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Neurociência Computacional
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Neurociência Computacional
O campo interdisciplinar da Neurociência Computacional é o estudo do desenvolvimento, estrutura, fisiologia, processamento de informações e habilidades cognitivas do sistema nervoso. A neurociência computacional utiliza modelos matemáticos multiescalares, análise teórica e simulações de função neural do ponto de vista de moléculas, células e redes, abrangendo desde a cognição até o comportamento.
FAQ sobre Neurociência Computacional
O que é Neurociência Computacional?
A Neurociência Computacional trabalha para identificar redes neurais dinâmicas para entender os princípios que regem os sistemas neurais e a atividade cerebral, potencialmente relacionados ao processamento de informações e doenças cerebrais. A natureza quantitativa do campo está principalmente preocupada com a análise computacional complexa dos sinais elétricos e químicos no cérebro para entender o papel dos neurônios no processamento de informações, usando modelos matemáticos em várias escalas espaço-temporais. Esses modelos neurais fornecem dados experimentais, que são então usados para gerar novas hipóteses que podem ser testadas em experimentos biológicos ou psicológicos.
Por que a Neurociência Computacional é Importante?
Os estudos de pesquisa no campo da neurociência computacional são complementares à psicologia na compreensão da natureza dos comportamentos. Enquanto um psicólogo pode atribuir o comportamento a certas atitudes ou emoções, um neurocientista computacional pode interpretar esse comportamento em relação à eficiência com que certos grupos de neurônios propagam informações em um contexto específico dentro do cérebro. Eles veem o cérebro como uma caixa preta – existem inúmeras entradas e variáveis ambientais introduzidas, algo acontece internamente, então o comportamento é realizado. A neurociência computacional tenta simular a função cerebral para encontrar os fatores desconhecidos que influenciam o comportamento humano.
À medida que os neurocientistas computacionais avançam em sua compreensão da estrutura do cérebro humano em níveis celulares e moleculares, vários campos da neurociência se desenvolvem e aplicações inovadoras começam a surgir. Fronteiras importantes da neurociência computacional incluem o campo em rápida expansão da inteligência artificial e aprendizado de máquina, ciências médicas e psicologia humana. Mais no futuro, os neurocientistas preveem aplicações na otimização de chips de computador, construção de arquiteturas de integração em escala muito grande (VLSI) com engenharia neuromórfica, avanços na tecnologia de Interface Homem-Máquina (HMI) para deficientes e mais.
Qual é a Relação entre Neurociência Computacional e Aprendizado de Máquina?
O aprendizado de máquina é o estudo científico de modelos estatísticos e algoritmos usados para automatizar sistemas de computador para realizar tarefas específicas sem instrução explícita. Alguns neurocientistas computacionais tentaram integrar essa tecnologia em suas pesquisas, desenvolvendo novas técnicas de análise de dados que lhes permitiriam analisar conjuntos de dados maiores e mais complexos que de outra forma não seriam capazes de interrogar. No entanto, estes dois termos não devem ser usados de forma intercambiável. Por exemplo, muitos experimentalistas da neurociência computacional estão concentrados na criação de modelos de redes neurais dinâmicas que são o mais realísticos biologicamente possíveis. Este aspecto da neurociência computacional não se alinha com o aprendizado de máquina, enquanto otimizar os insights matemáticos dentro dos dados sobre como o cérebro armazena informações pode fornecer uma sobreposição produtiva.
Tópicos Atuais de Pesquisa em Neurociência Computacional
Modelagem de neurônio único: Neurônios únicos são os blocos de construção fundamentais de qualquer sistema nervoso. Os pesquisadores utilizam modelos quantitativos para entender como essas propriedades de células únicas contribuem para o processamento de informações e comportamentos subjacentes.
Desenvolvimento e direção de circuitos neurais: Os neurocientistas computacionais estão continuamente preocupados com a formação de axônios e dendritos durante o desenvolvimento, como os axônios migram para posições adequadas nos sistemas nervoso central e periférico, como a biologia molecular influencia as conexões neurais funcionais e mais.
O comportamento de redes neurais: Redes neurais biológicas são complexas e esparsas em comparação com as redes neurais artificiais. Um dos objetivos na neurociência computacional é entender as funções computacionais em áreas específicas do cérebro, muitas vezes tentadas com modelos simples como o modelo de Ising. Os comportamentos dessas redes conectadas podem ser melhor compreendidos simplificando as interações complexas de neurônios inibitórios e excitatórios usando a teoria de campo médio.
