Məlumat

Hesablama nevrologiyası və neyroşəbəkələr/maşın öyrənmə sahəsində tədqiqatlar nə qədər yaxından əlaqəlidir?

Hesablama nevrologiyası və neyroşəbəkələr/maşın öyrənmə sahəsində tədqiqatlar nə qədər yaxından əlaqəlidir?

Əgər insan bioloji beyindəki alqoritmlərin problemləri necə həll etdiyini (nəzəri cəhətdən, xüsusən də riyazi aspekt) və bəlkə də beyindən ilham alan hesablamaların (tətbiqi nəzəriyyə, xüsusən neyrobotika) qurulmasında daha çox maraqlanırsa, o zaman hesablamaların öyrənilməsinə daha çox diqqət yetirmək tövsiyə olunur. süni sinir şəbəkələri/maşın öyrənməsi deyil, nevrologiya? Deyəsən, ikincisi, bioloji beyinlərin məhdudiyyətləri olmadan kompüter simulyasiyaları vasitəsilə problemləri həll etmək üçün daha çox hər hansı alqoritmlərə yönəlib, baxmayaraq ki, maşın öyrənməsi nəzəriyyəsi və süni neyron şəbəkələri üçün hələ də geniş sahələr var.


Hesablama nevrologiyası və neyroşəbəkələrin hər ikisi Sasseks Universitetində bu magistr pilləsində öyrənilir. 2004/5-ci ildə kursa getdiyim zaman Neyron Şəbəkələri modulu məcburi idi və Hesablama Neyrologiyası 2-ci semestrdə isteğe bağlı idi, belə ki, kurs dizaynerlərinə (bioloji ilhamlı hesablama sahəsində dünya liderləri) ilk növbədə neyron şəbəkələri öyrənməyin faydalı ola biləcəyini düşünürdülər. hesablama nevrologiyasının öyrənilməsinə kömək edir. Düşünürəm ki, kursda tədris olunan digər fənlərdən bəziləri sizin üçün maraqlı olardı, məsələn. robot nəzarəti üçün inkişaf edən genetik alqoritmlər (bax: Rodney Brooks - və iRobot korporasiyası).

Nəhayət, suala (!) cavab vermək üçün hesab edirəm ki, hesablama nevrologiyasında daha dərin anlayışları başa düşmək üçün yəqin ki, (sadə) neyron şəbəkələri (süni və ya başqa) haqqında bir qədər anlayışa ehtiyacınız var.


Neyron şəbəkələri beyin tədqiqatında hesablama üsulu ilə modelləşdirilən bir (çox vacib) təşkilat səviyyəsini təşkil edir. Hesablama nevrologiyası bunları mümkün qədər bioloji cəhətdən reallaşdırmağa çalışır, tez-tez neyron şəbəkələrinin elektrokimyəvi dinamika nümayiş etdirməsi kimi müxtəlif səviyyələrdə işləyən modellər yaradır - bu, standart maşın öyrənməsi tədqiqatının məqsədi deyil. Beləliklə, bir mənada hesablama nevrologiyasını öyrənmək, süni neyron şəbəkələrində daha çox mütəxəssis olmağınıza kömək edəcək. Maşın öyrənməsində istifadə olunan neyron şəbəkələrinin növü beyni izah etmək üçün çox sadədir. Bununla belə, maşın öyrənmə mətnləri ətraf mühit haqqında məlumatın beyində potensial olaraq necə saxlanıla biləcəyi barədə sizə fikir verə bilər. Bir sahə kimi hesablama nevrologiyası hələ də başlanğıc mərhələsindədir, xüsusən də beyində öyrənmə modelləşdirməsinə aid olan. Hətta Chris Eliasmith-in spiking neyron şəbəkə modeli Spaun (ki bu olduqca təsir edicidir!) Henry Markram (Aİ-dən İnsan Beyni Layihəsi üçün 1 milyard Avro alan adam) tərəfindən bioloji cəhətdən qeyri-real olduğuna görə tənqid edilmişdir. Bir sözlə, siz hesablama nevrologiyasını öyrənməkdə əsas ANN nəzəriyyəsini öyrənməyəcəksiniz və onu bioloji baxımdan əhəmiyyətli dərəcədə genişləndirəcəksiniz. Bununla birlikdə, neyron şəbəkələrin nümunələri necə saxlaya biləcəyini görmək üçün maşın öyrənmə mətnlərinə baxmaq istəyə bilərsiniz.


Təəssüf ki, o qədər də əlaqəli deyil. Süni neyron şəbəkələri (ANN) üçün ilham mənbəyi bioloji olsa da, ümumiyyətlə bəzi funksiyanı optimallaşdırmaqla əlaqəli olan "maşın öyrənmə" adlandırılan ANN -lərdəki sonrakı irəliləyişlərin əksəriyyəti biologiyaya əsaslanmayan riyazi anlayışlardan irəli gəlir; Marblestone et al.(2016)-dan sitat gətirərək:

İndi maşın öyrənməsində önəmli olan süni sinir şəbəkələri, əlbəttə ki, əslində nevrologiyadan ilhamlanmışdı (McCulloch və Pitts, 1943). Neyroelm öz rolunu oynamağa davam etsə də (Cox and Dean, 2014), əsas inkişafların bir çoxu neyroelmi tapıntılardan daha çox səmərəli optimallaşdırma riyaziyyatı ilə bağlı anlayışlarla idarə olundu (Sutskever və Martens, 2013). Sahə sadə xətti sistemlərdən (Minsky və Papert, 1972), qeyri-xətti şəbəkələrə (Haykin, 1994), dərin və təkrarlanan şəbəkələrə (LeCun və digərləri, 2015; Schmidhuber, 2015) qədər inkişaf etmişdir. Səhvlərin geri yayılması (Werbos, 1974, 1982; Rumelhart et al., 1986) çox qatlı şəbəkənin çəkilərinə görə qradiyentin hesablanması üçün səmərəli vasitə təmin etməklə neyron şəbəkələrin səmərəli şəkildə öyrədilməsinə imkan yaratdı. Təlim metodları təkmilləşərək, toplu-müdrik stoxastik qradiyent enişindən istifadə edərək optimallaşdırılmış şəbəkələrin cari cinsinə çevrilərək impuls terminləri, daha yaxşı çəki başlanğıcları, konjugat qradientləri və sair daxildir. Bu inkişafların nevrologiya ilə çox az açıq-aşkar əlaqəsi var.

Marblestone (AI tədqiqatçısıdır) və həmkarları mübahisə edirlər (əslində bu, onların məqaləsinin məqamıdır)

bununla belə, nevrologiya və maşın öyrənməsi yenidən konvergensiyaya hazırdır

Onların arqumentlər siyahısı kifayət qədər uzundur və mən onlara burada ədalətli olmayacağam, lakin məsələn, onlar Hebbian plastisiyasının optimallaşdırma forması olduğunu izah etməyi təklif edən yeni bir sənədə istinad edirlər:

Çox vaxt bu cür yerli özünüidarəetmə növləri həm də xərc funksiyasını optimallaşdırmaq kimi qiymətləndirilə bilər: məsələn, İvbi plastisitəsinin müəyyən formaları, yenidən qurma səhvini minimuma endirən girişin əsas komponentlərini çıxarmaq kimi qəbul edilə bilər (Pehlevan və Chklovskii, 2015) .

Marblestone et al. beyində arxa planın (ANN -in optimallaşdırmada müvəffəqiyyətinin əsas metodu) yerini müəyyən etməyə çalışan kifayət qədər yeni işləri nəzərdən keçirən çoxlu sayda məqalə ayırırlar. Təəssüf ki, beyində geri yayılmanın necə baş verə biləcəyi fərziyyələrinin siyahısı olduqca uzundur, ona görə də onları burada nəzərdən keçirməyəcəm; Mən sadəcə bir neçə sənədə işarə edirəm və Hinton (2016); Liao (2015) geri yayılmanın bioloji şəbəkələrlə necə əlaqəli olduğunu (və ya olmadığını) araşdıran və ya hətta ANN-lərdə istifadə edilmək üçün bioloji cəhətdən ilhamlanmış alternativlər təklif edən, məsələn. Balduzzi (2014).

Marblestone et al. dərinliyi əhatə edən xərc funksiyaları beyində necə təmsil oluna bilər. Və bu, xatirələrin və məqsədlərin beyində necə təmsil olunduğu ilə birləşir. Aydındır ki, bu geniş bir araşdırma sahəsidir. Dərin biologiya sənədləri ümumiyyətlə maaşımdan çox olmadığından, son vaxtlar yazdığım bir işi (Marblestone tərəfindən vurğulanmış) "Ümumi Sağlamlıq Psixologiyası" nın çox hissəsinin "naif bir kommunal hesablamasının" əsasını irəli sürdüyünü qeyd edəcəyəm; Jara-Ettinger et. al (2016).


Meta-nəzarət: Psixologiyadan hesablama nevrologiyasına qədər

Son onilliklərdəki araşdırmalar, idrak nəzarət qabiliyyətimizin altında yatan fərqli mexanizmlərə işıq saldı. Bununla belə, idrak nəzarətini tənzimləyən meta-səviyyəli proseslər hələ də zəif başa düşülür. Süni intellektin terminologiyasına əsasən, meta-nəzarət (a) idarə olunan emalın gedişini izləyən və (b) cari vəzifə məqsədlərinə xidmət edən və daxili və ya daxili xarici məhdudiyyətlər. Psixoloji nöqteyi-nəzərdən meta-nəzarət mühüm konsepsiyadır, çünki o, insan agentlərinin müxtəlif davranış strategiyalarını necə və nə vaxt seçdiyini izah etməyə və proqnozlaşdırmağa kömək edə bilər. Koqnitiv nevrologiya nöqteyi-nəzərindən meta-nəzarət prefrontal korteksdə yüksək səviyyəli davranışa rəhbərlik edən mürəkkəb şəbəkələri və onların neyromodulyator sistemlərlə (məsələn, dopamin və ya norepinefrin sistemi) qarşılıqlı əlaqəsini başa düşmək üçün faydalı bir konsepsiyadır. Xüsusi buraxılışın məqsədi indiyə qədər ayrılmış tədqiqat sahələrini üç fərqli perspektivdə inteqrasiya etməkdir: 1) meta-nəzarət proseslərini funksional səviyyədə müəyyən edən və onları eksperimental tapşırıqlarda operativləşdirməyi hədəfləyən psixoloji perspektiv; 2) əsaslanan hesablama perspektivi. meta-nəzarət problemlərinin normativ həllərini rəsmiləşdirmək üçün süni intellektin ideyaları və 3) meta-nəzarətin əsasını təşkil edən neyrokorrelyasiyaları və mexanizmləri müəyyən edən koqnitiv nevrologiya perspektivi.

