보를 저장하는 방식에 대한 데이터 내에서 수학적 통찰을 최적화하면 생산적인 겹침을 제공할 수 있습니다.

현재 계산 신경 과학 연구 주제

• 단일 뉴런 모델링: 단일 뉴런은 어떤 신경계의 기본 구성 요소입니다. 연구자들은 이러한 단일 세포 특성이 정보 처리 및 기본 행동에 어떻게 기여하는지를 이해하기 위해 정량적 모델을 활용합니다.

• 신경 회로의 개발 및 방향: 계산 신경 과학자들은 축삭과 수상돌기가 발달하는 동안 어떻게 형성되는지, 축삭이 중추 및 말초 신경계에서 적절한 위치로 어떻게 이동하는지, 분자 생물이 기능적 신경 연결에 어떻게 영향을 미치는지 등 지속적으로 관심을 가지고 있습니다.

• 신경 네트워크의 행동: 생물학적 신경 네트워크는 인공 신경 네트워크에 비해 복잡하고 드문 경우가 많습니다. 계산 신경 과학의 목표 중 하나는 뇌의 특정 영역에서 계산 기능을 이해하는 것이며, 이는 종종 이징 모델과 같은 간단한 모델을 사용하여 시도됩니다. 이러한 연결된 네트워크의 행동은 억제 뉴런과 흥분 뉴런의 복잡한 상호 작용을 평균장 이론를 사용하여 단순화하여 더 잘 이해할 수 있습니다.

• 학습과 기억: 인간은 한 번만 본 얼굴도 포함하여 엄청난 수의 얼굴을 기억하고 인식할 수 있습니다. 계산 신경 과학자들은 생물학적 시스템이 어떻게 그렇게 복잡한 계산을 효율적으로 수행할 수 있는지 이해하려고 하고 있으며, 이 능력을 복제할 수 있는 지능형 기계를 구축할 수 있는 가능성이 있습니다.

• 계산 인지 신경 과학: CCN은 지각, 행동 및 의사 결정을 더 잘 이해하기 위해 뇌의 생물학적 활동과 인지 과정을 모델링하는 데 집중하고 있습니다. 계산 및 인지 신경 과학은 종종 머신러닝 및 신경 네트워크 이론과 교차합니다.

EMOTIV가 계산 신경 과학 솔루션을 제공하나요?

EMOTIV는 계산 신경 과학 연구를 위한 동적인 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 제공합니다. 계산 신경 과학자들은 EMOTIV의 Brainwear와 EmotivPRO 소프트웨어를 결합하여 원시 EEG 데이터를 보고, 기록하고, 내보낼 수 있는 능력을 사용하여 혁신적인 통찰을 개발할 수 있습니다. EMOTIV의 솔루션은 신경 과학, 생체 인식, 신경 윤리학, 신경 마케팅 및 뇌 제어 기술 응용 프로그램을 위한 동료 검토된 과학, 의료 및 임상 연구 및 출판에서 검증되었습니다.

EMOTIV EPOC X 헤드셋은 계산 신경 과학 내에서 학술 연구를 위한 전문급 뇌 데이터를 제공합니다. EMOTIV Insight 헤드셋은 최소한의 설치 시간과 어디에서나 깨끗한 신호를 생성하도록 최적화된 전자 기기를 자랑하며, 기억 행동을 이해하는 데 이상적입니다. EMOTIV EPOC FLEX 캡은 높은 밀도의 커버리지와 연구 전문가를 위한 최적의 이동 가능한 뇌파 센서를 제공합니다.