Aprendizado e memória: Os seres humanos podem memorizar e reconhecer uma imensa quantidade de rostos, mesmo aqueles que viram apenas uma vez. Os neurocientistas computacionais estão tentando entender como os sistemas biológicos podem realizar tais cálculos complexos de forma tão eficiente e, potencialmente, construir uma máquina inteligente que possa replicar essa habilidade.
Neurociência Cognitiva Computacional: A NCC está focada em modelar a atividade biológica do cérebro e processos cognitivos para entender melhor percepção, comportamento e tomada de decisão. Neurociência cognitiva e computacional muitas vezes se intersectam com aprendizado de máquina e teoria de redes neurais.
A EMOTIV Oferece Soluções de Neurociência Computacional?
A EMOTIV oferece uma linha dinâmica de soluções de hardware e software para pesquisa de neurociência computacional. Neurocientistas computacionais podem desenvolver insights inovadores usando o Brainwear da EMOTIV combinado com a capacidade de visualizar, gravar e exportar dados brutos de EEG com o Software EmotivPRO. As soluções da EMOTIV foram validadas em estudos e publicações científicas, médicas e clínicas revisadas por pares para neurociência, biometria, neuroética, neuromarketing e aplicações de tecnologia controlada pelo cérebro.
O headset EMOTIV EPOC X fornece dados cerebrais de nível profissional para pesquisa acadêmica dentro da neurociência computacional. O headset EMOTIV Insight possui tempo mínimo de configuração e eletrônica otimizada para produzir sinais limpos de qualquer lugar, tornando-o ideal para entender o comportamento da memória. O cap EPOC FLEX da EMOTIV oferece cobertura de alta densidade e sensores de eletroencefalograma móveis ideais para profissionais de pesquisa.
Aplicações de EEG na Neurociência Computacional
A neurociência computacional moderna depende fortemente de dados de eletroencefalografia (EEG) para validar modelos teóricos e testar hipóteses sobre a função cerebral. EEG fornece a precisão temporal necessária para modelos computacionais que simulam oscilações neurais, padrões de conectividade e dinâmicas de processamento de informações. Ao contrário de fMRI ou outras técnicas de neuroimagem, o EEG captura atividades neurais em milissegundos que correspondem diretamente às escalas de tempo usadas em modelos computacionais.
Sistemas de EEG portáteis sem fio de grau de pesquisa permitem que neurocientistas computacionais coletem dados de alta qualidade para desenvolvimento de algoritmos, aplicações de aprendizado de máquina e implementações de interface cérebro-computador em tempo real. A combinação de tecnologia sem fio e processamento de sinal avançado tornou possível conduzir pesquisas em neurociência computacional em ambientes naturalísticos, expandindo além das limitações tradicionais de laboratório.
Ecossistema de Neurociência Computacional da Emotiv
A plataforma de neurotecnologia da Emotiv fornece aos neurocientistas computacionais o pacote completo necessário para aplicações de pesquisa avançada. Nossos headsets EEG de grau de pesquisa, incluindo os sistemas EPOC X de 14 canais e FLEX de 32 canais, fornecem a qualidade de sinal e a resolução temporal essenciais para trabalhos de modelagem computacional. A posição adequada dos eletrodos seguindo o sistema 10-20 garante a coleta consistente de dados em estudos de neurociência computacional.
O ecossistema de software integrado inclui o EmotivPRO para coleta de dados, transmissão em tempo real através da Camada de Streaming de Laboratório (LSL) para desenvolvimento de algoritmos, e infraestrutura de nuvem para análise de dados em larga escala. O que diferencia a Emotiv é nosso foco em tornar a neurociência computacional acessível através de hardware plug-and-play, algoritmos validados e ferramentas de desenvolvimento abrangentes. Com mais de 20.000 citações acadêmicas e desempenho comprovado em ambientes de pesquisa em todo o mundo, a Emotiv permite que os pesquisadores se concentrem em seus modelos computacionais em vez dos desafios de configuração técnica. Nossa plataforma suporta integração com frameworks de análise populares como MATLAB, Python (MNE) e ambientes de desenvolvimento BCI especializados, ligando a teoria da neurociência cognitiva a aplicações de neurociência comportamental.