Bu, abunə məzmununun, müəssisəniz vasitəsi ilə girişin bir ön görünüşüdür.


Maşın Öyrənməsindən istifadə edərək Elm Yazı Evritikasının Tələbələrin Elmdə Tənqidi Düşüncəsinə Təsirlərinin Hesablama Modelləşdirilməsi

Bu tədqiqat maşın öyrənmə alqoritmlərindən istifadə edərək hesablama modelləşdirmə (CM) təcrübəsinin nümunəsini təqdim etmək məqsədi daşıyır. Bu işdə modelləşdirilmiş xüsusi nəticələr, Elm Yazma Evristikası (SWH) ilə əlaqəli və Cornell Tənqidi Düşünmə Testi üçün sualların tamamlanması ilə əlaqəli proqnozlaşdırılan təsirlərdir. Bu işdə Tələbə Tapşırığı və İdrak Modeli geniş miqyaslı randomizə edilmiş nəzarət tədqiqatından əldə edilən idrak məlumatlarından istifadə edir. Hesablama modeli eksperimentinin nəticələri SWH vasitəsilə xüsusi koqnitiv atributların məqsədyönlü bilişsel yenidən hazırlanması vasitəsilə tələbə uğurunu artırmaq imkanını təmin edir. Bu tədqiqat həmçinin göstərir ki, maşın öyrənməsi alqoritmlərindən (MLA) istifadə edərək hesablama modelləşdirməsi təhsil müdaxilələrini sınamaq üçün əhəmiyyətli bir mənbədir, xüsusi fərziyyələri məlumatlandırır və elm təhsili tədqiqatlarında gələcək tədqiqat dizaynlarının dizaynına və inkişafına kömək edir.

Bu, abunə məzmununun, müəssisəniz vasitəsi ilə girişin bir ön görünüşüdür.


Hesablama Kəşfiyyatı

8. NƏTİCƏLƏR

Computational Intelligence (Soft Computing) qabaqcıl informasiya emalı üçün yeni konsepsiyadır. CI yanaşmalarının məqsədi, insanların hiss etmə, anlama, öyrənmə, tanıma və düşünmə kimi çevik məlumat emalını təhlil etmək və yaratmaq üçün yeni bir yanaşma həyata keçirməkdir. ANN insan beyninin fizioloji xüsusiyyətlərini simulyasiya edir və ədədi yanaşma ilə qeyri-xətti xəritəçəkmə üçün tətbiq edilmişdir. FLS insan beyninin psixoloji xüsusiyyətlərini simulyasiya edir və üzvlük funksiyaları ilə linqvistik tərcümə üçün tətbiq edilmişdir. GA kompüterdə təkamülü simulyasiya edir və kombinator optimallaşdırma problemlərinin həlli üçün tətbiq edilmişdir. Bu üsullar istehsal sistemlərinin çevikliyini və öyrənmə qabiliyyətini artırmaqda mühüm rol oynayır. Çevik istehsal sistemlərində dizayn, planlaşdırma və istehsalda əsas məsələlərlə bağlı CI texnikalarında çoxlu sayda tətbiqi və araşdırmaları nəzərdən keçirərək, bu fəsil CI texnikalarının istehsal sistemlərini daha çevik, effektiv, möhkəm, adaptiv və məhsuldar etdiyini nümayiş etdirdi.

Çevik istehsal sistemlərinin əsas inkişafları CI metodlarının CAD, CAPP, CAM və s. kimi kompüter dəstəkli sistemlərə inteqrasiyasından və mövcud CI paradiqmalarının performansının təkmilləşdirilməsindən ibarətdir. Əslində, gələcəkdə CI sistemlərinin inteqrasiya, modul və hibrid xarakter daşıması gözlənilir.


Giriş seçimləri

1 il ərzində tam jurnal girişi əldə edin

Bütün qiymətlər NET qiymətləridir.
ƏDV sonradan hesaba əlavə olunacaq.
Vergi hesablanması ödəniş zamanı yekunlaşacaq.

ReadCube-da vaxt məhdud və ya tam məqaləyə giriş əldə edin.

Bütün qiymətlər NET qiymətləridir.


Brown's Carney Beyin Elmləri İnstitutunda Hesablama Beyin Elmi Mərkəzi Universitetin hesablama, idrak və sistem nevrologiyası sahəsindəki təcrübəsindən beyin sağlamlığı üçün yeni həllər üçün istifadə edəcək.

TƏDQİQAT, R.I. [Brown Universiteti] — İnsan beyni hesablama orqanıdır. O, ömürlük xatirələri saxlayır, üzləri bir göz qırpımında tanıyır, təcrübədən öyrənir, gələcək üçün planlar qurur və axıcı ünsiyyət qurur.

Beynin bu cür mürəkkəb tapşırıqları dəqiq və sürətlə necə yerinə yetirdiyini aydınlaşdırmaq üçün Braun Universitetində yeni Hesablama Beyin Elmi Mərkəzi Braunun hesablama modelləşdirmə, kompüter elmləri, idrak və sistem nevrologiyası sahəsində dünya səviyyəli təcrübəsindən istifadə edəcək.

Hesablama beyin elmləri tələbələri Angell Street 164 ünvanındakı Carney İnstitutunda işləyirlər. Universitetin Karney Beyin Elmləri İnstitutunda yerləşən yeni mərkəz əsas beyin elmi tədqiqatçıları və mühəndislər, riyaziyyatçılar və kompüter alimləri arasında əməkdaşlıq yaratmaq və hesablama nevrologiyası yeniliklərini klinik tətbiqlərə və kommersiyalaşdırmaya gətirmək üçün iyul ayında istifadəyə verilmişdir. Mərkəz Carney İnstitutunun 2012-ci ildə yaradılmış Beyin və Ağılda Hesablama Təşəbbüsündən irəli gəlir.

Michael Frank - yeni mərkəzin direktoru və koqnitiv, linqvistik və psixoloji elmlər professoru - hesablama nevrologiyasının uzun illər Braunda güclü olduğunu söylədi. Mərkəz, onun sözlərinə görə, Universitetin fərdi töhfə verənlərin yerləşdiyi bir qurumdan daha çox hesablama beyin elmi tədqiqat mərkəzi kimi genişlənməsinə imkan verəcək.

"Ümid edirəm ki, bu sahədə artıq başladığımız işlərdən kənara çıxmaq, insanları bir az daha açıq fikirli etmək və hesablama beyin elminin çoxsaylı səviyyələri arasında qarşılıqlı əlaqəni daha dərindən başa düşməyi asanlaşdırmaqdır" dedi Frank. "Vizyonum budur ki, bu zəngin, interaktiv yanaşma beyin sağlamlığını daha yaxşı qiymətləndirə və inkişaf etdirə biləcək yeni yenilikçi tətbiqlərə səbəb olacaq."

Ciddi, birgə tədqiqat

Hesablama nevrologiyası fizika, riyaziyyat, mühəndislik, informatika, biologiya, idrak elmləri və psixologiya prinsiplərindən istifadə edərək, beynin bütün səviyyələrdə funksiyalarını – hüceyrələrdən tutmuş idrak səviyyəsinə qədər – başa düşməyə çalışan multidissiplinar bir sahədir.

Brown-dakı bəzi tədqiqat qrupları artıq hesablama nevrologiyasını məlumatlandıran və ya ondan asılı olan tədqiqatlar aparırlar. Bununla belə, Hesablama Beyin Elmləri Mərkəzi fakültə və onların tədqiqat qrupları arasında qarşılıqlı əlaqə yaratmaq üçün daha məqsədyönlü bir struktur təmin edəcək, dedi Frank.

Ümid edirəm ki, bu sahədə artıq başladığımız işlərdən kənara çıxmaq, insanları bir az daha açıq fikirli etmək və hesablama beyin elminin çoxsaylı səviyyələri arasında qarşılıqlı əlaqəni daha dərindən başa düşməyi asanlaşdırmaqdır.

"Beyin məlumatları emal edir və narahatlıq və depresiya, xəyal və halüsinasiyalar kimi pozğunluqlar kimi affektiv xəstəliklərdə nələrin baş verdiyini daha yaxşı başa düşmək üçün bu məlumat işlənməsini xarakterizə etməyə imkan verən düzgün təhlil səviyyəsindən istifadə etməlisiniz. və Parkinson xəstəliyi və obsesif-kompulsif pozğunluq kimi hərəkət və düşüncə pozğunluqları" dedi Frank. “Hesablama beyin elmi müxtəlif səviyyəli analizləri başa düşmək və əlaqələndirmək üçün yapışqandır. Təbiətdə bu, fənlərarasıdır."

Hesablamalı Beyin Elmləri Mərkəzinin direktor müavini Tomas Serre vizual qavrayışı dəstəkləyən neyron hesablamaları araşdırır. Vizual dünyanı insanlar kimi görə bilən və şərh edə bilən maşınlar qurmaq üçün beynin görmə qabiliyyətini necə həll etdiyini təyin etməyə çalışır.

