Thần kinh học tính toán
Chia sẻ:
Khoa học Thần kinh Tính toán
Lĩnh vực liên ngành Khoa học Thần kinh Tính toán nghiên cứu sự phát triển, cấu trúc, sinh lý học, xử lý thông tin và khả năng nhận thức của hệ thần kinh. Khoa học thần kinh tính toán sử dụng các mô hình đa cấp độ toán học, phân tích lý thuyết và mô phỏng chức năng thần kinh từ quan điểm của phân tử, tế bào và mạng lưới, từ đó tiến tới nhận thức và hành vi.
Câu Hỏi Thường Gặp về Khoa học Thần kinh Tính toán
Khoa học Thần kinh Tính toán là gì?
Khoa học Thần kinh Tính toán làm việc để xác định các mạng lưới thần kinh động nhằm hiểu các nguyên tắc điều khiển hệ thống thần kinh và hoạt động não, có khả năng liên quan đến xử lý thông tin và bệnh não. Tính chất định lượng của lĩnh vực này chủ yếu liên quan đến phân tích tính toán phức tạp của các tín hiệu điện và hóa học trong não để hiểu vai trò của các neuron trong quá trình xử lý thông tin, sử dụng các mô hình toán học ở các cấp độ không gian-thời gian khác nhau. Các mô hình thần kinh này cung cấp dữ liệu thực nghiệm, sau đó được sử dụng để tạo ra các giả thuyết mới có thể tiếp tục được kiểm tra bằng các thí nghiệm sinh học hoặc tâm lý học.
Tại sao Khoa học Thần kinh Tính toán Quan Trọng?
Các nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học thần kinh tính toán hỗ trợ tâm lý học trong việc hiểu bản chất của hành vi. Trong khi một nhà tâm lý học có thể gán hành vi cho những thái độ hoặc cảm xúc nhất định, một nhà khoa học thần kinh tính toán có thể diễn giải hành vi đó liên quan đến hiệu quả mà các nhóm neuron nhất định truyền tải thông tin trong một bối cảnh cụ thể trong não. Họ nhìn nhận não như một hộp đen - có rất nhiều đầu vào và biến số môi trường được đưa vào, có điều gì đó xảy ra bên trong, sau đó hành vi được thực hiện. Khoa học thần kinh tính toán cố gắng mô phỏng chức năng não để tìm ra các yếu tố chưa biết ảnh hưởng đến hành vi con người.
Khi các nhà khoa học thần kinh tính toán phát triển hiểu biết của họ về cấu trúc của não người ở cấp độ tế bào và phân tử, các lĩnh vực khoa học thần kinh khác nhau phát triển và các ứng dụng đổi mới bắt đầu xuất hiện. Những mặt trận quan trọng của khoa học thần kinh tính toán bao gồm lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy đang mở rộng nhanh chóng, các khoa học y khoa và tâm lý học con người. Trong tương lai xa hơn, các nhà khoa học thần kinh dự báo sẽ có các ứng dụng trong việc tối ưu hóa chip máy tính, xây dựng các cấu trúc tích hợp quy mô rất lớn (VLSI) với kỹ thuật neuromorphic, phát triển công nghệ Tương tác Máy-Người (HMI) cho người khuyết tật và nhiều ứng dụng khác.
Mối Quan Hệ giữa Khoa học Thần kinh Tính toán và Học Máy là gì?
Học máy là nghiên cứu khoa học về các mô hình thống kê và thuật toán được sử dụng để tự động hóa các hệ thống máy tính nhằm thực hiện các nhiệm vụ cụ thể mà không cần hướng dẫn rõ ràng. Một số nhà khoa học thần kinh tính toán đã cố gắng tích hợp công nghệ này vào nghiên cứu của họ bằng cách phát triển các kỹ thuật phân tích dữ liệu mới để cho phép họ phân tích các tập dữ liệu lớn và phức tạp hơn mà họ không thể kiểm nghiệm. Tuy nhiên, hai thuật ngữ này không nên được sử dụng thay thế lẫn nhau. Ví dụ, nhiều nhà thí nghiệm khoa học thần kinh tính toán tập trung vào việc tạo ra các mô hình mạng lưới thần kinh động mang tính sinh học thực tế nhất có thể. Khía cạnh này của khoa học thần kinh tính toán không hoàn toàn phù hợp với học máy, trong khi tối ưu hóa các Insight toán học trong dữ liệu về cách não lưu trữ thông tin có thể cung cấp sự chồng chéo hiệu quả.
