Neuroinformatyka

Neurobiologia obliczeniowa

Interdyscyplinarna dziedzina neurobiologii obliczeniowej bada rozwój, strukturę, fizjologię, przetwarzanie informacji oraz zdolności poznawcze układu nerwowego. Neurobiologia obliczeniowa wykorzystuje matematyczne modele wieloskaliowe, analizę teoretyczną i symulacje funkcji neuronów z perspektywy cząsteczek, komórek i sieci, aż po poznanie i zachowanie.

FAQ dotyczące neurobiologii obliczeniowej

Czym jest neurobiologia obliczeniowa?

Neurobiologia obliczeniowa ma na celu identyfikację dynamicznych sieci neuronowych, aby zrozumieć zasady, którymi rządzą systemy neuronowe i aktywność mózgu, potencjalnie związane z przetwarzaniem informacji i chorobami mózgu. Ilościowy charakter tej dziedziny koncentruje się głównie na złożonej analizie obliczeniowej sygnałów elektrycznych i chemicznych w mózgu, aby zrozumieć rolę neuronów w przetwarzaniu informacji, wykorzystując modele matematyczne na różnych skalach przestrzenno-czasowych. Modele neuronowe dostarczają danych eksperymentalnych, które są następnie wykorzystywane do generowania nowych hipotez, które można dalej testować w badaniach biologicznych lub psychologicznych.

Dlaczego neurobiologia obliczeniowa jest ważna?

Badania w zakresie neurobiologii obliczeniowej są uzupełniające w psychologii w zrozumieniu natury zachowań. Podczas gdy psycholog mógłby przypisać określone zachowanie pewnym postawom lub emocjom, neurobiolog obliczeniowy mógłby zinterpretować to zachowanie w kontekście efektywności, z jaką pewne grupy neuronów propagują informacje w danym kontekście w mózgu. Postrzegają mózg jako czarną skrzynkę - istnieje wiele wejść i wprowadzanych zmiennych środowiskowych, coś dzieje się wewnątrz, a następnie zachowanie jest wykonywane. Neurobiologia obliczeniowa stara się symulować funkcję mózgu, aby znaleźć nieznane czynniki, które wpływają na ludzkie zachowanie.

W miarę jak neurobiolodzy obliczeniowi rozwijają swoje zrozumienie struktury ludzkiego mózgu na poziomie komórkowym i molekularnym, różne dziedziny neurobiologii się rozwijają, a innowacyjne zastosowania zaczynają się pojawiać. Ważne granice neurobiologii obliczeniowej obejmują szybko rozwijającą się dziedzinę sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, nauk medycznych oraz psychologii ludzkiej. W przyszłości neurobiolodzy przewidują zastosowania w optymalizacji chipów komputerowych, budowie architektur integracji o bardzo dużej skali (VLSI) z inżynierią neuromorficzną, rozwoju technologii interfejsów człowiek-maszyna (HMI) dla osób niepełnosprawnych i więcej.

Jakie jest powiązanie między neurobiologią obliczeniową a uczeniem maszynowym?

Uczenie maszynowe to naukowe badanie modeli statystycznych i algorytmów używanych do automatyzacji systemów komputerowych w celu wykonywania określonych zadań bez jawnych instrukcji. Niektórzy neurobiolodzy obliczeniowi próbowali zintegrować tę technologię z ich badaniami, opracowując nowe techniki analizy danych, które pozwoliłyby im analizować większe i bardziej złożone zestawy danych, których inaczej nie mogliby badać. Jednak te dwa terminy nie powinny być używane zamiennie. Na przykład wielu eksperymentatorów w neurobiologii obliczeniowej koncentruje się na tworzeniu dynamicznych modeli sieci neuronowych, które są jak najbardziej biologicznie realistyczne. Ten aspekt neurobiologii obliczeniowej nie pokrywa się z uczeniem maszynowym, podczas gdy optymalizacja spostrzeżeń matematycznych w danych dotyczących tego, jak mózg przechowuje informacje, może prowadzić do produktywnego nakładania się.

Aktualne tematy badań w neurobiologii obliczeniowej

• Modelowanie pojedynczych neuronów: Pojedyncze neurony są podstawowymi elementami budulcowymi każdego układu nerwowego. Badacze wykorzystują modele ilościowe, aby zrozumieć, w jaki sposób te właściwości pojedynczych komórek przyczyniają się do przetwarzania informacji i leżących u ich podstaw zachowań.

• Rozwój i kierunek obwodów neuronowych: Neurobiolodzy obliczeniowi nieustannie zajmują się tym, jak aksony i dendryty są formowane podczas rozwoju, jak aksony migrują do odpowiednich pozycji w centralnym i obwodowym układzie nerwowym, jak biologia molekularna wpływa na funkcjonalne połączenia neuronowe i wiele więcej.

• Zachowanie sieci neuronowych: Biologiczne sieci neuronowe są złożone i rzadkie w porównaniu do sztucznych sieci neuronowych. Jednym z celów neurobiologii obliczeniowej jest zrozumienie funkcji obliczeniowych w określonych obszarach mózgu, często próbując to osiągnąć przy użyciu prostych modeli, takich jak model Isinga. Zachowania tych połączonych sieci mogą być dalej rozumiane poprzez uproszczenie złożonych interakcji neuronów hamujących i pobudzających z wykorzystaniem teorii średniego pola.

• Uczenie się i pamięć: Ludzie potrafią zapamiętać i rozpoznać ogromną liczbę twarzy, nawet tych, które widzieli tylko raz. Neurobiolodzy obliczeniowi próbują zrozumieć, jak systemy biologiczne mogą wykonywać tak złożone obliczenia tak efektywnie i potencjalnie zbudować inteligentną maszynę, która mogłaby powtórzyć tę zdolność.

• Computational Cognitive Neuroscience: CCN koncentruje się na modelowaniu biologicznej aktywności mózgu i procesów poznawczych, aby lepiej zrozumieć percepcję, zachowanie i podejmowanie decyzji. Neurobiologia obliczeniowa i neurobiologia poznawcza często przecinają się z uczeniem maszynowym i teorią sieci neuronowych.

Czy EMOTIV oferuje rozwiązania w dziedzinie neurobiologii obliczeniowej?

EMOTIV oferuje dynamiczny zestaw rozwiązań sprzętowych i programowych dla badań w dziedzinie neurobiologii obliczeniowej. Neurobiolodzy obliczeniowi mogą opracować innowacyjne spostrzeżenia, korzystając z Brainwear EMOTIV w połączeniu z możliwością przeglądania, rejestrowania i eksportowania surowych danych EEG za pomocą oprogramowania EmotivPRO. Rozwiązania EMOTIV zostały zweryfikowane w recenzowanych badaniach naukowych, medycznych i klinicznych oraz publikacjach dotyczących neurobiologii, biometriki, neuroetyki, neuromarketingu i zastosowań technologii kontrolowanej przez mózg.

Zestaw słuchawkowy EMOTIV EPOC X dostarcza danych o jakości profesjonalnej dla badań akademickich w dziedzinie neurobiologii obliczeniowej. Zestaw słuchawkowy EMOTIV Insight charakteryzuje się minimalnym czasem konfiguracji i elektroniką zoptymalizowaną do generowania czystych sygnałów z dowolnego miejsca, co sprawia, że jest idealny do zrozumienia zachowań związanych z pamięcią. Czapka EMOTIV EPOC FLEX oferuje wysoką gęstość pokrycia i ruchome czujniki elektroencefalografu, optymalne dla profesjonalnych badaczy.