Serrenin layihəsi korteksdə vizual emalın hesablama nevrologiya modellərini inkişaf etdirən 15 illik tədqiqata əsaslanır. Hesablamalı Beyin Elmləri Mərkəzi Serreyə tələbələri və erkən karyera alimlərini hazırlayarkən Braunun bu sahədəki təcrübəsindən istifadə etməyə imkan verəcək.

"Mənə görə, bütün bunlar gələcək nəsil hesablama neyrooloqlarını sxemlərdən və şəbəkələrdən tutmuş sistemlərə və hesablamalara qədər təhlil səviyyələri üzərində düşünmək və neyrobiologiya, koqnitiv nevrologiya və süni intellektin dilində səlis danışmağa öyrətməkdir" dedi Serre. Koqnitiv, linqvistik və psixologiya elmləri üzrə dosent, eyni zamanda Braunun Hesablama və Vizuallaşdırma Mərkəzinə rəhbərlik edir.

Çarpaz təlim və kommersiyalaşdırma

Hesablama Beyin Elmləri Mərkəzinin bir özəl xüsusiyyəti, kommersiyalaşdırma və ya elmi ictimaiyyət və ya sənaye tərəfindən daha geniş mənimsənilməsi potensialı olan yüksək riskli layihələrin və fikirlərin inkişaf etdirilməsini təmin etmək üçün hazırlanmış yoldaş proqramdır. Proqramın məqsədi beyin sağlamlığını yaxşılaşdırmaq üçün elmdən tətbiqə qədər olan boşluğu aradan qaldırmaqdır, deyən Frederike Petzschner, bu il mərkəzə ilk işçi olaraq qoşulacaq və Frank ilə birlikdə proqrama rəhbərlik edəcək.

Proqram Karni İnstitutunda üç illik rezidenturaya erkən karyera qurmuş şəxsləri cəlb edəcək. Alimlər hesablama bacarıqları olan mütəxəssislərin qarışığını - süni intellekt, maşın öyrənməsi və ya hesablama nevrologiyası sahəsində təcrübəsi olan alimlərdən tutmuş, patoloji ilə əlaqəli sinir imzalarının aşkarlanması, qapalı dövrəli beyin stimullaşdırılması kimi xüsusi tətbiqlərə diqqət yetirən mütəxəssislərə qədər daxil olacaqlar. impulsivlik və intiharın qarşısının alınması.

Fizika sahəsində təcrübəsi olan bir nevroloq Petzschner, "Sinirşünaslıq, maşın öyrənmə və beyin pozğunluqları arasındakı mənalı layihələrə töhfə vermək üçün həm akademiya, həm də sənaye sahəsindən ən yaxşı tədqiqatçı alimləri işə götürürük" dedi. “Proqram hər iki dünyanın ən yaxşısını birləşdirməyi hədəflədiyi üçün unikaldır: Toxum fondları, peşəkar layihələrin idarə edilməsi, komanda dəstəyi, karyera inkişafı planları və sənaye şəraiti üçün xarakterik olan dəstək və infrastrukturla yeni kəşflər üçün güclü akademik baza. spin-off şirkətlərin qurulmasına köməklik və dəstək.

Mərkəz həmçinin tələbələr, fundamental elm adamları və həkim-alimlər üçün hesablama metodları üzrə çarpaz təlimlər keçirəcək. Mərkəz avqust ayında “Davranış və Sinir Məlumatlarının Hesablama Koqnitiv Modelləşdirilməsi” adlı iki həftəlik modelləşdirmə müsabiqəsi seminarına ev sahibliyi edəcək. Seminarda gündəlik mühazirələr və müzakirələr, praktiki kodlaşdırma dərsləri və mürəkkəb modelləşdirmə yanaşmaları, tələlər və konsepsiyaların daha dərindən başa düşülməsini təmin edən qabaqcıl sessiyalar daxildir.

Frank bildirib ki, mərkəz həmçinin hakatonlar, elmi simpoziumlar və dünya səviyyəli hesablama nevroloqlarının iştirak etdiyi interaktiv seminarlar silsiləsi vasitəsilə ictimaiyyətin əlaqəsini artıracaq.

"Gözlərimi yumub bu mərkəz haqqında düşünəndə nə görmək istədiyimi təsəvvür etsəm, İnnovasiya Zonasına daxil olmaq və kampusda müxtəlif fənləri təmsil edən bir qrup fəal tələbə görmək istərdim" dedi Serre, Carney-ə istinad edərək. Seminarlar, hackathonlar, məlumat elmi problemləri və mühazirələr üçün İnstitutun paylaşılan məkanı. “Maşın öyrənməsi və məlumat elmi tələbələrinin nevrologiya və koqnitiv elm tələbələri və fizikləri ilə əməkdaşlıq etdiyini görmək istərdim. Bu, mənim arzumdur: tələbələrin hər hansı birinin təkbaşına həyata keçirə bilməyəcəyi layihələr üzərində əməkdaşlıq etdiyi səs-küylü İnnovasiya Zonası.”


Stiven Xose Hanson

Stephen José Hanson Psixologiya professoru (Nyuark şəhərciyi) və Rutgers Universitetində Koqnitiv Elm Mərkəzinin (Nyu Brunsvik Kampusu) üzvüdür.

İnsan Beyin Xəritəçəkməsində Əsas Problemlər

Neyroimajerlər və ağıl filosofları koqnitiv nevrologiya və koqnitiv elmdə beyin xəritəsinin istifadəsindən yaranan kritik məsələləri və mübahisələri araşdırırlar.

Neyroimaging sahəsi bir dönüş nöqtəsinə çatdı. Beyin görüntüləmə tədqiqatları son on ildə koqnitiv nevrologiya və koqnitiv elmdə bir çox irəliləyişlərin mənbəyi olmuşdur, lakin son tənqidlər və yeni yaranan tendensiyalar metodologiya, ölçmə və nəzəriyyənin təməl məsələlərini gündəmə gətirir. Həqiqətən də, beyin xəritələrinin təfsiri ilə bağlı narahatlıqlar sosial nevrologiyada ciddi mübahisələr yaradıb və daha vacibi, bütün beyin xəritəçəkmə müəssisəsinin mərkəzində duran daha geniş bir sıra məsələlərə işarə edir. Bu cilddə aparıcı alimlər – neyroimajerlər və ağıl filosofları – bu mərkəzi məsələləri yenidən nəzərdən keçirirlər və idrak elmində, idrak nevrologiyasında, kompüter elmində və siqnalların işlənməsi sahəsində yaranmış cari mübahisələri araşdırırlar. İştirakçılar neyroimaging məlumatlarının həm statistik, həm də dinamik təhlili və modelləşdirilməsinə və şərhinə müraciət edir, lokalizasiya, modulluq və bu iki fenomenin fMRI məlumatlarının və sosial atribusiyaların (son vaxtlar yaxşı və ya pis kimi xarakterizə olunur) korrelyasiyası ilə bağlı mübahisələri ilə bağlı neyroimajçıların gizli fərziyyələrini müzakirə edirlər. "vudu korrelyasiyaları") və neyroimagingdə standart inferensial dizayn yanaşması. Nəhayət, ianəçilər beyin təsvirində ölçmənin xarakterini nəzərə alaraq daha fəlsəfi perspektivdən istifadə edirlər və yeni neyroimaging məlumat strukturları üçün çərçivə təklif edirlər (effektiv və funksional əlaqə - "qrafiklər").

Töhfəçilər William Bechtel, Bharat Biswal, Matthew Brett, Martin Bunzl, Max Coltheart, Karl J. Friston, Joy J. Geng, Clark Glymour, Kalanit Grill-Spector, Stephen José Hanson, Trevor Harley, Gilbert Harman, James V. Haxby, Rik N. Henson, Nancy Kanwisher, Colin Klein, Richard Loosemore, Sebastien Meriaux, Chris Mole, Jeanette A. Mumford, Russell A. Poldrack, Jean-Baptiste Poline, Richard C. Richardson, Alexis Roche, Adina L. Roskies, Pia Rotshtein, Rebecca Saxe, Philipp Sterzer, Bertrand Thirion, Edward Vul

Hesablamalı Öyrənmə Nəzəriyyəsi və Təbii Təlim Sistemləri, 4-cü cild

Tədris Sistemlərinin Praktik Edilməsi

Bu, “Hesablamalı Öyrənmə Nəzəriyyəsi və “Təbii” Öyrənmə Sistemləri” adlı seminarlar silsiləsindəki məqalələrin dördüncü və son cildidir. Seminarların məqsədi nəzəri öyrənmə tədqiqatları ilə təbii öyrənmə sistemlərinin yaranan kəsişməsini araşdırmaq idi. Seminarlar tədqiqatçıları öyrənmə tədqiqatının üç tarixən fərqli üslubundan cəlb etdi: hesablamalı öyrənmə nəzəriyyəsi, neyron şəbəkələri və maşın öyrənməsi (AI-nin alt sahəsi).

Seriyanın I cildi seminarların ümumi diqqətini təqdim edir. II cild nəzəriyyə və təcrübə arasında qarşılıqlı əlaqənin xüsusi sahələrinə nəzər salır. III və IV cildlər öyrənmə sistemlərinin son zamanlar inkişaf etmiş əsas sahələrinə diqqət yetirir. III cild “Yaxşı Modellərin Seçilməsi” probleminə baxır. Hazırkı cild IV cilddə "Öyrənmə sistemlərini praktik etmək" yolları araşdırılır. Redaktorlar iyirmi bir töhfəni dörd hissəyə bölürlər. İlk üçü kritik problem sahələrini əhatə edir: 1) kiçik problemlərdən böyük giriş ölçüləri ilə real olanlara qədər genişləndirmək, 2) öyrənmə metodlarının səmərəliliyini və möhkəmliyini artırmaq və 3) məhdud və ya kiçik məlumat nümunələrindən yaxşı ümumiləşdirmə əldə etmək üçün strategiyaların hazırlanması. Dördüncü bölmədə real dünya öyrənmə sistemlərinin nümunələri müzakirə olunur.

