2020年11月5日,2020中国自动化大会Workshop之“计算神经科学与智能计算应用”通过线上形式成功召开。计算神经科学是脑科学中最令人激动的跨领域交叉学科之一,作为信息科学与现代认知神经科学实现结合的关键桥梁,计算神经科学在帮助揭示脑机理、发展类脑计算和人工智能方面起至关重要的作用。本次专题由生物控制论与生物医学工程专委会承办,邀请了国内计算神经科学与智能计算领域的多位一线研究者做报告,讨论了神经系统的高效处理机制、神经信息编码与计算理论、神经环路的重构与模拟等问题。本专题由北京师范大学王大辉教授和电子科技大学郭大庆教授担任会议主席及主持人。
线上会议召开
首先,上海交通大学李松挺副教授作“大脑网络结构中的最大熵原理”专题报告。报告介绍了最大熵原理优化的生物学实现过程以及相应的脑网络结构生成模型,可较为准确地重构不同物种脑网络结构的多种统计特性。表明大脑网络通过演化使其具有高熵的结构多样性特点,可支持其高效的信息处理功能。
李松挺:大脑网络结构中的最大熵原理
复旦大学类脑研究院宋卓异青年研究员作“果蝇光感受器微跳视机制可以助于产生高分辨率视觉”专题报告,报告介绍了果蝇光感受器感知大范围光强变化的自适应等机制。通过借鉴生物的智能机制,可以推进人工机器的智能感知与决策。
宋卓异:果蝇光感受器微跳视机制可以助于产生高分辨率视觉
北京工业大学邓欣依讲师作“大脑海马中的记忆涟漪”专题报告。报告介绍了一种合并标值点过程和状态空间模型的统计算法,通过对大鼠海马神经元放电活动的快速解码,达到对记忆形成有选择性地、实时地操纵。
邓欣依:大脑海马中的记忆涟漪
重庆大学弭元元研究员作“Temporally coherent perturbation of neural dynamics during retention alters human multi-item working memory”专题报告。报告介绍了一种“动态扰动”方法,操控人类工作记忆的相对记忆强度,通过连续吸引子神经网路与短时程突触可塑性理论相结合的神经网络模型,研究了短时程可塑性对大脑工作记忆的调控机制。为操纵工作记忆提供了一个有希望的、非侵入性的方法。
弭元元:Temporally coherent perturbation of neural dynamics during retention alters human multi-item working memory
电子科技大学杨开富副研究员作“结构化场景中的视觉搜索机制、模型及应用”专题报告。报告由视觉搜索研究的基本问题:大脑是利用什么机制和策略来实现高效率的视觉搜索任务展开,介绍了结构化场景中的视觉搜索基本理论和近期研究进展,以及该课题组基于引导搜索理论的注意模型及在交通场景分析中的具体应用。
杨开富:结构化场景中的视觉搜索机制、模型及应用
华东理工大学王毅泓副研究员作“网格细胞的三维空间发放模型”专题报告。报告介绍了对于啮齿类动物网格细胞在三维空间的活动模式的建模,通过引入重力和动物身体平面的参考信号,建立了一个重力调制的振荡模型来模拟三维空间中曲面上的网格细胞活动模式,并利用模型解释了一些实验现象。该研究有助于我们初步了解大脑编码实际三维空间的模式。
王毅泓:网格细胞的三维空间发放模型
南方科技大学刘泉影助理教授作“基于fMRI先验的脑电源定位的半监督深度学习求解”专题报告。报告介绍了基于脑连接先验的深度学习源定位算法。基于贝叶斯框架,使用fMRI元分析(Meta Analysis)的结果构建了脑源先验信息数据库,从而避免使用过于简单的稀疏先验。同时构建了跨模态的深度编码解码器来进行脑电源定位。该团队希望通过使用合成源数据对网络进行训练,并利用对抗损失引入先验数据集,使模型可以在进行实时源定位的同时让溯源结果更加精确与可信。
刘泉影:基于fMRI先验的脑电源定位的半监督深度学习求解
最后,郭大庆教授对本次专题会议进行总结,感谢会务组的组织,感谢各位报告老师,感谢大家的积极参与。
会议致谢
来源:CAA生物控制论与生物医学工程专委会