Neurociência Computacional
O campo interdisciplinar da Neurociência Computacional é o estudo do desenvolvimento, estrutura, fisiologia, processamento de informações e habilidades cognitivas do sistema nervoso. A neurociência computacional utiliza modelos matemáticos multiescalares, análise teórica e simulações de função neural do ponto de vista de moléculas, células e redes, abrangendo desde a cognição até o comportamento.
FAQ sobre Neurociência Computacional
O que é Neurociência Computacional?
A Neurociência Computacional trabalha para identificar redes neurais dinâmicas para entender os princípios que regem os sistemas neurais e a atividade cerebral, potencialmente relacionados ao processamento de informações e doenças cerebrais. A natureza quantitativa do campo está principalmente preocupada com a análise computacional complexa dos sinais elétricos e químicos no cérebro para entender o papel dos neurônios no processamento de informações, usando modelos matemáticos em várias escalas espaço-temporais. Esses modelos neurais fornecem dados experimentais, que são então usados para gerar novas hipóteses que podem ser testadas em experimentos biológicos ou psicológicos.
Por que a Neurociência Computacional é Importante?
Os estudos de pesquisa no campo da neurociência computacional são complementares à psicologia na compreensão da natureza dos comportamentos. Enquanto um psicólogo pode atribuir o comportamento a certas atitudes ou emoções, um neurocientista computacional pode interpretar esse comportamento em relação à eficiência com que certos grupos de neurônios propagam informações em um contexto específico dentro do cérebro. Eles veem o cérebro como uma caixa preta – existem inúmeras entradas e variáveis ambientais introduzidas, algo acontece internamente, então o comportamento é realizado. A neurociência computacional tenta simular a função cerebral para encontrar os fatores desconhecidos que influenciam o comportamento humano.
À medida que os neurocientistas computacionais avançam em sua compreensão da estrutura do cérebro humano em níveis celulares e moleculares, vários campos da neurociência se desenvolvem e aplicações inovadoras começam a surgir. Fronteiras importantes da neurociência computacional incluem o campo em rápida expansão da inteligência artificial e aprendizado de máquina, ciências médicas e psicologia humana. Mais no futuro, os neurocientistas preveem aplicações na otimização de chips de computador, construção de arquiteturas de integração em escala muito grande (VLSI) com engenharia neuromórfica, avanços na tecnologia de Interface Homem-Máquina (HMI) para deficientes e mais.
Qual é a Relação entre Neurociência Computacional e Aprendizado de Máquina?
O aprendizado de máquina é o estudo científico de modelos estatísticos e algoritmos usados para automatizar sistemas de computador para realizar tarefas específicas sem instrução explícita. Alguns neurocientistas computacionais tentaram integrar essa tecnologia em suas pesquisas, desenvolvendo novas técnicas de análise de dados que lhes permitiriam analisar conjuntos de dados maiores e mais complexos que de outra forma não seriam capazes de interrogar. No entanto, estes dois termos não devem ser usados de forma intercambiável. Por exemplo, muitos experimentalistas da neurociência computacional estão concentrados na criação de modelos de redes neurais dinâmicas que são o mais realísticos biologicamente possíveis. Este aspecto da neurociência computacional não se alinha com o aprendizado de máquina, enquanto otimizar os insights matemáticos dentro dos dados sobre como o cérebro armazena informações pode fornecer uma sobreposição produtiva.
Tópicos Atuais de Pesquisa em Neurociência Computacional
Modelagem de neurônio único: Neurônios únicos são os blocos de construção fundamentais de qualquer sistema nervoso. Os pesquisadores utilizam modelos quantitativos para entender como essas propriedades de células únicas contribuem para o processamento de informações e comportamentos subjacentes.
Desenvolvimento e direção de circuitos neurais: Os neurocientistas computacionais estão continuamente preocupados com a formação de axônios e dendritos durante o desenvolvimento, como os axônios migram para posições adequadas nos sistemas nervoso central e periférico, como a biologia molecular influencia as conexões neurais funcionais e mais.
O comportamento de redes neurais: Redes neurais biológicas são complexas e esparsas em comparação com as redes neurais artificiais. Um dos objetivos na neurociência computacional é entender as funções computacionais em áreas específicas do cérebro, muitas vezes tentadas com modelos simples como o modelo de Ising. Os comportamentos dessas redes conectadas podem ser melhor compreendidos simplificando as interações complexas de neurônios inibitórios e excitatórios usando a teoria de campo médio.
