Hesaplamalı Nörobilim ve Nöromorfik Teknoloji

Hesaplamalı Nörobilim ve Nöromorfik Teknoloji. Heyecan verici Hesaplamalı Nörobilim / Sinir Bilimi alanında çalışan bilim insanları, Yapay Zekadan (AI) psikiyatriye kadar çeşitli araştırma alanlarındaki sorunların çözülmesine yardımcı oluyor.

Hesaplamalı Nörobilim Nedir?

İnsan beyni karmaşık ve anlaşılması güç bir süper bilgisayardır. Nasıl çalıştığı çağımızın en büyük gizemlerinden biridir. Hesaplamalı Nörobilim/Sinirbilim, beyin hakkındaki anlayışımızı geliştirmek için hesaplamalı simülasyonları ve matematiksel modelleri kullanan, son derece disiplinlerarası ve gelişen bir sinirbilim dalıdır.

Burada şuna bakıyoruz: hesaplamalı nörobilimin ne olduğu, son 30 yılda nasıl büyüdüğü, uygulamalarının neler olduğu ve nereye gittiği.

Hesaplamalı Nöro Bilim Evrimi

Hesaplamalı Nörobilim terimi ilk kez 1985 yılında düzenlenen bir konferansta Eric L. Schwartz tarafından icat edildi. ‘Hesaplamalı ve Sinir Sistemleri (CNS) Doktora Programı‘ başlıklı ilk yüksek lisans programı aynı yıl Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü’nde açıldı. Alan iki disiplin araştırma geleneği üzerine inşa edilmiştir:

1. Nörofizyoloji

Hodgkin ve Huxley aksiyon potansiyelleri modeli bu alanın temel taşıdır. 1952’de Hodgkin ve Huxley, nöronal aksiyon potansiyellerinin nasıl başlatıldığı ve yayıldığının altında yatan mekanizmayı açıklayan bir matematiksel model tasarladılar. Bu etkili modelin ardından, mevcut anlayışımızın üzerine inşa edildiği, sinirsel popülasyon dinamikleri ve öğrenme ve hafızaya yönelik matematiksel modeller geldi.

2. Deneysel Psikoloji ve Nöro Bilim

Bilgi işleme ve öğrenme; 1960’ların Yapay Sinir Ağları ve Yapay Zeka ‘daki modern devrimin kalbinde yer alan öğrenme algoritmaları hesaplamalı sinirbilim günümüzde üniversite müfredatının ortak bir bileşenidir ve 1980’lerden bu yana, alan 30 yılı aşkın bir süredir büyüyerek bugünkü gelişen uluslararası araştırma topluluğuna dönüşmüştür.

21. Yüzyılda Hesaplamalı Nörobilim

Yirminci yüzyılda biyoloji ve fizik sınırında çalışan bilim adamları giderek daha fazla işbirlikçi hale geldi. Bu moleküler biyologlar yaşamın gizemini çözmeye çalıştılar. O bulunması zor varlığın peşine düştüler: Gen.

21. yüzyıl meraklı zihinleri en büyük bulmacalarla buluşturuyor: insan zihninin karmaşıklıkları ve işleyişi.

İnsan beyni yalnızca deneylerle anlaşılamaz; Hesaplamalı modellemenin devreye girdiği yer burasıdır. Hesaplamalı sinir bilimi, beyni anlamak için matematiksel modelleri, istatistiksel analizleri, bilgisayarlı simülasyonları, teorik analizleri ve soyutlamaları kullanır.

Bu, deney ihtiyacını ortadan kaldırmaz. Daha ziyade gerekli fakat tamamlayıcı bir arayıştır. Deneyler, bilim adamlarının insan zihnine ilişkin anlayışımızı oluşturmaya yönelik çalıştığı yinelemeli bir süreçte bilgisayarlı modellemeyle uyum içinde gerçekleştirilir.

Disiplinlerarası hesaplamalı sinir bilimi alanı, yukarıda verilen Nörofizyoloji ve deneysel psikoloji alanlarına ek olarak elektrik mühendisliği, bilgisayar bilimi, fizik, matematik ve nöroanatomi yaklaşımlarından yararlanır.

Hesaplamalı Sinirbilimin Bazı Örnekleri

Hesaplamalı sinirbilimin bazı örnekleri nelerdir?

Daha spesifik örnekler şunları içerir:

Hesaplamalı Nörobilimde Sınırlar

Hesaplamalı bilim, yapay zeka ve makine öğrenimindeki en son araştırmalarla etkileşime girer ve onları geliştirir. TU Dresden’deki İkinci nesil SpiNNaker Nöromorfik Süper Bilgisayar artık beyin büyüklüğündeki ağı gerçek zamanlı olarak simüle edebiliyor.

Model, yüksek verimli makine öğrenimini ve sensör işlemeyi milisaniyelik bir gecikmeyle birleştirir. Gerçekçi beyin modelleme ile yapay zeka arasındaki boşluğu kapatmak için tasarlandı. Furber’e göre “gelecekte yapay zekanın tüm potansiyelini hayata geçirmek istiyorsak biyolojiden öğrenecek hâlâ çok şey var.”

Bu arada, tıp bilimi ve insan psikolojisinde bu alanda giderek artan bilgi birikimi, akıl hastalıklarını anlamamıza yardımcı olacaktır. Oldukça uygun bir şekilde, hesaplamalı psikiyatrinin yeni bir alanı ortaya çıktı. Ayrıca, hesaplamalı sinir bilimi sayesinde, beynin duygusal davranışları ve bilişsel işlevin mekanizmalarını düzenleyen subkortikal bölgesi hakkında giderek artan bir bilgi birikimi var. Çalışma belleği, karar verme, seçici dikkat ve esnek davranışların yönetici kontrolü hakkında çok daha fazla şey biliyoruz.