Các Chủ đề Nghiên cứu Hiện tại về Khoa học Thần kinh Tính toán
Mô hình hóa từng tế bào thần kinh: Từng tế bào thần kinh là khối xây dựng cơ bản của bất kỳ hệ thần kinh nào. Các nhà nghiên cứu sử dụng các mô hình định lượng để hiểu cách mà các tính chất của từng tế bào này góp phần vào quá trình xử lý thông tin và các hành vi cơ bản.
Sự phát triển và hướng đi của các mạch thần kinh: Các nhà khoa học thần kinh tính toán liên tục quan tâm đến cách mà các sợi trục và nhánh được hình thành trong quá trình phát triển, cách mà các sợi trục di chuyển đến các vị trí thích hợp trong hệ thần kinh trung ương và ngoại biên, cách mà sinh học phân tử ảnh hưởng đến các kết nối thần kinh chức năng và nhiều hơn nữa.
Hành vi của các mạng lưới thần kinh: Các mạng lưới thần kinh sinh học phức tạp và thưa thớt so với các mạng lưới thần kinh nhân tạo. Một trong những mục tiêu trong khoa học thần kinh tính toán là hiểu các chức năng tính toán trong các khu vực cụ thể của não, thường với các mô hình đơn giản như mô hình Ising. Các hành vi của những mạng lưới kết nối này có thể được hiểu rõ hơn bằng cách đơn giản hóa các tương tác phức tạp của các neuron ức chế và kích thích bằng cách sử dụng lý thuyết trường trung bình.
Học tập và ghi nhớ: Con người có thể ghi nhớ và nhận diện số lượng lớn các khuôn mặt, ngay cả những khuôn mặt họ chỉ nhìn thấy một lần. Các nhà khoa học thần kinh tính toán đang cố gắng hiểu cách mà các hệ thống sinh học có thể thực hiện các tính toán phức tạp như vậy một cách hiệu quả, và có thể xây dựng một máy thông minh có thể tái tạo khả năng này.
Khoa học Thần kinh Nhận thức Tính toán: CCN tập trung vào việc mô hình hóa hoạt động sinh học của não và các quá trình nhận thức để hiểu rõ hơn về nhận thức, hành vi và ra quyết định. Khoa học thần kinh nhận thức và tính toán thường giao nhau với học máy và lý thuyết mạng lưới thần kinh.
EMOTIV có Cung cấp Giải pháp Khoa học Thần kinh Tính toán không?
EMOTIV cung cấp một loạt các giải pháp phần cứng và phần mềm động cho nghiên cứu khoa học thần kinh tính toán. Các nhà khoa học thần kinh tính toán có thể phát triển các Insight sáng tạo bằng cách sử dụng Brainwear của EMOTIV kết hợp với khả năng xem, ghi chép và xuất dữ liệu EEG thô với Phần mềm EmotivPRO. Giải pháp của EMOTIV đã được xác nhận trong các nghiên cứu và ấn phẩm khoa học, y tế và lâm sàng được đánh giá đồng cấp cho các ứng dụng công nghệ điều khiển não bộ, định danh sinh học, đạo đức trí tuệ và tiếp thị thần kinh.
Tai nghe EMOTIV EPOC X cung cấp dữ liệu não chất lượng cao cho nghiên cứu học thuật trong khoa học thần kinh tính toán. Tai nghe EMOTIV Insight mang lại thời gian thiết lập tối thiểu và điện tử được tối ưu hóa để tạo ra các tín hiệu sạch từ mọi nơi, làm cho nó trở thành lý tưởng để hiểu hành vi bộ nhớ. Nón EMOTIV EPOC FLEX cung cấp phạm vi dày đặc và các cảm biến điện não đồ di động, tối ưu cho các chuyên gia nghiên cứu.