Aprendizado e memória: Os seres humanos podem memorizar e reconhecer uma imensa quantidade de rostos, mesmo aqueles que viram apenas uma vez. Os neurocientistas computacionais estão tentando entender como os sistemas biológicos podem realizar tais cálculos complexos de forma tão eficiente e, potencialmente, construir uma máquina inteligente que possa replicar essa habilidade.
Neurociência Cognitiva Computacional: A NCC está focada em modelar a atividade biológica do cérebro e processos cognitivos para entender melhor percepção, comportamento e tomada de decisão. Neurociência cognitiva e computacional muitas vezes se intersectam com aprendizado de máquina e teoria de redes neurais.
A EMOTIV Oferece Soluções de Neurociência Computacional?
A EMOTIV oferece uma linha dinâmica de soluções de hardware e software para pesquisa de neurociência computacional. Neurocientistas computacionais podem desenvolver insights inovadores usando o Brainwear da EMOTIV combinado com a capacidade de visualizar, gravar e exportar dados brutos de EEG com o Software EmotivPRO. As soluções da EMOTIV foram validadas em estudos e publicações científicas, médicas e clínicas revisadas por pares para neurociência, biometria, neuroética, neuromarketing e aplicações de tecnologia controlada pelo cérebro.
O headset EMOTIV EPOC X fornece dados cerebrais de nível profissional para pesquisa acadêmica dentro da neurociência computacional. O headset EMOTIV Insight possui tempo mínimo de configuração e eletrônica otimizada para produzir sinais limpos de qualquer lugar, tornando-o ideal para entender o comportamento da memória. O cap EPOC FLEX da EMOTIV oferece cobertura de alta densidade e sensores de eletroencefalograma móveis ideais para profissionais de pesquisa.
Aplicações de EEG na Neurociência Computacional
A neurociência computacional moderna depende fortemente de dados de eletroencefalografia (EEG) para validar modelos teóricos e testar hipóteses sobre a função cerebral. EEG fornece a precisão temporal necessária para modelos computacionais que simulam oscilações neurais, padrões de conectividade e dinâmicas de processamento de informações. Ao contrário de fMRI ou outras técnicas de neuroimagem, o EEG captura atividades neurais em milissegundos que correspondem diretamente às escalas de tempo usadas em modelos computacionais.
Sistemas de EEG portáteis sem fio de grau de pesquisa permitem que neurocientistas computacionais coletem dados de alta qualidade para desenvolvimento de algoritmos, aplicações de aprendizado de máquina e implementações de interface cérebro-computador em tempo real. A combinação de tecnologia sem fio e processamento de sinal avançado tornou possível conduzir pesquisas em neurociência computacional em ambientes naturalísticos, expandindo além das limitações tradicionais de laboratório.
Ecossistema de Neurociência Computacional da Emotiv
A plataforma de neurotecnologia da Emotiv fornece aos neurocientistas computacionais o pacote completo necessário para aplicações de pesquisa avançada. Nossos headsets EEG de grau de pesquisa, incluindo os sistemas EPOC X de 14 canais e FLEX de 32 canais, fornecem a qualidade de sinal e a resolução temporal essenciais para trabalhos de modelagem computacional. A posição adequada dos eletrodos seguindo o sistema 10-20 garante a coleta consistente de dados em estudos de neurociência computacional.
O ecossistema de software integrado inclui o EmotivPRO para coleta de dados, transmissão em tempo real através da Camada de Streaming de Laboratório (LSL) para desenvolvimento de algoritmos, e infraestrutura de nuvem para análise de dados em larga escala. O que diferencia a Emotiv é nosso foco em tornar a neurociência computacional acessível através de hardware plug-and-play, algoritmos validados e ferramentas de desenvolvimento abrangentes. Com mais de 20.000 citações acadêmicas e desempenho comprovado em ambientes de pesquisa em todo o mundo, a Emotiv permite que os pesquisadores se concentrem em seus modelos computacionais em vez dos desafios de configuração técnica. Nossa plataforma suporta integração com frameworks de análise populares como MATLAB, Python (MNE) e ambientes de desenvolvimento BCI especializados, ligando a teoria da neurociência cognitiva a aplicações de neurociência comportamental.