Töhfəçilər Klaus Abraham-Fuchs, Yasuhiro Akiba, Hüseyn Almuallim, Arunava Banerjee, Sanjay Bhansali, Alvis Brazma, Gustavo Deco, David Garvin, Zoubin Ghahramani, Mostefa Golea, Russell Greiner, Mehdi T. Harandi, John G. Harris, I Michael H. Harris, I Michael H. Jordan, Shigeo Kaneda, Marjorie Klenin, Pat Langley, Yong Liu, Patrick M. Murphy, Ralph Neuneier, EM Oblow, Dragan Obradovic, Michael J. Pazzani, Barak A. Pearlmutter, Nageswara SV Rao, Peter Rayner, Stephanie Sage, Martin F.Şlanq, Bernd Şürmann, Deyl Şuurmans, Leon Şklar, V.Sundareşvaran, Cefri Touell, İohan Uebler, Lucia M.Vaina, Takefumi Yamazaki, Entoni M.Zador

Hesablamalı Öyrənmə Nəzəriyyəsi və Təbii Təlim Sistemləri, 3-cü cild

Bu, nəzəriyyə və təcrübəni, simvolları və siqnalları əhatə edən öyrənmə sistemləri tədqiqatının inkişaf edən mənzərəsini araşdıran bir sıra redaktə edilmiş cildlərin üçüncüsüdür. I və II cildlərdə başlayan maşın öyrənmə alt fənlərinin sintezinin tədqiqini davam etdirir. On doqquz töhfə öyrənmə nəzəriyyəsini, öyrənmə alqoritmlərinin empirik müqayisələrini, əvvəlki biliklərin istifadəsini, ehtimal anlayışlarını və anlayışlarda zamanla dəyişikliklərin təsirini və ətraf mühitdən gələn rəyləri əhatə edir.

Bu seriyanın məqsədi öyrənmə tədqiqatının üç tarixən fərqli sahəsinin kəsişməsini araşdırmaqdır: hesablamalı öyrənmə nəzəriyyəsi, neyron şəbəkələri və AI maşın öyrənməsi. Hər bir sahənin öz konfransları, jurnalları, dili, tədqiqatları, nəticələri və istiqamətləri olsa da, bu sahələri daha sıx əlaqələndirmək üçün artan kəsişmə və səylər var.

Müxtəlif icmalar bir-birindən nəsə öyrənə bilərmi? Bu cildlər maşın öyrənməsinin müxtəlif alt fənləri üzrə praktikantları maraqlandıran, maşın öyrənməsi yanaşmaları daxilində maraq doğuran suallara cavab verən, konkret problemlər üzrə müxtəlif yanaşmaları müqayisə edən və daha real hadisələri əhatə etmək üçün nəzəriyyəni genişləndirən tədqiqatları təqdim edir.

Hesablamalı öyrənmə nəzəriyyəsi və təbii öyrənmə sistemləri, 2-ci cild

Nəzəriyyə və Təcrübə arasındakı kəsişmələr

I cilddə olduğu kimi, bu ikinci cild də öyrənmə tədqiqatının üç ayrı -ayrı sahəsindəki məsələlərin sintezini təmsil edir: hesablama öyrənmə nəzəriyyəsi, neyron şəbəkə tədqiqatı və simvolik maşın öyrənmə. Birinci cild sahələr üzrə hesablamalı öyrənmə elminin qurulması üçün bir forum təqdim etsə də, bu cild birgə tədqiqatın ağlabatan sahələrini müəyyən etməyə çalışır: töhfələr nəzəriyyə üçün məhdudiyyətlərin tapılması və eyni zamanda təcrübələr kontekstində nəzəri nəticələrin şərh edilməsi ilə bağlıdır. faktiki öyrənmə sistemləri ilə. Sonrakı cildlər tədqiqat imkanları kimi müəyyən edilmiş sahələrə diqqət yetirəcəkdir.

Hesablama öyrənmə nəzəriyyəsi, neyron şəbəkələri və AI maşın öyrənməsi fərqli sahələr kimi görünür, əslində onların eyni məqsədi var: ətraf mühitdən öyrənə bilən maşın və ya proqram yaratmaq. Müvafiq olaraq, bu cilddəki məqalələrin bir çoxu nümunələrdən öyrənmək problemindən bəhs edir. Xüsusilə, onlar öyrənmə alqoritmlərini qurmağa çalışanlar (məsələn, nəzəri təhlillərin öyrənilməsi ilə həll olunan alqoritmlər neyron şəbəkəsi və ya maşın öyrənməsi tədqiqatçıları tərəfindən istifadə olunanlardan tamamilə fərqlidir) və onları təhlil etməyə çalışanlar arasında müzakirəni təşviq etmək məqsədi daşıyır.

Birinci bölmədə müzakirə olunan təlim sistemləri üçün nəzəri izahatlar verilir, ikinci bölmədə model seçilməsi və induktiv qərəzlilik problemlərinə diqqət yetirilir, üçüncü bölmədə yeni öyrənmə alqoritmləri təqdim edilir, dördüncü bölmədə irəli ötürülən neyron şəbəkələrində öyrənmə dinamikası tədqiq edilir və yekun bölmədə öyrənmə alqoritmlərinin tətbiqinə diqqət yetirir.


4. CNN-lər və vizual sistem arasında mövcud əlaqə nə vaxt quruldu?

Bu gün nevrologiyada CNN-lər haqqında danışılanların çoxu, nəşr olunan bir neçə araşdırmadan qaynaqlanır.

2014. Bu tədqiqatlar fərqli sistemlərə eyni şəkillər göstərildiyi zaman insanlar və makakalardan qeydə alınan sinir fəaliyyətini CNN-lərdəki süni fəaliyyətlə açıq şəkildə müqayisə etdi.

Birincisi Yamins et al. (2014). Bu tədqiqat meymun İT hüceyrələrinin cavablarını proqnozlaşdırmaq qabiliyyətinə nəyin səbəb olduğunu müəyyən etmək üçün bir çox fərqli CNN arxitekturasını araşdırdı. Müəyyən bir şəbəkə üçün məlumatların bir hissəsi süni şəbəkədəki fəaliyyəti fərdi İT hüceyrə fəaliyyətinə uyğunlaşdıran xətti reqressiya modellərini hazırlamaq üçün istifadə edilmişdir. Modelləri qiymətləndirmək üçün saxlanılan məlumatların proqnozlaşdırıcı gücündən istifadə edilmişdir. İkinci üsuldan, təmsilçilik oxşarlıq analizindən də istifadə edilmişdir. Bu üsul sinir fəaliyyətinin birbaşa proqnozlaşdırılmasını nəzərdə tutmur, əksinə iki sistemin məlumatı eyni şəkildə təmsil edib-etmədiyini soruşur. Bu, hər bir sistem üçün matris qurmaqla həyata keçirilir, burada dəyərlər iki fərqli giriş üçün cavabın nə qədər oxşar olduğunu göstərir. Əgər bu matrislər müxtəlif sistemlər üçün eyni görünürsə, deməli, onlar məlumatları oxşar şəkildə təmsil edirlər.

Müxtəlif sistemlər üçün Nümayəndəlik Fərqlilik Matrisləri

Hər iki ölçü ilə obyektin tanınması üçün optimallaşdırılmış CNN-lər digər modelləri üstələyib. Bundan əlavə, şəbəkənin 3-cü təbəqəsi V4 hüceyrə fəaliyyətini, 4-cü (və son) təbəqə isə İT-ni daha yaxşı proqnozlaşdırıb. Model təbəqələri ilə beyin sahələri arasındakı yazışmanı göstərir.

Digər bir tapıntı, obyektlərin tanınmasında daha yaxşı işləyən şəbəkələrin, İT məlumatları üzərində birbaşa optimallaşdırılmasına ehtiyac olmadan, İT fəaliyyətini tutmaqda daha yaxşı performans göstərməsi idi. Bu tendensiya bəzi məhdudiyyətlərə qədər daha böyük və daha yaxşı şəbəkələr üçün doğru olmuşdur (bax. Q11).

CNN-in sonrakı təbəqələri insan İT texnologiyasına daha çox oxşardır

Başqa bir məqalə, Khaligh-Razavi və Kriegeskorte (2014), 37 fərqli modeli insan və meymun İT ilə müqayisə etmək üçün nümayəndəlik oxşarlıq analizindən istifadə edir. Həm də obyektlərin tanınmasında daha yaxşı olan modellərin İT təqdimatlarına daha yaxşı uyğun gəldiyini tapdılar. Bundan əlavə, nəzarət edilən öyrənmə yolu ilə hazırlanmış dərin CNN (“AlexNet”) ən yaxşı performans və ən yaxşı uyğunluq idi, şəbəkənin sonrakı təbəqələri əvvəlkilərdən daha yaxşı performans göstərdi.


Hesablama Neyrologiyası və Biotibbi Mühəndislik

Biz sinir sistemlərinin necə işlədiyini başa düşmək və anormal və ya sinir nəzarəti olmayan biotibbi problemlər üçün mühəndis həlləri hazırlamaq üçün hesablama modelləşdirmə və təhlildən istifadə edirik.

Sinir sistemləri heyvanların davranışlarını idarə edir və adaptiv davranış qabiliyyətini təmin edir. Sinir sistemlərinin necə işlədiyini və davranışı necə idarə etdiyini anlamaq və modelləşdirmək böyük elmi problemdir. Bu yaxınlarda ABŞ, Aİ və Yaponiya hökumətləri tərəfindən fundamental neyroelm və sinir sistemlərinin hesablama modelləşdirməsini dəstəkləmək üçün bir milyard funt sterlinqdən çox maliyyə vəsaiti ayrılmışdır.