Ứng dụng EEG trong Khoa học Thần kinh Tính toán
Khoa học thần kinh tính toán hiện đại phụ thuộc mạnh mẽ vào dữ liệu điện não đồ (EEG) để xác nhận các mô hình lý thuyết và kiểm tra các giả thuyết về chức năng não. EEG cung cấp độ chính xác thời gian cần thiết cho các mô hình tính toán mô phỏng dao động thần kinh, các mẫu kết nối và động lực xử lý thông tin. Không giống như fMRI hoặc các kỹ thuật quét não khác, EEG nắm bắt được hoạt động thần kinh cấp độ mili giây phù hợp trực tiếp với các thang thời gian được sử dụng trong các mô hình tính toán.
Các hệ thống EEG không dây di động cấp độ nghiên cứu cho phép các nhà khoa học thần kinh tính toán thu thập dữ liệu chất lượng cao để phát triển thuật toán, ứng dụng học máy, và triển khai giao diện não-máy tính thời gian thực. Sự kết hợp công nghệ không dây và xử lý tín hiệu tiên tiến làm cho có thể tiến hành nghiên cứu khoa học thần kinh tính toán trong các môi trường tự nhiên, mở rộng ra ngoài các hạn chế trong phòng thí nghiệm truyền thống.
Hệ sinh thái Khoa học Thần kinh Tính toán của Emotiv
Nền tảng công nghệ thần kinh của Emotiv cung cấp cho các nhà khoa học thần kinh tính toán bộ công cụ hoàn chỉnh cần thiết cho các ứng dụng nghiên cứu tiên tiến. Các tai nghe EEG cấp nghiên cứu của chúng tôi, bao gồm hệ thống 14 kênh EPOC X và hệ thống FLEX 32 kênh, cung cấp chất lượng tín hiệu và độ phân giải thời gian cần thiết cho công việc mô hình hóa tính toán. Vị trí các điện cực theo hệ thống 10-20 đảm bảo thu thập dữ liệu nhất quán xuyên suốt các nghiên cứu khoa học thần kinh tính toán.
Hệ sinh thái phần mềm tích hợp bao gồm EmotivPRO để thu thập dữ liệu, truyền trực tuyến thời gian thực qua Lab Streaming Layer (LSL) để phát triển thuật toán, và hạ tầng đám mây cho phân tích dữ liệu quy mô lớn. Điều này làm Emotiv nổi bật là tập trung vào việc làm cho khoa học thần kinh tính toán dễ tiếp cận qua phần cứng plug-and-play, các thuật toán được xác nhận, và công cụ phát triển toàn diện. Với hơn 20.000 trích dẫn học thuật và hiệu suất đã được chứng minh trong các môi trường nghiên cứu toàn cầu, Emotiv cho phép các nhà nghiên cứu tập trung vào các mô hình tính toán của họ thay vì các thách thức về thiết lập kỹ thuật. Nền tảng của chúng tôi hỗ trợ tích hợp với các khung phân tích phổ biến như MATLAB, Python (MNE), và các môi trường phát triển BCI chuyên biệt, kết nối khoảng cách giữa lý thuyết khoa học thần kinh nhận thức và các ứng dụng khoa học thần kinh hành vi.
Khoa học Thần kinh Tính toán
Lĩnh vực liên ngành Khoa học Thần kinh Tính toán nghiên cứu sự phát triển, cấu trúc, sinh lý học, xử lý thông tin và khả năng nhận thức của hệ thần kinh. Khoa học thần kinh tính toán sử dụng các mô hình đa cấp độ toán học, phân tích lý thuyết và mô phỏng chức năng thần kinh từ quan điểm của phân tử, tế bào và mạng lưới, từ đó tiến tới nhận thức và hành vi.
Câu Hỏi Thường Gặp về Khoa học Thần kinh Tính toán
Khoa học Thần kinh Tính toán là gì?
Khoa học Thần kinh Tính toán làm việc để xác định các mạng lưới thần kinh động nhằm hiểu các nguyên tắc điều khiển hệ thống thần kinh và hoạt động não, có khả năng liên quan đến xử lý thông tin và bệnh não. Tính chất định lượng của lĩnh vực này chủ yếu liên quan đến phân tích tính toán phức tạp của các tín hiệu điện và hóa học trong não để hiểu vai trò của các neuron trong quá trình xử lý thông tin, sử dụng các mô hình toán học ở các cấp độ không gian-thời gian khác nhau. Các mô hình thần kinh này cung cấp dữ liệu thực nghiệm, sau đó được sử dụng để tạo ra các giả thuyết mới có thể tiếp tục được kiểm tra bằng các thí nghiệm sinh học hoặc tâm lý học.