Neurociência Computacional
O campo interdisciplinar da Neurociência Computacional é o estudo do desenvolvimento, estrutura, fisiologia, processamento de informações e habilidades cognitivas do sistema nervoso. A neurociência computacional utiliza modelos matemáticos multiescalares, análise teórica e simulações de função neural do ponto de vista de moléculas, células e redes, abrangendo desde a cognição até o comportamento.
FAQ sobre Neurociência Computacional
O que é Neurociência Computacional?
A Neurociência Computacional trabalha para identificar redes neurais dinâmicas para entender os princípios que regem os sistemas neurais e a atividade cerebral, potencialmente relacionados ao processamento de informações e doenças cerebrais. A natureza quantitativa do campo está principalmente preocupada com a análise computacional complexa dos sinais elétricos e químicos no cérebro para entender o papel dos neurônios no processamento de informações, usando modelos matemáticos em várias escalas espaço-temporais. Esses modelos neurais fornecem dados experimentais, que são então usados para gerar novas hipóteses que podem ser testadas em experimentos biológicos ou psicológicos.
Por que a Neurociência Computacional é Importante?
Os estudos de pesquisa no campo da neurociência computacional são complementares à psicologia na compreensão da natureza dos comportamentos. Enquanto um psicólogo pode atribuir o comportamento a certas atitudes ou emoções, um neurocientista computacional pode interpretar esse comportamento em relação à eficiência com que certos grupos de neurônios propagam informações em um contexto específico dentro do cérebro. Eles veem o cérebro como uma caixa preta – existem inúmeras entradas e variáveis ambientais introduzidas, algo acontece internamente, então o comportamento é realizado. A neurociência computacional tenta simular a função cerebral para encontrar os fatores desconhecidos que influenciam o comportamento humano.
À medida que os neurocientistas computacionais avançam em sua compreensão da estrutura do cérebro humano em níveis celulares e moleculares, vários campos da neurociência se desenvolvem e aplicações inovadoras começam a surgir. Fronteiras importantes da neurociência computacional incluem o campo em rápida expansão da inteligência artificial e aprendizado de máquina, ciências médicas e psicologia humana. Mais no futuro, os neurocientistas preveem aplicações na otimização de chips de computador, construção de arquiteturas de integração em escala muito grande (VLSI) com engenharia neuromórfica, avanços na tecnologia de Interface Homem-Máquina (HMI) para deficientes e mais.
Qual é a Relação entre Neurociência Computacional e Aprendizado de Máquina?
O aprendizado de máquina é o estudo científico de modelos estatísticos e algoritmos usados para automatizar sistemas de computador para realizar tarefas específicas sem instrução explícita. Alguns neurocientistas computacionais tentaram integrar essa tecnologia em suas pesquisas, desenvolvendo novas técnicas de análise de dados que lhes permitiriam analisar conjuntos de dados maiores e mais complexos que de outra forma não seriam capazes de interrogar. No entanto, estes dois termos não devem ser usados de forma intercambiável. Por exemplo, muitos experimentalistas da neurociência computacional estão concentrados na criação de modelos de redes neurais dinâmicas que são o mais realísticos biologicamente possíveis. Este aspecto da neurociência computacional não se alinha com o aprendizado de máquina, enquanto otimizar os insights matemáticos dentro dos dados sobre como o cérebro armazena informações pode fornecer uma sobreposição produtiva.
Tópicos Atuais de Pesquisa em Neurociência Computacional
Modelagem de neurônio único: Neurônios únicos são os blocos de construção fundamentais de qualquer sistema nervoso. Os pesquisadores utilizam modelos quantitativos para entender como essas propriedades de células únicas contribuem para o processamento de informações e comportamentos subjacentes.
Desenvolvimento e direção de circuitos neurais: Os neurocientistas computacionais estão continuamente preocupados com a formação de axônios e dendritos durante o desenvolvimento, como os axônios migram para posições adequadas nos sistemas nervoso central e periférico, como a biologia molecular influencia as conexões neurais funcionais e mais.
O comportamento de redes neurais: Redes neurais biológicas são complexas e esparsas em comparação com as redes neurais artificiais. Um dos objetivos na neurociência computacional é entender as funções computacionais em áreas específicas do cérebro, muitas vezes tentadas com modelos simples como o modelo de Ising. Os comportamentos dessas redes conectadas podem ser melhor compreendidos simplificando as interações complexas de neurônios inibitórios e excitatórios usando a teoria de campo médio.