Bizim işimiz bu sahədə bir neçə tədqiqat istiqamətini əhatə edir. Biz bu sistemlərin funksionallığının sinaptik girişlərə və yüksək sinir mərkəzlərindən neyromodulyasiyaya cavab olaraq neyronların qarşılıqlı əlaqəsi vasitəsilə necə yarandığını başa düşmək üçün kiçik sinir sistemlərinin fizioloji cəhətdən real modellərini qurmağı hədəfləyirik. Biz virtual və ya real əzələləri idarə edə bilən və bu aktuatorlar vasitəsilə fizioloji cəhətdən mənalı davranışlar təqdim edə bilən sinir sistemlərinin bioloji cəhətdən ilhamlanmış modellərinin yaradılması üzərində işləyirik. Biz həmçinin robotlar üçün bioloji cəhətdən ilhamlanmış kontrollerlərin hazırlanması, neyronların və bioloji toxumaların böyüməsinin izlənməsi və modelləşdirilməsi, bio-görüntüləmə məlumatlarının təhlili üzərində işləyirik.

Biz nevrologiya və fiziologiya laboratoriyalarımızda məlumatların bir hissəsini yaradırıq və həmçinin bizə məlumat verən digər yaş laboratoriya qrupları ilə əməkdaşlıq edirik.

Tədqiqatımızın biotibbi kontekstdə, həmçinin praktik mühəndislik problemlərinə innovativ bio-ruhlanmış həllər baxımından böyük təsir potensialı var. Məsələn, işimiz sensasiya vermək və birbaşa sinir-əzələ nəzarətinə imkan vermək üçün sinirlərə və əzələlərə qoşulan süni əzalar üçün yeni bio-ruhlanmış nəzarətçilərə və sensorlara səbəb ola bilər. Kiçik bioloji sinir sistemləri üzərindəki işimiz xəstə və ya zədələnmiş daxili orqanların funksionallığını bərpa edə biləcək yeni neyro-implantlara doğru yol aça bilər.

Tədqiqat rəhbəri

Üzvlər

  • Neyroelm tədqiqatları üçün yeni gərginliyə həssas boyaların layihələndirilməsi və təsdiqlənməsi, Leverhulme Trust 2015-17, GBP 178K - Professor Peter Andras (PI, Keele Universiteti), professor Andrew Benniston (CI, Nyukasl Universiteti).
  • Çox elektrodlu massivlərdən və FPGA neyronlarından istifadə edərək zədələnmiş sinir sistemlərində normal fəaliyyətin bərpası, EPSRC (eFuturesXD), 2013-2014, GBP 60k &ndash Professor Peter Andras (PI, Nyukasl Universiteti).
  • Neyroimaging üçün yeni gərginliyə həssas boyaların inkişafı, EPSRC (IAA), 2012-2013, GBP 30k &ndash Professor Peter Andras (PI, Nyukasl Universiteti).
  • Grid effektiv nevrologiya, MRC, 2002-2006, GBP 168k &ndash Professor Peter Andras (PI Newcastle Universiteti).
  • Çiyin və yuxarı ətrafların əzələ-skelet dinamikasının simulyasiyası, Case Western Reserve Universiteti, NIH tərəfindən maliyyələşdirilən və Dr Ed Chadwick (Keele PI), Dr Dimitra Blana (Co-I) ilə əməkdaşlıq.
  • Protez nəzarəti üçün real vaxt insan əli modeli, Chicago Reabilitasiya İnstitutu, NIH tərəfindən maliyyələşdirilən və ndash Dr Ed Chadwick (Keele PI), Dr Dimitra Blana (Co-I).

Cari

  • Xanım Katy Dempsey (nəzarətçilər: Dr KP Lam, cənab Dave Collins)
  • Cənab George Joseph (nəzarətçilər: Dr Theocharis Kyriacou, XXXX)
  • Xanım Filipa dos Santos (rəhbərlər: professor Peter Andras, Dr Charles Day)
  • Xanım Shaima Cabbar (nəzarətçilər: Dr Ed Chadwick, Dr Charles Day)
  • Dr Jannetta Steyn (supervisor: Professor Peter Andras Newcastle University 2015)
  • Mr David Fourie &ndash MPhil (supervisor: Professor Peter Andras Newcastle University, 2008)
  • Dr Wolfgang Stein (Illinois State University)
  • Professor Andrew Benniston (Newcastle University)
  • Professor George Kemenes (University of Sussex)
  • Dr Ildiko Kemenes (University of Sussex)
  • Professor Robert Kozma (Memphis University)
  • Professor Peter Erdi (Kalamazzoo College)
  • Professor Alan Roberts (University of Bristol)
  • Professor Allen Selverston (University of California at San Diego)
  • Professor Thomas Nowotny (University of Sussex)
  • Professor Alex Yakovlev (Newcastle University)
  • Dr Patrick Degenaar (Newcastle University)
  • Dr Terrence Mak (The Chinese University of Hong Kong)
  • Dr Carmen Wellman (University of Cologne)
  • Professor Sylvie Renaud (University of Bordeaux)
  • Dr Andras Lõrincz (Eötvös Lóránd University &ndash Budapest)
  • Professor Robert Kirsch (Case Western Reserve University, USA)
  • Professor Ton van den Bogert (Cleveland State University, USA)
  • Dr Wendy Murray (Rehabilitation Institute of Chicago, USA)

Since 2012

Andras, PE (2018) Random Projection Neural Network Approximation. 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2017).

Andras, PE (2018) High-Dimensional Function Approximation with Neural Networks for Large Volumes of Data. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 29 (2). pp. 500-508. ISSN 2162-237X

Dos Santos, F and Andras, PE and Lam, KP (2017) Towards an Accurate Identification of Pyloric Neuron Activity with VSDi. In: 26th International Conference on Artificial Neural Networks, 11-15 September 2017, Alghero, Sardinia, Italy.

Scardapane, S and Butcher, JB and Bianchi, F and Malik, ZK (2017) Advances in Biologically Inspired Reservoir Computing. Cognitive Computation. ISSN 1866-9956 Item availability may be restricted.

Day, CR and Jabbar, SI and Heinz, N and Chadwick, EK (2016) Using Convolutional Neural Network for Edge Detection in Musculoskeletal Ultrasound Images. In: International Joint Conference on Neural Networks, 25-29 Jul 2016, Vancouver.

Steyn, JS and Andras, PE (2016) Analysis of the dynamics of temporal relationships of neural activities using optical imaging data. Journal of Computational Neuroscience. ISSN 1573-6873

Fisher, JM and Hammerla, NY and Rochester, L and Andras, P and Walker, RW (2016) Body-Worn Sensors in Parkinson's Disease: Evaluating Their Acceptability to Patients. Telemedicine and e-Health, 22 (1). 63 -69. ISSN 1556-3669

Hammerla, N, Fisher, J, Andras, P, Rochester, L, Walker, R, Ploetz, T (2015). PD disease state assessment in naturalistic environments using deep learning. Accepted for publication in the Proceedings of the AAAI &ndash 2015.

Chadwick EK, Blana D, Kirsch RF, van den Bogert AJ. 2014. Real-Time Simulation of Three-Dimensional Shoulder Girdle and Arm Dynamics. IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, cild 61(7), 1947-1956.

Cutti AG and Chadwick EK. 2014. Shoulder biomechanics and the success of translational research. MEDICAL & BIOLOGICAL ENGINEERING & COMPUTING, cild 52(3), 205-210.

Bai, D, Benniston, AC, Clift, S, Baisch, U, Steyn, J, Everitt, N, Andras, P (2014). Low molecular weight Neutral Boron Dipyrromethene (Bodipy) dyads for fluorescence-based neural imaging. Journal of Molecular Structure, 1065-1066: 10-15.

Smith WA, Lam K-P, Dempsey KP, Mazzocchi-Jones D, Richardson JB, Yang Y. 2014. Label free cell tracking in 3-D tissue engineering constructs with high resolution imaging. DYNAMICS AND FLUCTUATIONS IN BIOMEDICAL PHOTONICS XI (vol. 8942).

Dempsey KP, Richardson JB, Lam KP. 2014. On measuring cell confluence in phase contrast microscopy.IMAGING, MANIPULATION, AND ANALYSIS OF BIOMOLECULES, CELLS, AND TISSUES XII (vol. 8947)

Marchi J, Blana D, Chadwick EK. 2014. Glenohumeral stability during a hand-positioning task in previously injured shoulders. Med Biol Eng Comput, cild 52(3), 251-256.

Bolsterlee B, Veeger DH, Chadwick EK. 2013. Clinical applications of musculoskeletal modelling for the shoulder and upper limb. Med Biol Eng Comput, cild 51(9), 953-963.

Blana D, Hincapie JG, Chadwick EK, Kirsch RF. 2013. Selection of muscle and nerve-cuff electrodes for neuroprostheses using customizable musculoskeletal model. J Rehabil Res Dev, cild 50(3), 395-408.

Lam K, Smith WA, Collins DJ, Richardson JB. 2013. On 2.5D Surface Reconstruction of Cell Cultures. In G. Ramponi, S. Loncaric & A. Carini (Eds.). University of Zagreb, Croatia: IEEE Signal Processing Society.

Lam K and Collins DJ. 2013. FACE: Fractal Analysis in Cell Engineering. In K. Elleithy (Ed.). Innovations and Advances in Computer, Information, Systems Sciences, and Engineering Lecture Notes in Electrical Engineering Volume 152, 2013, pp 1151-1164 (vol. 152, pp. 1151-1164). USA: Springer New York.