Tại sao Khoa học Thần kinh Tính toán Quan Trọng?
Các nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học thần kinh tính toán hỗ trợ tâm lý học trong việc hiểu bản chất của hành vi. Trong khi một nhà tâm lý học có thể gán hành vi cho những thái độ hoặc cảm xúc nhất định, một nhà khoa học thần kinh tính toán có thể diễn giải hành vi đó liên quan đến hiệu quả mà các nhóm neuron nhất định truyền tải thông tin trong một bối cảnh cụ thể trong não. Họ nhìn nhận não như một hộp đen - có rất nhiều đầu vào và biến số môi trường được đưa vào, có điều gì đó xảy ra bên trong, sau đó hành vi được thực hiện. Khoa học thần kinh tính toán cố gắng mô phỏng chức năng não để tìm ra các yếu tố chưa biết ảnh hưởng đến hành vi con người.
Khi các nhà khoa học thần kinh tính toán phát triển hiểu biết của họ về cấu trúc của não người ở cấp độ tế bào và phân tử, các lĩnh vực khoa học thần kinh khác nhau phát triển và các ứng dụng đổi mới bắt đầu xuất hiện. Những mặt trận quan trọng của khoa học thần kinh tính toán bao gồm lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy đang mở rộng nhanh chóng, các khoa học y khoa và tâm lý học con người. Trong tương lai xa hơn, các nhà khoa học thần kinh dự báo sẽ có các ứng dụng trong việc tối ưu hóa chip máy tính, xây dựng các cấu trúc tích hợp quy mô rất lớn (VLSI) với kỹ thuật neuromorphic, phát triển công nghệ Tương tác Máy-Người (HMI) cho người khuyết tật và nhiều ứng dụng khác.
Mối Quan Hệ giữa Khoa học Thần kinh Tính toán và Học Máy là gì?
Học máy là nghiên cứu khoa học về các mô hình thống kê và thuật toán được sử dụng để tự động hóa các hệ thống máy tính nhằm thực hiện các nhiệm vụ cụ thể mà không cần hướng dẫn rõ ràng. Một số nhà khoa học thần kinh tính toán đã cố gắng tích hợp công nghệ này vào nghiên cứu của họ bằng cách phát triển các kỹ thuật phân tích dữ liệu mới để cho phép họ phân tích các tập dữ liệu lớn và phức tạp hơn mà họ không thể kiểm nghiệm. Tuy nhiên, hai thuật ngữ này không nên được sử dụng thay thế lẫn nhau. Ví dụ, nhiều nhà thí nghiệm khoa học thần kinh tính toán tập trung vào việc tạo ra các mô hình mạng lưới thần kinh động mang tính sinh học thực tế nhất có thể. Khía cạnh này của khoa học thần kinh tính toán không hoàn toàn phù hợp với học máy, trong khi tối ưu hóa các Insight toán học trong dữ liệu về cách não lưu trữ thông tin có thể cung cấp sự chồng chéo hiệu quả.
Các Chủ đề Nghiên cứu Hiện tại về Khoa học Thần kinh Tính toán
Mô hình hóa từng tế bào thần kinh: Từng tế bào thần kinh là khối xây dựng cơ bản của bất kỳ hệ thần kinh nào. Các nhà nghiên cứu sử dụng các mô hình định lượng để hiểu cách mà các tính chất của từng tế bào này góp phần vào quá trình xử lý thông tin và các hành vi cơ bản.
Sự phát triển và hướng đi của các mạch thần kinh: Các nhà khoa học thần kinh tính toán liên tục quan tâm đến cách mà các sợi trục và nhánh được hình thành trong quá trình phát triển, cách mà các sợi trục di chuyển đến các vị trí thích hợp trong hệ thần kinh trung ương và ngoại biên, cách mà sinh học phân tử ảnh hưởng đến các kết nối thần kinh chức năng và nhiều hơn nữa.
Hành vi của các mạng lưới thần kinh: Các mạng lưới thần kinh sinh học phức tạp và thưa thớt so với các mạng lưới thần kinh nhân tạo. Một trong những mục tiêu trong khoa học thần kinh tính toán là hiểu các chức năng tính toán trong các khu vực cụ thể của não, thường với các mô hình đơn giản như mô hình Ising. Các hành vi của những mạng lưới kết nối này có thể được hiểu rõ hơn bằng cách đơn giản hóa các tương tác phức tạp của các neuron ức chế và kích thích bằng cách sử dụng lý thuyết trường trung bình.
