계산 신경과학이란 what is computational neuroscience(Korean& English , Info)::ToaS News Cafe'

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계산 신경과학이란 무엇인가?

계산 신경과학은 수학적 모델, 이론적 분석 및 시뮬레이션을 사용하여 신경계를 연구하는 다학제적 분야입니다. 이 분야는 분자 수준부터 인지 및 행동 수준까지의 신경 기능을 이해하는 데 중점을 둡니다. 이 분야의 목표는 정보 처리 및 뇌 질환과 관련된 신경 시스템과 뇌 활동을 지배하는 원리를 밝혀내는 것입니다. 주요 측면은 다음과 같습니다:

1. 다학제적 접근: 생물학, 심리학, 물리학 및 수학과 같은 분야의 지식을 결합합니다.
2. 다중 척도 모델: 분자 수준에서 인지 과정에 이르는 다양한 공간-시간 척도에서 신경 기능을 분석합니다.
3. 동적 신경 네트워크: 이러한 네트워크와 뇌 활동을 지배하는 원리를 파악하고 이해합니다.
4. 정량적 분석: 복잡한 계산 방법을 사용하여 뇌에서 전기 및 화학 신호를 조사합니다.
5. 가설 생성: 신경 모델을 사용하여 실험 데이터를 제공하고, 추가 생물학적 또는 심리학적 실험을 위한 새로운 가설을 생성합니다.

왜 계산 신경과학이 중요한가?

계산 신경과학과 심리학은 인간 행동의 기초를 탐구하기 위해 협력합니다. 심리학자들은 감정과 태도의 역할에 중점을 두는 반면, 계산 신경과학자들은 특정 맥락에서 뇌 내 신경 전달의 효과성을 연구합니다. 계산 신경과학의 주요 목표는 뇌를 무수히 많은 입력, 내부 메커니즘 및 결과적인 행동을 가진 복잡한 시스템으로 간주하며, 뇌 기능을 모방하여 인간 행동에 영향을 미치는 알려지지 않은 요인을 발견하는 것입니다.

세포 및 분자 수준에서 뇌의 조직에 대한 이해가 발전함에 따라, 신경과학의 새로운 영역이 발전하고, 최첨단 응용 프로그램이 등장하기 시작합니다. 계산 신경과학이 상당한 기여를 하는 몇 가지 중요한 부분은 다음과 같습니다.

1. AI 및 기계 학습: 신경 과정에서 영감을 얻은 정교한 알고리즘 및 모델 개발.

2. 의료 발전: 다양한 신경학적 및 정신 건강 문제에 대한 진단 및 치료 전략을 강화.

3. 심리학적 발견: 뇌 활동과 심리적 사건 간의 관계를 더 깊이 파헤치기.
잠재적인 미래 응용 프로그램은 다음을 포함할 수 있습니다.

4. 강화된 컴퓨터 칩: 뇌에서 영감을 얻은 원리를 기반으로 고효율 및 강력한 칩 설계.
신경 모방 디자인: 신경 조직 및 기능을 흉내 내는 대규모 시스템 생성.

5. 정교한 인간-기계 인터페이스(HMIs): 장애인을 위한 보조 도구 개발 또는 인간-컴퓨터 상호 작용 개선.

다양한 학문 분야의 계산 신경과학을 결합함으로써 전문가들은 뇌의 복잡성에 대한 더 깊은 이해를 얻고, 이 지식을 사용하여 다양한 분야에서 혁신적인 솔루션을 개발할 수 있습니다.

어떻게 공부할것인가?

유투브에서 찾아본 결과 계산 신경과학이라는 학문이 아직 시작한지 얼마 안되었고 추가할것이 많다고 한다.

https://www.scopus.com/home.uri

1. scopus 활용 가장 높은 인용과 가장 낮은 인용을 찾아라. 근데 왜 그게 제일 가치가 있는지 알수 있다.