Lam KP, Dempsy KP, Smith WA, Wright KT, Masri WE, Richardson JB, IEEE. 2013. A Computational Approach to Quantifying Axon Regeneration in the Presence of Mesenchymal Stem Cells (MSCs). 2013 6TH INTERNATIONAL IEEE/EMBS CONFERENCE ON NEURAL ENGINEERING (NER) (pp. 1541-1544)

Städele, C, Andras, P, Stein, W (2012). Simultaneous measurement of membrane potential changes in multiple pattern generating neurons using voltage sensitive dye imaging. Journal of Neuroscience Methods, 203: 78-88.

Kyriacou T. (2012) Using an Evolutionary Algorithm to Determine the Parameters of a Biologically Inspired Model of Head Direction Cells. Journal of Computational Neuroscience, 32:281-295.

Lam K, Smith, WA, Collins, DJ. 2012. FORTHCOMING: Scalable 2-1/2D Reconstruction of Cell Objects. International Journal on Industrial Electronics, Technology and Automation.

Hidalgo-Bastida LA, Thirunavukkarasu S, Griffiths S, Cartmell SH, Naire S. 2012. Modeling and design of optimal flow perfusion bioreactors for tissue engineering applications. BIOTECHNOLOGY AND BIOENGINEERING, cild 109(4), 1095-1099.


Awesome Computational Neuroscience – Massive Collection of Resources

This list of schools and researchers in computational neuroscience, theoretical neuroscience, (and systems neuroscience) aims to give a global perspective of researchers in the field, make it easier to apply to the listed institutions, and also provide a reasonable way to find an advisor.

In addition to names of PIs, excerpts of their academic biographies, and links to their publications, many of the researchers are qualified with a small scale “+/=/- computational.” The metric is subjective to the editor of that material but it generally breaks down as: (+) refers to a researcher the university identifies as a computational neuroscientist, their bio consistently identifies a significant component of their research is in the field, and they have a significant body of work in the field. (=) refers to the fact that the university identifies them as practicing computational research and they have occasionally produced articles in the field. (-) means that the university identifies them as practicing computational neuroscience, their bio might also mention it, but articles could not be found that represent this material. As with ratings, this metric might change for a researcher over time as they publish more.


Computational Intelligence

8. CONCLUSIONS

Computational Intelligence (Soft Computing) is a new concept for advanced information processing. The objective of CI approaches is to realize a new approach for analyzing and create flexible information processing of humans such as sensing, understanding, learning, recognizing and thinking. The ANN simulates physiological features of the human brain, and has been applied for non-linear mapping by numerical approach. The FLS simulates psychological features of the human brain, and has been applied for linguistic translating by membership functions. The GA simulates evolution on computer, and has been applied for solving combinatorial optimization problems. These techniques play important roles in increasing the agility and learning ability of manufacturing systems. By reviewing a great number of applications and researches in CI techniques regarding the main issues in design, planning and production in agile manufacturing systems, this chapter has demonstrated that CI techniques make manufacturing systems more flexible, effective, robust, adaptive and productive.

The main developments of agile manufacturing systems comprise the integration of CI methods into computer-aided systems, such as CAD, CAPP, CAM, etc., and the improvements of the performance of present CI paradigms. As a matter of fact, CI systems in the future are expected to be integrated, modular and hybrid in nature.


Giriş seçimləri

1 il ərzində tam jurnal girişi əldə edin

Bütün qiymətlər NET qiymətləridir.
ƏDV sonradan hesaba əlavə olunacaq.
Vergi hesablanması ödəniş zamanı yekunlaşacaq.

ReadCube-da vaxt məhdud və ya tam məqaləyə giriş əldə edin.

Bütün qiymətlər NET qiymətləridir.


Stephen José Hanson

Stephen José Hanson is Professor of Psychology (Newark Campus) and Member of the Cognitive Science Center (New Brunswick Campus) at Rutgers University.

Foundational Issues in Human Brain Mapping

Neuroimagers and philosophers of mind explore critical issues and controversies that have arisen from the use of brain mapping in cognitive neuroscience and cognitive science.

The field of neuroimaging has reached a watershed. Brain imaging research has been the source of many advances in cognitive neuroscience and cognitive science over the last decade, but recent critiques and emerging trends are raising foundational issues of methodology, measurement, and theory. Indeed, concerns over interpretation of brain maps have created serious controversies in social neuroscience, and, more important, point to a larger set of issues that lie at the heart of the entire brain mapping enterprise. In this volume, leading scholars—neuroimagers and philosophers of mind—reexamine these central issues and explore current controversies that have arisen in cognitive science, cognitive neuroscience, computer science, and signal processing. The contributors address both statistical and dynamical analysis and modeling of neuroimaging data and interpretation, discussing localization, modularity, and neuroimagers' tacit assumptions about how these two phenomena are related controversies over correlation of fMRI data and social attributions (recently characterized for good or ill as "voodoo correlations") and the standard inferential design approach in neuroimaging. Finally, the contributors take a more philosophical perspective, considering the nature of measurement in brain imaging, and offer a framework for novel neuroimaging data structures (effective and functional connectivity—"graphs").

Töhfəçilər William Bechtel, Bharat Biswal, Matthew Brett, Martin Bunzl, Max Coltheart, Karl J. Friston, Joy J. Geng, Clark Glymour, Kalanit Grill-Spector, Stephen José Hanson, Trevor Harley, Gilbert Harman, James V. Haxby, Rik N. Henson, Nancy Kanwisher, Colin Klein, Richard Loosemore, Sébastien Meriaux, Chris Mole, Jeanette A. Mumford, Russell A. Poldrack, Jean-Baptiste Poline, Richard C. Richardson, Alexis Roche, Adina L. Roskies, Pia Rotshtein, Rebecca Saxe, Philipp Sterzer, Bertrand Thirion, Edward Vul

Computational Learning Theory and Natural Learning Systems, Volume 4

Making Learning Systems Practical

This is the fourth and final volume of papers from a series of workshops called "Computational Learning Theory and `Natural' Learning Systems." The purpose of the workshops was to explore the emerging intersection of theoretical learning research and natural learning systems. The workshops drew researchers from three historically distinct styles of learning research: computational learning theory, neural networks, and machine learning (a subfield of AI).

Volume I of the series introduces the general focus of the workshops. Volume II looks at specific areas of interaction between theory and experiment. Volumes III and IV focus on key areas of learning systems that have developed recently. Volume III looks at the problem of "Selecting Good Models." The present volume, Volume IV, looks at ways of "Making Learning Systems Practical." The editors divide the twenty-one contributions into four sections. The first three cover critical problem areas: 1) scaling up from small problems to realistic ones with large input dimensions, 2) increasing efficiency and robustness of learning methods, and 3) developing strategies to obtain good generalization from limited or small data samples. The fourth section discusses examples of real-world learning systems.

Töhfəçilər Klaus Abraham-Fuchs, Yasuhiro Akiba, Hussein Almuallim, Arunava Banerjee, Sanjay Bhansali, Alvis Brazma, Gustavo Deco, David Garvin, Zoubin Ghahramani, Mostefa Golea, Russell Greiner, Mehdi T. Harandi, John G. Harris, Haym Hirsh, Michael I. Jordan, Shigeo Kaneda, Marjorie Klenin, Pat Langley, Yong Liu, Patrick M. Murphy, Ralph Neuneier, E. M. Oblow, Dragan Obradovic, Michael J. Pazzani, Barak A. Pearlmutter, Nageswara S. V. Rao, Peter Rayner, Stephanie Sage, Martin F. Schlang, Bernd Schürmann, Dale Schuurmans, Leon Shklar, V. Sundareswaran, Geoffrey Towell, Johann Uebler, Lucia M. Vaina, Takefumi Yamazaki, Anthony M. Zador

Computational Learning Theory and Natural Learning Systems, Volume 3

This is the third in a series of edited volumes exploring the evolving landscape of learning systems research which spans theory and experiment, symbols and signals. It continues the exploration of the synthesis of the machine learning subdisciplines begun in volumes I and II. The nineteen contributions cover learning theory, empirical comparisons of learning algorithms, the use of prior knowledge, probabilistic concepts, and the effect of variations over time in the concepts and feedback from the environment.

The goal of this series is to explore the intersection of three historically distinct areas of learning research: computational learning theory, neural networks andAI machine learning. Although each field has its own conferences, journals, language, research, results, and directions, there is a growing intersection and effort to bring these fields into closer coordination.

Can the various communities learn anything from one another? These volumes present research that should be of interest to practitioners of the various subdisciplines of machine learning, addressing questions that are of interest across the range of machine learning approaches, comparing various approaches on specific problems and expanding the theory to cover more realistic cases.

Computational Learning Theory and Natural Learning Systems, Volume 2

Intersections between Theory and Experiment

As with Volume I, this second volume represents a synthesis of issues in three historically distinct areas of learning research: computational learning theory, neural network research, and symbolic machine learning. While the first volume provided a forum for building a science of computational learning across fields, this volume attempts to define plausible areas of joint research: the contributions are concerned with finding constraints for theory while at the same time interpreting theoretic results in the context of experiments with actual learning systems. Subsequent volumes will focus on areas identified as research opportunities.

Computational learning theory, neural networks, and AI machine learning appear to be disparate fields in fact they have the same goal: to build a machine or program that can learn from its environment. Accordingly, many of the papers in this volume deal with the problem of learning from examples. In particular, they are intended to encourage discussion between those trying to build learning algorithms (for instance, algorithms addressed by learning theoretic analyses are quite different from those used by neural network or machine-learning researchers) and those trying to analyze them.

The first section provides theoretical explanations for the learning systems addressed, the second section focuses on issues in model selection and inductive bias, the third section presents new learning algorithms, the fourth section explores the dynamics of learning in feedforward neural networks, and the final section focuses on the application of learning algorithms.