Học tập và ghi nhớ: Con người có thể ghi nhớ và nhận diện số lượng lớn các khuôn mặt, ngay cả những khuôn mặt họ chỉ nhìn thấy một lần. Các nhà khoa học thần kinh tính toán đang cố gắng hiểu cách mà các hệ thống sinh học có thể thực hiện các tính toán phức tạp như vậy một cách hiệu quả, và có thể xây dựng một máy thông minh có thể tái tạo khả năng này.
Khoa học Thần kinh Nhận thức Tính toán: CCN tập trung vào việc mô hình hóa hoạt động sinh học của não và các quá trình nhận thức để hiểu rõ hơn về nhận thức, hành vi và ra quyết định. Khoa học thần kinh nhận thức và tính toán thường giao nhau với học máy và lý thuyết mạng lưới thần kinh.
EMOTIV có Cung cấp Giải pháp Khoa học Thần kinh Tính toán không?
EMOTIV cung cấp một loạt các giải pháp phần cứng và phần mềm động cho nghiên cứu khoa học thần kinh tính toán. Các nhà khoa học thần kinh tính toán có thể phát triển các Insight sáng tạo bằng cách sử dụng Brainwear của EMOTIV kết hợp với khả năng xem, ghi chép và xuất dữ liệu EEG thô với Phần mềm EmotivPRO. Giải pháp của EMOTIV đã được xác nhận trong các nghiên cứu và ấn phẩm khoa học, y tế và lâm sàng được đánh giá đồng cấp cho các ứng dụng công nghệ điều khiển não bộ, định danh sinh học, đạo đức trí tuệ và tiếp thị thần kinh.
Tai nghe EMOTIV EPOC X cung cấp dữ liệu não chất lượng cao cho nghiên cứu học thuật trong khoa học thần kinh tính toán. Tai nghe EMOTIV Insight mang lại thời gian thiết lập tối thiểu và điện tử được tối ưu hóa để tạo ra các tín hiệu sạch từ mọi nơi, làm cho nó trở thành lý tưởng để hiểu hành vi bộ nhớ. Nón EMOTIV EPOC FLEX cung cấp phạm vi dày đặc và các cảm biến điện não đồ di động, tối ưu cho các chuyên gia nghiên cứu.
Ứng dụng EEG trong Khoa học Thần kinh Tính toán
Khoa học thần kinh tính toán hiện đại phụ thuộc mạnh mẽ vào dữ liệu điện não đồ (EEG) để xác nhận các mô hình lý thuyết và kiểm tra các giả thuyết về chức năng não. EEG cung cấp độ chính xác thời gian cần thiết cho các mô hình tính toán mô phỏng dao động thần kinh, các mẫu kết nối và động lực xử lý thông tin. Không giống như fMRI hoặc các kỹ thuật quét não khác, EEG nắm bắt được hoạt động thần kinh cấp độ mili giây phù hợp trực tiếp với các thang thời gian được sử dụng trong các mô hình tính toán.
Các hệ thống EEG không dây di động cấp độ nghiên cứu cho phép các nhà khoa học thần kinh tính toán thu thập dữ liệu chất lượng cao để phát triển thuật toán, ứng dụng học máy, và triển khai giao diện não-máy tính thời gian thực. Sự kết hợp công nghệ không dây và xử lý tín hiệu tiên tiến làm cho có thể tiến hành nghiên cứu khoa học thần kinh tính toán trong các môi trường tự nhiên, mở rộng ra ngoài các hạn chế trong phòng thí nghiệm truyền thống.
Hệ sinh thái Khoa học Thần kinh Tính toán của Emotiv
Nền tảng công nghệ thần kinh của Emotiv cung cấp cho các nhà khoa học thần kinh tính toán bộ công cụ hoàn chỉnh cần thiết cho các ứng dụng nghiên cứu tiên tiến. Các tai nghe EEG cấp nghiên cứu của chúng tôi, bao gồm hệ thống 14 kênh EPOC X và hệ thống FLEX 32 kênh, cung cấp chất lượng tín hiệu và độ phân giải thời gian cần thiết cho công việc mô hình hóa tính toán. Vị trí các điện cực theo hệ thống 10-20 đảm bảo thu thập dữ liệu nhất quán xuyên suốt các nghiên cứu khoa học thần kinh tính toán.
