系統與計算神經科學的邂逅- 科學月刊Science Monthly
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2020-09-15系統與計算神經科學的邂逅
465期
Author作者
撰文|羅中泉。
神經科學計算神經科學神經元神經網路系統神經科學
講者資訊
1.掛川涉(WataruKakegawa)/日本慶應義塾大學生理學系教授
2.施奇廷/東海大學應用物理系教授
3.徐經綸/即將任職於中央研究院生物醫學研究所
4.羅中泉/清華大學系統神經科學研究所教授
人腦是個極度複雜精巧的計算裝置,可以對各種知覺的輸入做學習、記憶、決策與反應,這些功能多透過數百億個神經元間的交互作用達成。
計算神經科學(computationalneuroscience),即是研究神經元如何產生訊號,以及神經元之間如何傳遞訊號的學問。
透過研究神經元之間傳遞訊息的方式以及神經網路的結構,盼能理解腦功能與行為的形成。
計算神經科學的研究方法,是透過建立數學模型來模擬這些神經系統,一旦建立精確的模型,就可將神經系統的作用量化解釋,甚至提供預測。
但是,一個神經網路的模型通常包含大量的未知參數,這些參數仰賴實驗的測量,這也是計算神經科學與系統神經科學關係如此密切的原因。
有別於許多神經科學研究著重於神經細胞內的分子機制與細胞功能的關係,系統神經科學(systemsneuroscience)著重研究神經細胞群體或網路的活動與行為間的關係,這與計算神經科學研究的範疇相符合。
因此,系統神經科學常可提供計算神經科學所需的參數,而計算神經科學做出的模型預測,也可在系統神經科學研究中進行驗證。
有鑒於此二領域的密切關聯,此系列研討會分別在系統神經領域與計算神經科學領域中,各邀兩位學者進行分享。
首先,掛川涉1將介紹他與研究團隊如何以光遺傳學調控神經可塑性,並研究小腦的功能。
施奇廷2則會與大家分享利用清華大學的果蠅腦神經影像資料庫重建果蠅腦網路的方法,也會講述他如何研究果蠅的腦神經結構。
徐經綸3將介紹他在美國珍利亞研究園區(JaneliaResearchCampus)工作時的研究——即老鼠大腦空間導航的神經機制。
最後,羅中泉4將和與會者講解基於實驗數據所提出的「果蠅空間方向感記憶的神經網路模型」。
相信透過這次演講,與會者能有所收穫,也期待臺灣系統神經科學與計算神經科學領域能有更多的交流機會。
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