Computational Modeling of the Effects of the Science Writing Heuristic on Student Critical Thinking in Science Using Machine Learning

This study is intended to provide an example of computational modeling (CM) experiment using machine learning algorithms. Specific outcomes modeled in this study are the predicted influences associated with the Science Writing Heuristic (SWH) and associated with the completion of question items for the Cornell Critical Thinking Test. The Student Task and Cognition Model in this study uses cognitive data from a large-scale randomized control study. Results of the computational model experiment provide for the possibility to increase student success via targeted cognitive retraining of specific cognitive attributes via the SWH. This study also illustrates that computational modeling using machine learning algorithms (MLA) is a significant resource for testing educational interventions, informs specific hypotheses, and assists in the design and development of future research designs in science education research.

Bu, abunə məzmununun, müəssisəniz vasitəsi ilə girişin bir ön görünüşüdür.


Meta-control: From psychology to computational neuroscience

Research in the past decades shed light on the different mechanisms that underlie our capacity for cognitive control. However, the meta-level processes that regulate cognitive control itself remain poorly understood. Following the terminology from artificial intelligence, meta-control can be defined as a collection of mechanisms that (a) monitor the progress of controlled processing and (b) regulate the underlying control parameters in the service of current task goals and in response to internal or external constraints. From a psychological perspective, meta-control is an important concept because it may help explain and predict how and when human agents select different types of behavioral strategies. From a cognitive neuroscience viewpoint, meta-control is a useful concept for understanding the complex networks in the prefrontal cortex that guide higher-level behavior as well as their interactions with neuromodulatory systems (such as the dopamine or norepinephrine system). The purpose of the special issue is to integrate hitherto segregated strands of research across three different perspectives: 1) a psychological perspective that specifies meta-control processes on a functional level and aims to operationalize them in experimental tasks 2) a computational perspective that builds on ideas from artificial intelligence to formalize normative solutions to meta-control problems and 3) a cognitive neuroscience perspective that identifies neural correlates of and mechanisms underlying meta-control.

Bu, abunə məzmununun, müəssisəniz vasitəsi ilə girişin bir ön görünüşüdür.


Awesome Computational Neuroscience – Massive Collection of Resources

This list of schools and researchers in computational neuroscience, theoretical neuroscience, (and systems neuroscience) aims to give a global perspective of researchers in the field, make it easier to apply to the listed institutions, and also provide a reasonable way to find an advisor.

In addition to names of PIs, excerpts of their academic biographies, and links to their publications, many of the researchers are qualified with a small scale “+/=/- computational.” The metric is subjective to the editor of that material but it generally breaks down as: (+) refers to a researcher the university identifies as a computational neuroscientist, their bio consistently identifies a significant component of their research is in the field, and they have a significant body of work in the field. (=) refers to the fact that the university identifies them as practicing computational research and they have occasionally produced articles in the field. (-) means that the university identifies them as practicing computational neuroscience, their bio might also mention it, but articles could not be found that represent this material. As with ratings, this metric might change for a researcher over time as they publish more.


Computational Neuroscience and Biomedical Engineering

We use computational modelling and analysis to understand how neural systems work and to design engineering solutions for biomedical problems that involve abnormal or lacking neural control.

Neural systems control the behaviour of animals and provide the ability for adaptive behaviour. Understanding and modelling how neural systems work and how they control behaviour is a major scientific challenge. Over a billion pound funding has been recently committed by the governments of the US, EU and Japan to support fundamental neuroscience and computational modelling of neural systems.

Our work covers several strands of research in this area. We aim to build physiologically realistic models of small neural systems to understand how the functionality of these systems emerges through interactions of neurons in response to synaptic inputs and neuromodulation from higher neural centres. We work on the building of biologically inspired models of neural systems that can control virtual or real muscles and deliver physiologically meaningful behaviours through these actuators. We also work on developing biologically inspired controllers for robots, on tracing and modelling growth of neurons and biological tissues, and on the analysis of bio-imaging data.

We generate some of the data in our neuroscience and physiology labs and we also collaborate with other wet-lab groups who provide us data.

Our research has a huge potential for impact in biomedical context and also in terms of innovative bio-inspired solutions to practical engineering problems. For example, our work may lead to novel bio-inspired controllers and sensors for artificial limbs that connect to nerves and muscles to deliver sensation and to allow direct neuro-muscular control. Our work on small biological neural systems may pave the way towards novel neuro-implants that can restore the functionality of diseased or damaged internal organs.

Research Lead

Members

  • Designing and validating novel voltage sensitive dyes for neuroscience research, Leverhulme Trust 2015-17, GBP 178K - Professor Peter Andras (PI, Keele University), Professor Andrew Benniston (CI, Newcastle University).
  • Restoration of normal activity in damaged neural systems using multi-electrode arrays and FPGA neurons, EPSRC (eFuturesXD), 2013-2014, GBP 60k &ndash Professor Peter Andras (PI, Newcastle University).
  • Development of novel voltage-sensitive dyes for neuroimaging, EPSRC (IAA), 2012-2013, GBP 30k &ndash Professor Peter Andras (PI, Newcastle University).
  • Grid-enabled neuroscience, MRC, 2002-2006, GBP 168k &ndash Professor Peter Andras (PI Newcastle University).
  • Simulation of shoulder and upper limb musculoskeletal dynamics, collaboration with Case Western Reserve University, NIH funded &ndash Dr Ed Chadwick (Keele PI), Dr Dimitra Blana (Co-I).
  • Real-time human hand model for prosthesis control, collaboration with Rehabilitation Institute of Chicago, NIH funded &ndash Dr Ed Chadwick (Keele PI), Dr Dimitra Blana (Co-I).

Current

  • Ms Katy Dempsey (supervisors: Dr KP Lam, Mr Dave Collins)
  • Mr George Joseph (supervisors: Dr Theocharis Kyriacou, XXXX)
  • Ms Filipa dos Santos (supervisors: Professor Peter Andras, Dr Charles Day)
  • Ms Shaima Jabbar (supervisors: Dr Ed Chadwick, Dr Charles Day)
  • Dr Jannetta Steyn (supervisor: Professor Peter Andras Newcastle University 2015)
  • Mr David Fourie &ndash MPhil (supervisor: Professor Peter Andras Newcastle University, 2008)
  • Dr Wolfgang Stein (Illinois State University)
  • Professor Andrew Benniston (Newcastle University)
  • Professor George Kemenes (University of Sussex)
  • Dr Ildiko Kemenes (University of Sussex)
  • Professor Robert Kozma (Memphis University)
  • Professor Peter Erdi (Kalamazzoo College)
  • Professor Alan Roberts (University of Bristol)
  • Professor Allen Selverston (University of California at San Diego)
  • Professor Thomas Nowotny (University of Sussex)
  • Professor Alex Yakovlev (Newcastle University)
  • Dr Patrick Degenaar (Newcastle University)
  • Dr Terrence Mak (The Chinese University of Hong Kong)
  • Dr Carmen Wellman (University of Cologne)
  • Professor Sylvie Renaud (University of Bordeaux)
  • Dr Andras Lõrincz (Eötvös Lóránd University &ndash Budapest)
  • Professor Robert Kirsch (Case Western Reserve University, USA)
  • Professor Ton van den Bogert (Cleveland State University, USA)
  • Dr Wendy Murray (Rehabilitation Institute of Chicago, USA)

Since 2012

Andras, PE (2018) Random Projection Neural Network Approximation. 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2017).

Andras, PE (2018) High-Dimensional Function Approximation with Neural Networks for Large Volumes of Data. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 29 (2). pp. 500-508. ISSN 2162-237X

Dos Santos, F and Andras, PE and Lam, KP (2017) Towards an Accurate Identification of Pyloric Neuron Activity with VSDi. In: 26th International Conference on Artificial Neural Networks, 11-15 September 2017, Alghero, Sardinia, Italy.

Scardapane, S and Butcher, JB and Bianchi, F and Malik, ZK (2017) Advances in Biologically Inspired Reservoir Computing. Cognitive Computation. ISSN 1866-9956 Item availability may be restricted.

Day, CR and Jabbar, SI and Heinz, N and Chadwick, EK (2016) Using Convolutional Neural Network for Edge Detection in Musculoskeletal Ultrasound Images. In: International Joint Conference on Neural Networks, 25-29 Jul 2016, Vancouver.

Steyn, JS and Andras, PE (2016) Analysis of the dynamics of temporal relationships of neural activities using optical imaging data. Journal of Computational Neuroscience. ISSN 1573-6873

Fisher, JM and Hammerla, NY and Rochester, L and Andras, P and Walker, RW (2016) Body-Worn Sensors in Parkinson's Disease: Evaluating Their Acceptability to Patients. Telemedicine and e-Health, 22 (1). 63 -69. ISSN 1556-3669

Hammerla, N, Fisher, J, Andras, P, Rochester, L, Walker, R, Ploetz, T (2015). PD disease state assessment in naturalistic environments using deep learning. Accepted for publication in the Proceedings of the AAAI &ndash 2015.

Chadwick EK, Blana D, Kirsch RF, van den Bogert AJ. 2014. Real-Time Simulation of Three-Dimensional Shoulder Girdle and Arm Dynamics. IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, cild 61(7), 1947-1956.

Cutti AG and Chadwick EK. 2014. Shoulder biomechanics and the success of translational research. MEDICAL & BIOLOGICAL ENGINEERING & COMPUTING, cild 52(3), 205-210.

Bai, D, Benniston, AC, Clift, S, Baisch, U, Steyn, J, Everitt, N, Andras, P (2014). Low molecular weight Neutral Boron Dipyrromethene (Bodipy) dyads for fluorescence-based neural imaging. Journal of Molecular Structure, 1065-1066: 10-15.

Smith WA, Lam K-P, Dempsey KP, Mazzocchi-Jones D, Richardson JB, Yang Y. 2014. Label free cell tracking in 3-D tissue engineering constructs with high resolution imaging. DYNAMICS AND FLUCTUATIONS IN BIOMEDICAL PHOTONICS XI (vol. 8942).