Hệ sinh thái phần mềm tích hợp bao gồm EmotivPRO để thu thập dữ liệu, truyền trực tuyến thời gian thực qua Lab Streaming Layer (LSL) để phát triển thuật toán, và hạ tầng đám mây cho phân tích dữ liệu quy mô lớn. Điều này làm Emotiv nổi bật là tập trung vào việc làm cho khoa học thần kinh tính toán dễ tiếp cận qua phần cứng plug-and-play, các thuật toán được xác nhận, và công cụ phát triển toàn diện. Với hơn 20.000 trích dẫn học thuật và hiệu suất đã được chứng minh trong các môi trường nghiên cứu toàn cầu, Emotiv cho phép các nhà nghiên cứu tập trung vào các mô hình tính toán của họ thay vì các thách thức về thiết lập kỹ thuật. Nền tảng của chúng tôi hỗ trợ tích hợp với các khung phân tích phổ biến như MATLAB, Python (MNE), và các môi trường phát triển BCI chuyên biệt, kết nối khoảng cách giữa lý thuyết khoa học thần kinh nhận thức và các ứng dụng khoa học thần kinh hành vi.
Khoa học Thần kinh Tính toán
Lĩnh vực liên ngành Khoa học Thần kinh Tính toán nghiên cứu sự phát triển, cấu trúc, sinh lý học, xử lý thông tin và khả năng nhận thức của hệ thần kinh. Khoa học thần kinh tính toán sử dụng các mô hình đa cấp độ toán học, phân tích lý thuyết và mô phỏng chức năng thần kinh từ quan điểm của phân tử, tế bào và mạng lưới, từ đó tiến tới nhận thức và hành vi.
Câu Hỏi Thường Gặp về Khoa học Thần kinh Tính toán
Khoa học Thần kinh Tính toán là gì?
Khoa học Thần kinh Tính toán làm việc để xác định các mạng lưới thần kinh động nhằm hiểu các nguyên tắc điều khiển hệ thống thần kinh và hoạt động não, có khả năng liên quan đến xử lý thông tin và bệnh não. Tính chất định lượng của lĩnh vực này chủ yếu liên quan đến phân tích tính toán phức tạp của các tín hiệu điện và hóa học trong não để hiểu vai trò của các neuron trong quá trình xử lý thông tin, sử dụng các mô hình toán học ở các cấp độ không gian-thời gian khác nhau. Các mô hình thần kinh này cung cấp dữ liệu thực nghiệm, sau đó được sử dụng để tạo ra các giả thuyết mới có thể tiếp tục được kiểm tra bằng các thí nghiệm sinh học hoặc tâm lý học.
Tại sao Khoa học Thần kinh Tính toán Quan Trọng?
Các nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học thần kinh tính toán hỗ trợ tâm lý học trong việc hiểu bản chất của hành vi. Trong khi một nhà tâm lý học có thể gán hành vi cho những thái độ hoặc cảm xúc nhất định, một nhà khoa học thần kinh tính toán có thể diễn giải hành vi đó liên quan đến hiệu quả mà các nhóm neuron nhất định truyền tải thông tin trong một bối cảnh cụ thể trong não. Họ nhìn nhận não như một hộp đen - có rất nhiều đầu vào và biến số môi trường được đưa vào, có điều gì đó xảy ra bên trong, sau đó hành vi được thực hiện. Khoa học thần kinh tính toán cố gắng mô phỏng chức năng não để tìm ra các yếu tố chưa biết ảnh hưởng đến hành vi con người.
Khi các nhà khoa học thần kinh tính toán phát triển hiểu biết của họ về cấu trúc của não người ở cấp độ tế bào và phân tử, các lĩnh vực khoa học thần kinh khác nhau phát triển và các ứng dụng đổi mới bắt đầu xuất hiện. Những mặt trận quan trọng của khoa học thần kinh tính toán bao gồm lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy đang mở rộng nhanh chóng, các khoa học y khoa và tâm lý học con người. Trong tương lai xa hơn, các nhà khoa học thần kinh dự báo sẽ có các ứng dụng trong việc tối ưu hóa chip máy tính, xây dựng các cấu trúc tích hợp quy mô rất lớn (VLSI) với kỹ thuật neuromorphic, phát triển công nghệ Tương tác Máy-Người (HMI) cho người khuyết tật và nhiều ứng dụng khác.
