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2020年11月5日,2020中國(guó)自動(dòng)化大會(huì)Workshop之“計(jì)算神經(jīng)科學(xué)與智能計(jì)算應(yīng)用”通過(guò)線上形式成功召開(kāi)。計(jì)算神經(jīng)科學(xué)是腦科學(xué)中最令人激動(dòng)的跨領(lǐng)域交叉學(xué)科之一,作為信息科學(xué)與現(xiàn)代認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)實(shí)現(xiàn)結(jié)合的關(guān)鍵橋梁,計(jì)算神經(jīng)科學(xué)在幫助揭示腦機(jī)理、發(fā)展類(lèi)腦計(jì)算和人工智能方面起至關(guān)重要的作用。本次專(zhuān)題由生物控制論與生物醫(yī)學(xué)工程專(zhuān)委會(huì)承辦,邀請(qǐng)了國(guó)內(nèi)計(jì)算神經(jīng)科學(xué)與智能計(jì)算領(lǐng)域的多位一線研究者做報(bào)告,討論了神經(jīng)系統(tǒng)的高效處理機(jī)制、神經(jīng)信息編碼與計(jì)算理論、神經(jīng)環(huán)路的重構(gòu)與模擬等問(wèn)題。本專(zhuān)題由北京師范大學(xué)王大輝教授和電子科技大學(xué)郭大慶教授擔(dān)任會(huì)議主席及主持人。
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線上會(huì)議召開(kāi)
首先,上海交通大學(xué)李松挺副教授作“大腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的最大熵原理”專(zhuān)題報(bào)告。報(bào)告介紹了最大熵原理優(yōu)化的生物學(xué)實(shí)現(xiàn)過(guò)程以及相應(yīng)的腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)生成模型,可較為準(zhǔn)確地重構(gòu)不同物種腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的多種統(tǒng)計(jì)特性。表明大腦網(wǎng)絡(luò)通過(guò)演化使其具有高熵的結(jié)構(gòu)多樣性特點(diǎn),可支持其高效的信息處理功能。
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李松挺:大腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的最大熵原理
復(fù)旦大學(xué)類(lèi)腦研究院宋卓異青年研究員作“果蠅光感受器微跳視機(jī)制可以助于產(chǎn)生高分辨率視覺(jué)”專(zhuān)題報(bào)告,報(bào)告介紹了果蠅光感受器感知大范圍光強(qiáng)變化的自適應(yīng)等機(jī)制。通過(guò)借鑒生物的智能機(jī)制,可以推進(jìn)人工機(jī)器的智能感知與決策。
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宋卓異:果蠅光感受器微跳視機(jī)制可以助于產(chǎn)生高分辨率視覺(jué)
北京工業(yè)大學(xué)鄧欣依講師作“大腦海馬中的記憶漣漪”專(zhuān)題報(bào)告。報(bào)告介紹了一種合并標(biāo)值點(diǎn)過(guò)程和狀態(tài)空間模型的統(tǒng)計(jì)算法,通過(guò)對(duì)大鼠海馬神經(jīng)元放電活動(dòng)的快速解碼,達(dá)到對(duì)記憶形成有選擇性地、實(shí)時(shí)地操縱。
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鄧欣依:大腦海馬中的記憶漣漪
重慶大學(xué)弭元元研究員作“Temporally coherent perturbation of neural dynamics during retention alters human multi-item working memory”專(zhuān)題報(bào)告。報(bào)告介紹了一種“動(dòng)態(tài)擾動(dòng)”方法,操控人類(lèi)工作記憶的相對(duì)記憶強(qiáng)度,通過(guò)連續(xù)吸引子神經(jīng)網(wǎng)路與短時(shí)程突觸可塑性理論相結(jié)合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,研究了短時(shí)程可塑性對(duì)大腦工作記憶的調(diào)控機(jī)制。為操縱工作記憶提供了一個(gè)有希望的、非侵入性的方法。
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弭元元:Temporally coherent perturbation of neural dynamics during retention alters human multi-item working memory
電子科技大學(xué)楊開(kāi)富副研究員作“結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景中的視覺(jué)搜索機(jī)制、模型及應(yīng)用”專(zhuān)題報(bào)告。報(bào)告由視覺(jué)搜索研究的基本問(wèn)題:大腦是利用什么機(jī)制和策略來(lái)實(shí)現(xiàn)高效率的視覺(jué)搜索任務(wù)展開(kāi),介紹了結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景中的視覺(jué)搜索基本理論和近期研究進(jìn)展,以及該課題組基于引導(dǎo)搜索理論的注意模型及在交通場(chǎng)景分析中的具體應(yīng)用。
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楊開(kāi)富:結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景中的視覺(jué)搜索機(jī)制、模型及應(yīng)用
華東理工大學(xué)王毅泓副研究員作“網(wǎng)格細(xì)胞的三維空間發(fā)放模型”專(zhuān)題報(bào)告。報(bào)告介紹了對(duì)于嚙齒類(lèi)動(dòng)物網(wǎng)格細(xì)胞在三維空間的活動(dòng)模式的建模,通過(guò)引入重力和動(dòng)物身體平面的參考信號(hào),建立了一個(gè)重力調(diào)制的振蕩模型來(lái)模擬三維空間中曲面上的網(wǎng)格細(xì)胞活動(dòng)模式,并利用模型解釋了一些實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象。該研究有助于我們初步了解大腦編碼實(shí)際三維空間的模式。
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王毅泓:網(wǎng)格細(xì)胞的三維空間發(fā)放模型
南方科技大學(xué)劉泉影助理教授作“基于fMRI先驗(yàn)的腦電源定位的半監(jiān)督深度學(xué)習(xí)求解”專(zhuān)題報(bào)告。報(bào)告介紹了基于腦連接先驗(yàn)的深度學(xué)習(xí)源定位算法?;谪惾~斯框架,使用fMRI元分析(Meta Analysis)的結(jié)果構(gòu)建了腦源先驗(yàn)信息數(shù)據(jù)庫(kù),從而避免使用過(guò)于簡(jiǎn)單的稀疏先驗(yàn)。同時(shí)構(gòu)建了跨模態(tài)的深度編碼解碼器來(lái)進(jìn)行腦電源定位。該團(tuán)隊(duì)希望通過(guò)使用合成源數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,并利用對(duì)抗損失引入先驗(yàn)數(shù)據(jù)集,使模型可以在進(jìn)行實(shí)時(shí)源定位的同時(shí)讓溯源結(jié)果更加精確與可信。
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劉泉影:基于fMRI先驗(yàn)的腦電源定位的半監(jiān)督深度學(xué)習(xí)求解
最后,郭大慶教授對(duì)本次專(zhuān)題會(huì)議進(jìn)行總結(jié),感謝會(huì)務(wù)組的組織,感謝各位報(bào)告老師,感謝大家的積極參與。
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會(huì)議致謝
來(lái)源:CAA生物控制論與生物醫(yī)學(xué)工程專(zhuān)委會(huì)