| 연구목표 |
여러 고등 동물이 인지행동을 수행할 때 다양한 멀티스케일 뇌 신호를 측정할 수 있지만, 해당 뇌 신호가 어떤 인지행동을 표상하는지 혹은 측정된 뇌 신호를 어떤 방식으로 해독해야 인지행동을 예측 가능한지는 완벽히 밝혀지지 않았음. 본 연구는 인지행동 도중 측정되는 뇌 신경 활동을 이해하고, 뇌 신경 활동을 표상하는 잠재 공간(latent space)을 설명하... |
| 연구내용 |
■ 계산뇌과학적 모델 시뮬레이션 및 집단 신경 활동 데이터 분석을 이용한 인지 표상 신경 활동의 잠재 공간 분석생물학적 뇌 활동을 모사하는 수렴 신경망, 계층 신경망 등의 계산뇌과학적 모델을 이용하여 자극과 뇌 활동의 잠재 공간의 정성적 관계 규명영장류, 인간 대상의 인지행동 도중 측정된 뇌 활동 데이터는 물론, 설치류를 대상으로 하여 인지 과제를 수행하고... |
| 기대효과 |
o 뇌신경과학 측면: 집단 신경 활동의 분석 효율성 증진 및 뇌신경 회로의 근본적인 정보처리 기전 규명을 통한 뇌 과학 연구 도약 촉진 o 뇌공학 측면: 뇌 모사 차세대 뉴로모픽 시스템에 적용하여 효율 및 기능 향상 o 인공지능 측면: 뇌 모사 인공신경망을 활용한 딥러닝 시스템 응용을 통한 인지 성능 향상 촉진 |
| 키워드 |
계산신경과학 모델,뇌 모사 AI,신경 활동 잠재 공간,다 종 및 멀티스케일 뇌신경 빅데이터,인지행동 디코딩, |