Aprendizado e memória: Os seres humanos podem memorizar e reconhecer uma imensa quantidade de rostos, mesmo aqueles que viram apenas uma vez. Os neurocientistas computacionais estão tentando entender como os sistemas biológicos podem realizar tais cálculos complexos de forma tão eficiente e, potencialmente, construir uma máquina inteligente que possa replicar essa habilidade.
Neurociência Cognitiva Computacional: A NCC está focada em modelar a atividade biológica do cérebro e processos cognitivos para entender melhor percepção, comportamento e tomada de decisão. Neurociência cognitiva e computacional muitas vezes se intersectam com aprendizado de máquina e teoria de redes neurais.
A EMOTIV Oferece Soluções de Neurociência Computacional?
A EMOTIV oferece uma linha dinâmica de soluções de hardware e software para pesquisa de neurociência computacional. Neurocientistas computacionais podem desenvolver insights inovadores usando o Brainwear da EMOTIV combinado com a capacidade de visualizar, gravar e exportar dados brutos de EEG com o Software EmotivPRO. As soluções da EMOTIV foram validadas em estudos e publicações científicas, médicas e clínicas revisadas por pares para neurociência, biometria, neuroética, neuromarketing e aplicações de tecnologia controlada pelo cérebro.
O headset EMOTIV EPOC X fornece dados cerebrais de nível profissional para pesquisa acadêmica dentro da neurociência computacional. O headset EMOTIV Insight possui tempo mínimo de configuração e eletrônica otimizada para produzir sinais limpos de qualquer lugar, tornando-o ideal para entender o comportamento da memória. O cap EPOC FLEX da EMOTIV oferece cobertura de alta densidade e sensores de eletroencefalograma móveis ideais para profissionais de pesquisa.
Aplicações de EEG na Neurociência Computacional
A neurociência computacional moderna depende fortemente de dados de eletroencefalografia (EEG) para validar modelos teóricos e testar hipóteses sobre a função cerebral. EEG fornece a precisão temporal necessária para modelos computacionais que simulam oscilações neurais, padrões de conectividade e dinâmicas de processamento de informações. Ao contrário de fMRI ou outras técnicas de neuroimagem, o EEG captura atividades neurais em milissegundos que correspondem diretamente às escalas de tempo usadas em modelos computacionais.
Sistemas de EEG portáteis sem fio de grau de pesquisa permitem que neurocientistas computacionais coletem dados de alta qualidade para desenvolvimento de algoritmos, aplicações de aprendizado de máquina e implementações de interface cérebro-computador em tempo real. A combinação de tecnologia sem fio e processamento de sinal avançado tornou possível conduzir pesquisas em neurociência computacional em ambientes naturalísticos, expandindo além das limitações tradicionais de laboratório.
Ecossistema de Neurociência Computacional da Emotiv
A plataforma de neurotecnologia da Emotiv fornece aos neurocientistas computacionais o pacote completo necessário para aplicações de pesquisa avançada. Nossos headsets EEG de grau de pesquisa, incluindo os sistemas EPOC X de 14 canais e FLEX de 32 canais, fornecem a qualidade de sinal e a resolução temporal essenciais para trabalhos de modelagem computacional. A posição adequada dos eletrodos seguindo o sistema 10-20 garante a coleta consistente de dados em estudos de neurociência computacional.
O ecossistema de software integrado inclui o EmotivPRO para coleta de dados, transmissão em tempo real através da Camada de Streaming de Laboratório (LSL) para desenvolvimento de algoritmos, e infraestrutura de nuvem para análise de dados em larga escala. O que diferencia a Emotiv é nosso foco em tornar a neurociência computacional acessível através de hardware plug-and-play, algoritmos validados e ferramentas de desenvolvimento abrangentes. Com mais de 20.000 citações acadêmicas e desempenho comprovado em ambientes de pesquisa em todo o mundo, a Emotiv permite que os pesquisadores se concentrem em seus modelos computacionais em vez dos desafios de configuração técnica. Nossa plataforma suporta integração com frameworks de análise populares como MATLAB, Python (MNE) e ambientes de desenvolvimento BCI especializados, ligando a teoria da neurociência cognitiva a aplicações de neurociência comportamental.