Dempsey KP, Richardson JB, Lam KP. 2014. On measuring cell confluence in phase contrast microscopy.IMAGING, MANIPULATION, AND ANALYSIS OF BIOMOLECULES, CELLS, AND TISSUES XII (vol. 8947)

Marchi J, Blana D, Chadwick EK. 2014. Glenohumeral stability during a hand-positioning task in previously injured shoulders. Med Biol Eng Comput, cild 52(3), 251-256.

Bolsterlee B, Veeger DH, Chadwick EK. 2013. Clinical applications of musculoskeletal modelling for the shoulder and upper limb. Med Biol Eng Comput, cild 51(9), 953-963.

Blana D, Hincapie JG, Chadwick EK, Kirsch RF. 2013. Selection of muscle and nerve-cuff electrodes for neuroprostheses using customizable musculoskeletal model. J Rehabil Res Dev, cild 50(3), 395-408.

Lam K, Smith WA, Collins DJ, Richardson JB. 2013. On 2.5D Surface Reconstruction of Cell Cultures. In G. Ramponi, S. Loncaric & A. Carini (Eds.). University of Zagreb, Croatia: IEEE Signal Processing Society.

Lam K and Collins DJ. 2013. FACE: Fractal Analysis in Cell Engineering. In K. Elleithy (Ed.). Innovations and Advances in Computer, Information, Systems Sciences, and Engineering Lecture Notes in Electrical Engineering Volume 152, 2013, pp 1151-1164 (vol. 152, pp. 1151-1164). USA: Springer New York.

Lam KP, Dempsy KP, Smith WA, Wright KT, Masri WE, Richardson JB, IEEE. 2013. A Computational Approach to Quantifying Axon Regeneration in the Presence of Mesenchymal Stem Cells (MSCs). 2013 6TH INTERNATIONAL IEEE/EMBS CONFERENCE ON NEURAL ENGINEERING (NER) (pp. 1541-1544)

Städele, C, Andras, P, Stein, W (2012). Simultaneous measurement of membrane potential changes in multiple pattern generating neurons using voltage sensitive dye imaging. Journal of Neuroscience Methods, 203: 78-88.

Kyriacou T. (2012) Using an Evolutionary Algorithm to Determine the Parameters of a Biologically Inspired Model of Head Direction Cells. Journal of Computational Neuroscience, 32:281-295.

Lam K, Smith, WA, Collins, DJ. 2012. FORTHCOMING: Scalable 2-1/2D Reconstruction of Cell Objects. International Journal on Industrial Electronics, Technology and Automation.

Hidalgo-Bastida LA, Thirunavukkarasu S, Griffiths S, Cartmell SH, Naire S. 2012. Modeling and design of optimal flow perfusion bioreactors for tissue engineering applications. BIOTECHNOLOGY AND BIOENGINEERING, cild 109(4), 1095-1099.


4. When was the current connection between CNNs and the visual system made?

Much of the hullabaloo about CNNs in neuroscience today stems from a few studies published in

2014. These studies explicitly compared neural activity recorded from humans and macaques to artificial activity in CNNs when the different systems were shown the same images.

The first is Yamins et al. (2014). This study explored many different CNN architectures to determine what leads to a good ability to predict responses of monkey IT cells. For a given network, a subset of the data was used to train linear regression models that mapped activity in the artificial network to individual IT cell activity. The predictive power on held-out data was used to assess the models. A second method, representational similarity analysis, was also used. This method does not involve direct prediction of neural activity, but rather asks if two systems are representing information the same way. This is done by building a matrix for each system, wherein the values represent how similar the response is for two different inputs. If these matrices look the same for different systems, then they are representing information similarly.

Representational Dissimilarity Matrices for different systems

By both measures, CNNs optimized for object recognition outperformed other models. Furthermore, the 3rd layer of the network better predicted V4 cell activity while the 4th (and final) layer better predicted IT. Indicating a correspondence between model layers and brain areas.

Another finding was that networks that performed better on object recognition also performed better on capturing IT activity, without a need to be directly optimized on IT data. This trend has largely held true for larger and better networks, up to some limits (see Q11).

Later layers of the CNN have a more similar representation to human IT

Another paper, Khaligh-Razavi and Kriegeskorte (2014), also uses representational similarity analysis to compare 37 different models to human and monkey IT. They too found that models better at object recognition better matched IT representations. Furthermore, the deep CNN trained via supervised learning (“AlexNet”) was the best performing and the best match, with later layers in the network performing better than earlier ones.


The Center for Computational Brain Science at Brown’s Carney Institute for Brain Science will harness the University’s expertise in computation, cognition and systems neuroscience toward new brain health solutions.

PROVIDENCE, R.I. [Brown University] — The human brain is a computational organ. It stores a lifetime of memories, recognizes faces in the blink of an eye, learns from experience, plans for the future and communicates fluidly.

To demystify how the brain accomplishes such complex tasks with precision and speed, a new Center for Computational Brain Science at Brown University will harness Brown’s world-class expertise in computational modeling, computer science, cognition and systems neuroscience.

Computational brain science students work in the Carney Institute at 164 Angell Street. Housed within the University’s Carney Institute for Brain Science, the new center was launched in July to create collaborations between basic brain science researchers and engineers, mathematicians and computer scientists, and to bring computational neuroscience innovations to clinical applications and commercialization. The center emanated from the Carney Institute’s Initiative for Computation in Brain and Mind, created in 2012.

Michael Frank — director of the new center and a professor of cognitive, linguistic and psychological sciences — said that computational neuroscience has been a strength at Brown for many years. The center, he said, will enable the University to expand as a hub of computational brain science research, more than an institution home to individual contributors.

“My hope is to go beyond what we’ve already started in this area, to make people a little bit more open minded and to facilitate a deeper understanding of the interconnections among multiple levels of computational brain science,” Frank said. “My vision is that this rich, interactionist approach will give rise to novel innovative applications that can better assess and improve brain health.”

Rigorous, collaborative research

Computational neuroscience is a multidisciplinary field that seeks to understand the functions of the brain at all levels — from cells to cognition — using principles from physics, mathematics, engineering, computer science, biology, cognitive science and psychology.

Some research groups at Brown already conduct research that informs or depends on computational neuroscience. However, the Center for Computational Brain Science will provide a more intentional structure for creating interactions among faculty and their research teams, Frank said.

My hope is to go beyond what we’ve already started in this area, to make people a little bit more open minded and to facilitate a deeper understanding of the interconnections among multiple levels of computational brain science.

“The brain processes information, and you should use the right level of analysis that allows you to characterize that information processing — and how it goes wrong — to better understand what’s going on in affective disorders like anxiety and depression, disorders that involve delusions and hallucinations, and disorders of action and thought like Parkinson’s disease and obsessive compulsive disorder,” Frank said. “Computational brain science is the glue to help understand and connect different levels of analysis. In nature, it’s interdisciplinary.”

Thomas Serre, associate director of the Center for Computational Brain Science, researches the neural computations supporting visual perception. He is trying to determine how the brain solves vision to build machines that can see and interpret the visual world as well as humans do.

Serre’s project builds on 15 years of research developing computational neuroscience models of visual processing in the cortex. The Center for Computational Brain Science will allow Serre to leverage Brown’s expertise in this field while training students and early-career scientists.

“To me, this is all about training the next generation of computational neuroscientists to think across levels of analyses from circuits and networks to systems and computations, and to speak fluently the language of neurobiology, cognitive neuroscience and artificial intelligence,” said Serre, an associate professor of cognitive, linguistic and psychological sciences who also directs Brown’s Center for Computation and Visualization.

Cross-training and commercialization

One signature feature of the Center for Computational Brain Science is its fellows program, designed to enable the advancement of high-risk projects and ideas with the potential for commercialization or broader adoption by the scientific community or by industry. The goal of the program is to bridge the gap from science to application to improve brain health, said Frederike Petzschner, who will join the center this year as the first fellow and will lead the program with Frank.

The program will recruit early-career visionaries for three-year residencies at the Carney Institute. Scientists will include a mix of experts with computational skills — from scholars with expertise in artificial intelligence, machine learning or computational neuroscience, to experts with a focus on specific applications such as detection of neural signatures related to pathology, closed-loop brain stimulation, and impulsivity and suicide-prevention.

“We are recruiting top research scientists from both academia and industry to contribute to meaningful projects at the interface between neuroscience, machine learning and brain disorders,” said Petzschner, a neuroscientist with a background in physics. “The program is unique in that it aims to merge the best of both worlds: A strong academic basis for new discovery with the support and infrastructure typical for industrial settings, including seed funds, professional project management, team support, career development plans, and facilitation and support to build spinoff companies.”

The center will also provide cross-training in computational methods for students, basic scientists and physician-scientists. The center will host a two-week modeling competition workshop in August titled “Computational Cognitive Modeling of Behavioral and Neural Data.” The workshop will include daily lectures and discussions, hands-on coding tutorials and advanced sessions that provide a deeper understanding of complex modeling approaches, pitfalls and concepts.

Frank said the center will also enhance community engagement through hackathons, scientific symposiums and an interactive seminar series featuring world-class computational neuroscientists.

“If I close my eyes and envision what I would like to see when I think of this center, I would like to step into the Innovation Zone and see a group of active students representing different disciplines on campus,” Serre said, referencing the Carney Institute’s shared space for workshops, hackathons, data science challenges and lectures. “I would like to see machine learning and data science students collaborating with the neuroscience and cognitive science students and physicists. That’s my dream: a buzzing Innovation Zone with students collaborating on projects that would be beyond what any one of them in isolation would be able to carry.”


Videoya baxın: Kişilər! Xayalarınız sərtdirsə - BAXIN bu nəyin əlamətidir! (Yanvar 2022).