Mối Quan Hệ giữa Khoa học Thần kinh Tính toán và Học Máy là gì?
Học máy là nghiên cứu khoa học về các mô hình thống kê và thuật toán được sử dụng để tự động hóa các hệ thống máy tính nhằm thực hiện các nhiệm vụ cụ thể mà không cần hướng dẫn rõ ràng. Một số nhà khoa học thần kinh tính toán đã cố gắng tích hợp công nghệ này vào nghiên cứu của họ bằng cách phát triển các kỹ thuật phân tích dữ liệu mới để cho phép họ phân tích các tập dữ liệu lớn và phức tạp hơn mà họ không thể kiểm nghiệm. Tuy nhiên, hai thuật ngữ này không nên được sử dụng thay thế lẫn nhau. Ví dụ, nhiều nhà thí nghiệm khoa học thần kinh tính toán tập trung vào việc tạo ra các mô hình mạng lưới thần kinh động mang tính sinh học thực tế nhất có thể. Khía cạnh này của khoa học thần kinh tính toán không hoàn toàn phù hợp với học máy, trong khi tối ưu hóa các Insight toán học trong dữ liệu về cách não lưu trữ thông tin có thể cung cấp sự chồng chéo hiệu quả.
Các Chủ đề Nghiên cứu Hiện tại về Khoa học Thần kinh Tính toán
Mô hình hóa từng tế bào thần kinh: Từng tế bào thần kinh là khối xây dựng cơ bản của bất kỳ hệ thần kinh nào. Các nhà nghiên cứu sử dụng các mô hình định lượng để hiểu cách mà các tính chất của từng tế bào này góp phần vào quá trình xử lý thông tin và các hành vi cơ bản.
Sự phát triển và hướng đi của các mạch thần kinh: Các nhà khoa học thần kinh tính toán liên tục quan tâm đến cách mà các sợi trục và nhánh được hình thành trong quá trình phát triển, cách mà các sợi trục di chuyển đến các vị trí thích hợp trong hệ thần kinh trung ương và ngoại biên, cách mà sinh học phân tử ảnh hưởng đến các kết nối thần kinh chức năng và nhiều hơn nữa.
Hành vi của các mạng lưới thần kinh: Các mạng lưới thần kinh sinh học phức tạp và thưa thớt so với các mạng lưới thần kinh nhân tạo. Một trong những mục tiêu trong khoa học thần kinh tính toán là hiểu các chức năng tính toán trong các khu vực cụ thể của não, thường với các mô hình đơn giản như mô hình Ising. Các hành vi của những mạng lưới kết nối này có thể được hiểu rõ hơn bằng cách đơn giản hóa các tương tác phức tạp của các neuron ức chế và kích thích bằng cách sử dụng lý thuyết trường trung bình.
Học tập và ghi nhớ: Con người có thể ghi nhớ và nhận diện số lượng lớn các khuôn mặt, ngay cả những khuôn mặt họ chỉ nhìn thấy một lần. Các nhà khoa học thần kinh tính toán đang cố gắng hiểu cách mà các hệ thống sinh học có thể thực hiện các tính toán phức tạp như vậy một cách hiệu quả, và có thể xây dựng một máy thông minh có thể tái tạo khả năng này.
Khoa học Thần kinh Nhận thức Tính toán: CCN tập trung vào việc mô hình hóa hoạt động sinh học của não và các quá trình nhận thức để hiểu rõ hơn về nhận thức, hành vi và ra quyết định. Khoa học thần kinh nhận thức và tính toán thường giao nhau với học máy và lý thuyết mạng lưới thần kinh.
EMOTIV có Cung cấp Giải pháp Khoa học Thần kinh Tính toán không?
