Cerebro Virtual

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REDE DO CÉREBRO
O papel do hipocampo na memória associativa é o estabelecimento de longo prazo , memórias declarativas. Por exemplo, memórias de fatos , nomes e experiências de vida. Danos no hipocampo leva a perda de capacidade de converter a memória de curto prazo a novas memórias de longo prazo .
rede cerebral
Rede cérebro
Fase 1 Uma interface bidimensional com uma fatia de hipocampo do cérebro de roedores . Estimulação eletrônica é induzido a replicar a atividade dos neurônios . Entrada / saída única , atividade não- espontâneo.

Fase 2 Uma interface tridimensional com comportando hipocampo de roedores. A estimulação é impulsionado pelo ambiente real cérebro . Multiple input / output , atividade espontânea.

Fase 3 Uma interface tridimensional com um hipocampo humano comportando. A estimulação é impulsionado pelo ambiente real cérebro . Multiple input / output , atividade espontânea.
Aplicações clínicas de um implante biomimética , que substitui a função do cérebro danificado pode ser Curso [ dano preferencial aos neurônios CA1 ] , Brain Trauma [ dano preferencial para os neurônios do hipocampo hilares ] , epilepsia [ dano preferencial para as células piramidais CA3 ] , e doença de Alzheimer [ preferencial Durante todo o dano no hipocampo ] .
Substituir um componente do circuito neural do hipocampo com um dispositivo Biomiméticos VLSI
Um dispositivo candidato é de 0,18 mícron CMOS ( MOSIS ) microchip é um TMSC .

O conjunto de circuitos inclui A / D e controladores de D / A , o processamento de sinal dos sinais de entrada para a população de pico da forma de onda de identificação e medição da amplitude .

A sua presença permite que a expansão de 100 modelos CA3 , se necessário , isto é , a substituição de 100 circuitos de hipocampo .
Em fatias cerebrais do hipocampo
É o objetivo da pesquisa do laboratório de Engenharia Biomédica do Dr. Theodore W. Berger na USC .
Conjunto de eléctrodos alimenta actividade neuronal no hipocampo para o chip que proporciona uma saída para o resto do cérebro , contornando o tecido danificado .

A sua função será a de imitar a estrutura do tecido nervoso do hipocampo por meio de múltiplos eléctrodos em uma matriz , para ouvir actividade neuronal de entrada , e em seguida para estimular eléctrodos para fornecer uma saída apropriada para o resto do cérebro - Potencialmente restauração da memória funcionar em pacientes com danos nos tecidos .

implante cerebral

O implante está sendo testado . Um primeiro ensaio do implante em seres humanos é geralmente projectada nos 2 anos seguintes .

A pesquisa foi homenageado recentemente por EETimes , escolhido para a inclusão no " Grandes Mentes , Grandes Idéias " do programa. Perfilado pela revista Newsweek em 2005, a pesquisa foi saudado como um "Next Frontier ".
Leia Imprensa

A pesquisa do Dr. Berger usa abordagens experimentais e teóricos para desenvolver modelos de sistemas neurais de mamíferos , atualmente com foco na área do hipocampo do cérebro, essencial para as funções de aprendizagem e memória . O objetivo é estudar a forma como vivem os neurônios do hipocampo se comportam e trocar sinais elétricos e adaptar esse comportamento para um dispositivo sintético ; um chip de computador .

Já bem sucedido em vários níveis , a pesquisa tem a intenção de , até então indisponíveis Fornecido para tratamento para o funcionamento do cérebro danificado, ou um resultado de lesão ou resultado de uma doença , como a de Parkinson e doença de Alzheimer .
ele produto de esta pesquisa tem muitos nomes: prótese neural, implante biomimética , chips cérebro, biotecnologia implantes e microchips embutidos.
Conjunto de eléctrodos alimenta actividade neuronal no hipocampo para o chip que proporciona uma saída para o resto do cérebro , contornando o tecido danificado

A sua função será a de imitar a estrutura do tecido nervoso do hipocampo por meio de múltiplos eléctrodos em uma matriz , para ouvir actividade neuronal de entrada , e em seguida para estimular eléctrodos para fornecer uma saída apropriada para o resto do cérebro - Potencialmente restauração da memória funcionar em pacientes com danos nos tecidos .

O implante está atualmente sendo testado em ratos e, eventualmente, será testado em outros animais. Um primeiro teste do implante em seres humanos é projetada nos próximos cinco anos.