2. 근데 내가 가장 알기 어려웠던 것은 가장 좋은 논문이 된 이유를 모르겠더라고.

3. 프로그래밍 졸라 잘해야한다.

기존 아는 기술과 프로그래밍 기술 합친다면 더 좋은 computational neuro science 개발자가 될것이다.

추천 책

학부용 Mark Bear- Neuroscience

대학원용 Eric Kandel- Principles of neural science

1. Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems (Computational Neuroscience Series) - Peter Dayan

2. Dynamical Systems in Neuroscience: The Geometry of Excitability and Bursting (Computational Neuroscience)

- Eugene M

3. Deep Learning - Ian Goodfellow

4. The Computational Brain - Patricia Smith C

5. Models of the Mind: How Physics, Engineering and Mathematics Have Shaped Our Understanding of the Brain

- Grace Lindsay

6. Consciousness Explained - Daniel C. D

7. Idiot Brain: What Your Head Is Really Up To - Dean Burnett

English

One of the graduate fields I wanted to pursue was computational neuroscience.

I was interested in this field because I wanted to explore life and consciousness through machines, and recently, this area has been gaining popularity and showing promise.

What is Computational Neuroscience?

Computational Neuroscience is an interdisciplinary field that studies the nervous system by using mathematical models, theoretical analysis, and simulations. It focuses on understanding neural function from molecular to cognitive and behavioral levels. The field aims to reveal the principles governing neural systems and brain activity, potentially related to information processing and brain diseases. Key aspects include:

1. Interdisciplinary approach: Combining knowledge from fields like biology, psychology, physics, and mathematics.
2. Multi-scale models: Analyzing neural functions at various spatial-temporal scales, from molecules to cognitive processes.
3. Dynamic neural networks: Identifying and understanding the principles governing these networks and brain activity.
4. Quantitative analysis: Investigating electrical and chemical signals in the brain using complex computational methods.
5. Hypothesis generation: Using neural models to provide experimental data, generating new hypotheses for further biological or psychological experimentation.

Why is Computational Neuroscience Important?

Computational neuroscience and psychology join forces to explore the basis of human behavior. While psychologists focus on the role of emotions and attitudes, computational neuroscientists study the effectiveness of neural communication within the brain in specific contexts. The primary objective of computational neuroscience is to mimic brain functions to discover unknown factors that impact human actions, considering the brain as a complex system with countless inputs, internal mechanisms, and resulting behaviors.

As our understanding of the brain's organization at the cellular and molecular levels progresses, new areas in neuroscience evolve, and cutting- edge applications start to surface. Some crucial aspects where computational neuroscience contributes significantly include:

1. AI and machine learning: Developing sophisticated algorithms and models that draw inspiration from neural processes.
2. Medical advancements: Augmenting the diagnosis and treatment strategies for various neurological and mental health issues.

3. Psychological discoveries: Delving deeper into the relationship between brain activities and psychological events.
Potential future applications could encompass:

4. Enhanced computer chips: Designing highly efficient and powerful chips based on principles inspired by the brain.
Neuromorphic designs: Creating large-scale systems that imitate neural organization and functions.

5. Sophisticated Human-Machine Interfaces (HMIs): Producing assistive tools for individuals with disabilities or refining human-computer interactions.

By merging computational neuroscience with other scientific disciplines, experts can gain a more profound understanding of the brain's complexities and use this knowledge to develop groundbreaking solutions across a wide range of fields.

How do you study and work in the research field?

According to YouTube, the field of computational neuroscience is relatively new and has a lot of room for growth.

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Using Scopus, find the highest and lowest cited papers. However, it is important to understand why they hold the most value.
The most challenging part for me was not knowing why certain papers became the best ones.
Excellent programming skills are essential.
By combining existing knowledge and programming skills, one can become a better computational neuroscientist.

Recommended books:

Undergraduate level: "Neuroscience" by Mark Bear
Graduate level: "Principles of Neural Science" by Eric Kandel