EMOTIV cung cấp một loạt các giải pháp phần cứng và phần mềm động cho nghiên cứu khoa học thần kinh tính toán. Các nhà khoa học thần kinh tính toán có thể phát triển các Insight sáng tạo bằng cách sử dụng Brainwear của EMOTIV kết hợp với khả năng xem, ghi chép và xuất dữ liệu EEG thô với Phần mềm EmotivPRO. Giải pháp của EMOTIV đã được xác nhận trong các nghiên cứu và ấn phẩm khoa học, y tế và lâm sàng được đánh giá đồng cấp cho các ứng dụng công nghệ điều khiển não bộ, định danh sinh học, đạo đức trí tuệ và tiếp thị thần kinh.
Tai nghe EMOTIV EPOC X cung cấp dữ liệu não chất lượng cao cho nghiên cứu học thuật trong khoa học thần kinh tính toán. Tai nghe EMOTIV Insight mang lại thời gian thiết lập tối thiểu và điện tử được tối ưu hóa để tạo ra các tín hiệu sạch từ mọi nơi, làm cho nó trở thành lý tưởng để hiểu hành vi bộ nhớ. Nón EMOTIV EPOC FLEX cung cấp phạm vi dày đặc và các cảm biến điện não đồ di động, tối ưu cho các chuyên gia nghiên cứu.
Ứng dụng EEG trong Khoa học Thần kinh Tính toán
Khoa học thần kinh tính toán hiện đại phụ thuộc mạnh mẽ vào dữ liệu điện não đồ (EEG) để xác nhận các mô hình lý thuyết và kiểm tra các giả thuyết về chức năng não. EEG cung cấp độ chính xác thời gian cần thiết cho các mô hình tính toán mô phỏng dao động thần kinh, các mẫu kết nối và động lực xử lý thông tin. Không giống như fMRI hoặc các kỹ thuật quét não khác, EEG nắm bắt được hoạt động thần kinh cấp độ mili giây phù hợp trực tiếp với các thang thời gian được sử dụng trong các mô hình tính toán.
Các hệ thống EEG không dây di động cấp độ nghiên cứu cho phép các nhà khoa học thần kinh tính toán thu thập dữ liệu chất lượng cao để phát triển thuật toán, ứng dụng học máy, và triển khai giao diện não-máy tính thời gian thực. Sự kết hợp công nghệ không dây và xử lý tín hiệu tiên tiến làm cho có thể tiến hành nghiên cứu khoa học thần kinh tính toán trong các môi trường tự nhiên, mở rộng ra ngoài các hạn chế trong phòng thí nghiệm truyền thống.
Hệ sinh thái Khoa học Thần kinh Tính toán của Emotiv
Nền tảng công nghệ thần kinh của Emotiv cung cấp cho các nhà khoa học thần kinh tính toán bộ công cụ hoàn chỉnh cần thiết cho các ứng dụng nghiên cứu tiên tiến. Các tai nghe EEG cấp nghiên cứu của chúng tôi, bao gồm hệ thống 14 kênh EPOC X và hệ thống FLEX 32 kênh, cung cấp chất lượng tín hiệu và độ phân giải thời gian cần thiết cho công việc mô hình hóa tính toán. Vị trí các điện cực theo hệ thống 10-20 đảm bảo thu thập dữ liệu nhất quán xuyên suốt các nghiên cứu khoa học thần kinh tính toán.
Hệ sinh thái phần mềm tích hợp bao gồm EmotivPRO để thu thập dữ liệu, truyền trực tuyến thời gian thực qua Lab Streaming Layer (LSL) để phát triển thuật toán, và hạ tầng đám mây cho phân tích dữ liệu quy mô lớn. Điều này làm Emotiv nổi bật là tập trung vào việc làm cho khoa học thần kinh tính toán dễ tiếp cận qua phần cứng plug-and-play, các thuật toán được xác nhận, và công cụ phát triển toàn diện. Với hơn 20.000 trích dẫn học thuật và hiệu suất đã được chứng minh trong các môi trường nghiên cứu toàn cầu, Emotiv cho phép các nhà nghiên cứu tập trung vào các mô hình tính toán của họ thay vì các thách thức về thiết lập kỹ thuật. Nền tảng của chúng tôi hỗ trợ tích hợp với các khung phân tích phổ biến như MATLAB, Python (MNE), và các môi trường phát triển BCI chuyên biệt, kết nối khoảng cách giữa lý thuyết khoa học thần kinh nhận thức và các ứng dụng khoa học thần kinh hành vi.