A pesquisa foi homenageado recentemente por EETimes , escolhido para a inclusão no " Grandes Mentes , Grandes Idéias " do programa. Perfilado pela revista Newsweek em 2005, a pesquisa foi saudado como um "Next Frontier ".
Leia Imprensa
Através do neuromórfica , multi-site conjunto de eletrodos , as interfaces de dispositivos VLSI com uma fatia do cérebro para substituir funcionalmente a sub-região do hipocampo e substituir todo o cérebro dinâmica do circuito.
brain- rede

Através do neuromórfica , multi-site conjunto de eletrodos , as interfaces de dispositivos VLSI com uma fatia do cérebro para substituir funcionalmente a sub-região CA3 do hipocampo e substituir todo o cérebro dinâmica do circuito.

Sistema BCI conceptual com vários tipos de Neurofeedbacks . No desenvolvimento de um BCI precisamos lidar com dois sistemas de aprendizagem : A máquina deve aprender a discriminar entre os diferentes padrões complexos de atividade cerebral tão precisos quanto possível eo BCI Os usuários devem aprender através de diferentes configurações de neurofeedback para modular sua atividade EEG e de auto - regulação ou controlá-los .

Outra extensão promissor da BCI é incorporada a vários neurofeedbacks para treinar indivíduos para modular os padrões cerebrais de EEG e parâmetros , tais como : ERPs , ERD , SMR , P300 ou potenciais corticais lentos ( SCPs ) para atender a um critério específico ou para aprender habilidades de auto-regulação . O assunto então muda Seus padrões de EEG em resposta a alguns comentários . Essa integração de neurofeedback no BCI (Fig. 4) é uma tecnologia emergente para a reabilitação , mas acreditamos que é também um novo paradigma em neurociência Isso pode revelar as atividades cerebrais anteriormente desconhecidos associados ao comportamento auto-regulado ou estados mentais . A Possibilidade de automatizado a consciência do contexto como uma nova interface para vai além do padrão BCI com controle de feedback simples. Esperamos desenvolver o próximo nível do sistema BCI usando neurofeedbacks para alguns fenômenos cognitivos seletivos. Para isso , precisamos contar cada vez mais com os resultados de outras disciplinas, principalmente, neurociência , tecnologia da informação , engenharia biomédica , aprendizado de máquina e reabilitação clínica.
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REDE DO CÉREBRO
O papel do hipocampo na memória associativa é o estabelecimento de longo prazo , memórias declarativas. Por exemplo, memórias de fatos , nomes e experiências de vida. Danos no hipocampo leva a perda de capacidade de converter a memória de curto prazo a novas memórias de longo prazo .
rede cerebral
Rede cérebro
Fase 1 Uma interface bidimensional com uma fatia de hipocampo do cérebro de roedores . Estimulação eletrônica é induzido a replicar a atividade dos neurônios . Entrada / saída única , atividade não- espontâneo.

Fase 2 Uma interface tridimensional com comportando hipocampo de roedores. A estimulação é impulsionado pelo ambiente real cérebro . Multiple input / output , atividade espontânea.

Fase 3 Uma interface tridimensional com um hipocampo humano comportando. A estimulação é impulsionado pelo ambiente real cérebro . Multiple input / output , atividade espontânea.
Aplicações clínicas de um implante biomimética , que substitui a função do cérebro danificado pode ser Curso [ dano preferencial aos neurônios CA1 ] , Brain Trauma [ dano preferencial para os neurônios do hipocampo hilares ] , epilepsia [ dano preferencial para as células piramidais CA3 ] , e Alzheimer Disease [ preferencial danos ao longo do hipocampo ] .
Substituir um componente do circuito neural do hipocampo com um dispositivo Biomiméticos VLSI
Um dispositivo candidato é um microchip TMSC 0,18 micron CMOS ( MOSIS ) .

O conjunto de circuitos inclui A / D e controladores de D / A , o processamento de sinal dos sinais de entrada para a população de pico da forma de onda de identificação e medição da amplitude .

A sua presença permite a expansão de 100 modelos CA3 , se necessário , isto é , a substituição de 100 circuitos de hipocampo .
A fatia do cérebro do hipocampo
É o objetivo da pesquisa do laboratório de Engenharia Biomédica do Dr. Theodore W. Berger na USC .
Conjunto de eléctrodos alimenta actividade neuronal no hipocampo para o chip que proporciona uma saída para o resto do cérebro , contornando o tecido danificado .

A sua função será a de imitar a estrutura do tecido nervoso do hipocampo por meio de múltiplos eléctrodos em uma matriz , para ouvir actividade neuronal de entrada , e em seguida para estimular eléctrodos para fornecer uma saída apropriada para o resto do cérebro - potencialmente a restauração da memória funcionar em pacientes com danos nos tecidos .

implante cerebral

O implante está sendo testado . Um primeiro teste do implante em seres humanos em geral é projetada para os próximos 2 anos.

A pesquisa foi homenageado recentemente por EETimes , escolhido para a inclusão no " Grandes Mentes , Grandes Idéias " do programa. Perfilado pela revista Newsweek em 2005 , a pesquisa foi saudado como um "Next Frontier ".
Leia Imprensa

A pesquisa do Dr. Berger usa abordagens experimentais e teóricos para desenvolver modelos de sistemas neurais de mamíferos , focando atualmente na área do hipocampo do cérebro, essencial para as funções de aprendizagem e memória . O objetivo é estudar a forma como vivem os neurônios do hipocampo se comportam e trocar sinais elétricos e adaptar esse comportamento para um dispositivo sintético ; um chip de computador .

Já bem sucedido em vários níveis , a pesquisa tem a intenção de fornecer um tratamento até então indisponíveis para o funcionamento do cérebro danificado, ou um resultado de lesão ou resultado de uma doença , como mal de Parkinson e doença de Alzheimer.
ele produto de esta pesquisa tem muitos nomes: prótese neural, implante biomimética , chips cérebro, biotecnologia implantes e microchip incorporado.
Conjunto de eléctrodos alimenta actividade neuronal no hipocampo para o chip que proporciona uma saída para o resto do cérebro , contornando o tecido danificado

A sua função será a de imitar a estrutura do tecido nervoso do hipocampo por meio de múltiplos eléctrodos em uma matriz , para ouvir actividade neuronal de entrada , e em seguida para estimular eléctrodos para fornecer uma saída apropriada para o resto do cérebro - potencialmente a restauração da memória funcionar em pacientes com danos nos tecidos .

O implante está atualmente sendo testado em ratos e, eventualmente, ser testado em outros animais. Um primeiro teste do implante em seres humanos é projetada nos próximos cinco anos.

A pesquisa foi homenageado recentemente por EETimes , escolhido para a inclusão no " Grandes Mentes , Grandes Idéias " do programa. Perfilado pela revista Newsweek em 2005 , a pesquisa foi saudado como um "Next Frontier ".
Leia Imprensa
Através do neuromórfica , multi-site conjunto de eletrodos , as interfaces de dispositivos VLSI com uma fatia do cérebro para substituir funcionalmente a sub-região do hipocampo e substituir dinâmica cerebral -circuito todo.
brain- rede

Através do neuromórfica , multi-site conjunto de eletrodos , as interfaces de dispositivos VLSI com uma fatia do cérebro para substituir funcionalmente a sub-região CA3 do hipocampo e substituir dinâmica cerebral -circuito todo.

Sistema BCI conceptual com vários tipos de Neurofeedbacks . No desenvolvimento de um BCI precisamos lidar com dois sistemas de aprendizagem : A máquina deve aprender a discriminar entre os diferentes padrões complexos de atividade cerebral tão preciso quanto possível, e os usuários do BCI deve aprender através de diferentes configurações de neurofeedback para modular sua atividade EEG e auto-regular ou controlá-los .

Outra extensão promissor da BCI é incorporar vários neurofeedbacks para treinar indivíduos para modular os padrões cerebrais de EEG e parâmetros tais como ERPs , ERD , SMR , P300 ou potenciais corticais lentos ( SCPs ) para atender a um critério específico ou para aprender habilidades de auto-regulação . O assunto então muda seus padrões de EEG em resposta a alguns comentários . Essa integração de neurofeedback no BCI (Fig. 4) é uma tecnologia emergente para a reabilitação , mas acreditamos que é também um novo paradigma em neurociência que possam revelar as atividades cerebrais anteriormente desconhecidos associados com o comportamento ou os estados mentais auto-regulados . A possibilidade de automatizado a consciência do contexto como uma nova interface vai muito além do BCI padrão com controle de feedback simples. Esperamos desenvolver o próximo nível de sistema BCI usando neurofeedbacks para alguns fenômenos cognitivos seletivos. Para isso , precisamos contar cada vez mais com os resultados de outras disciplinas , especialmente , neurociência, tecnologia da informação , engenharia biomédica , aprendizado de máquina e reabilitação clínica.

via http://cyberbrain.se/

Células Complexas

Células complexas podem ser encontradas no córtex visual primário no córtex secundário visual, e na área de Brodmann.

Como uma célula simples , uma célula complexa responderá principalmente para as bordas e grades orientadas, no entanto, tem um grau de invariância espacial. Isto significa que o seu campo de recepção não pode ser mapeado em excitatório fixo e zonas de inibição . Pelo contrário, ela vai responder a padrões de luz em uma determinada orientação dentro de um grande campo receptivo , independentemente da localização exata . Algumas células complexas responder otimamente apenas ao movimento em uma determinada direção .

Essas células foram descobertas por Torsten Wiesel e David Hubel , no início dos anos 1960.
Eles se abstiveram de informar sobre as células complexas em porque eles não sentiam que entendiam bem o suficiente naquele momento . Em 1962, Hubel e Wiesel relataram que as células complexas foram misturadas com células simples e quando pôde ser estabelecida regiões excitatórios e inibitórios..

A diferença entre os campos receptivos e as características de células simples e complexos é a natureza convergente hierárquica de processamento visual . Células complexos recebem entradas de um certo número de células simples. Seu campo receptivo , por conseguinte, a soma e a integração dos campos receptivos de muitas células simples de entrada

Deep Learning

Deep learning (aprendizagem profunda) é um conjunto de algoritmos de aprendizagem de máquina que a tentativa de modelar abstrações de alto nível em dados usando arquiteturas compostas por múltiplas transformações não-lineares.

Aprendizagem profunda é parte de uma família mais ampla de métodos de aprendizado de máquina baseado em representações de aprendizagem.
Uma observação (por exemplo, uma imagem) pode ser representada de várias maneiras (por exemplo, um vetor de pixels), mas algumas representações torná-lo mais fácil de aprender tarefas de interesse (por exemplo, esta é a imagem de um rosto humano?)

A partir de exemplos, e pesquisa nesta área tenta definir o que faz melhores representações e como criar modelos para aprender essas representações.

No deep learning ocorre a experimentação de diversos mecanismos conhecidos de aprendizado de máquina para ver qual melhor adequa-se ao problema compreendido.

Algoritmos de aprendizagem profunda são baseadas em "representações distribuídas", um conceito utilizado em aprendizagem automática. O pressuposto subjacente a representações distribuídas é que os dados observados é gerado pela interação de muitos fatores diferentes em diferentes níveis. Aprendizagem profunda acrescenta a suposição de que esses fatores estão organizados em vários níveis , que correspondem a diferentes níveis de abstração ou composição. Variação do número de camadas e da camada de tamanhos podem ser usados ​​para fornecer quantidades diferentes de abstracção.

Algoritmos de aprendizagem de profundidade , em particular explorar essa idéia de fatores explicativos hierárquicos. Diferentes conceitos são aprendidas de outros conceitos , com os conceitos mais abstratos de nível, maior a ser aprendido com os níveis mais baixos. Essas arquiteturas são muitas vezes construídos com um método guloso camada por camada, que os modelos dessa idéia. Aprendizagem profunda ajuda a separar essas abstrações e escolher quais recursos são úteis para o aprendizado.

Muitos algoritmos de aprendizagem profunda são realmente enquadrados como problemas de aprendizagem não supervisionadas.
Por causa disto, estes algoritmos podem fazer uso de "dados não marcados" que outros algoritmos não pode. "Dados não marcados" são geralmente mais abundante do que os dados rotulados, tornando este um benefício muito importante destes algoritmos.

Teoria Hebbiana: Aprendizado

A teoria hebbiana descreve um mecanismo básico da plasticidade sináptica no qual um aumento na eficiência sináptica surge da estimulação repetida e persistente da célula pós-sinápticas. Introduzida por Donald Hebb em 1949, é também chamada de regra de Hebb, postulado de Hebb, e afirma:

Vamos assumir que a persistência ou repetição de uma atividade reverberatória tende a induzir mudanças celulares duradouras que promovem estabilidade. (...) quando um axônio da célula A esta próxima o suficiente para excitar a célula B e repetidamente ou persistentemente segue fazendo com que a célula dispare, algum processo de crescimento ou alteração metabólica ocorre em uma ou ambas as células, de forma que aumente a eficácia de A, como uma das células capazes de fazer com que B dispare.

A teoria é frequentemente resumida como "células que disparam juntas, permanecem conectadas", apesar dessa afirmação ser uma simplificação exagerada do sistema nervoso que não deve ser tomada literalmente, bem como não representa fielmente a afirmação original de Hebb sobre as forças de troca na conectividade celular. A teoria é comumente evocada para explicar alguns tipos de aprendizagem associativos no qual a ativação simultânea de células leva a um crescimento pronunciado na força sináptica. Tal aprendizado é conhecido como aprendizagem hebbiana.