基本信息
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个人简介
主要研究方向及内容:
1、 信息处理的脑网络机制
大脑皮层实现感觉、运动、认知等各种功能依赖于巨量相互作用的神经元构成的复杂网络结构。理解这一庞大而复杂的神经网络如何对信息进行解码、编码和处理是理解大脑工作原理的一个重要方面。这涉及神经元相互作用的结构,神经群体编码,神经网络内部及不同网络之间的通讯方式,网络状态的调控等基本问题。我们使用多道微电极阵列在完成各种行为任务(比如工作记忆)的动物模型上记录神经网络的活动,并结合复杂网络、信息论、统计力学等理论框架对实验数据进行分析,研究神经网络信息处理的基本规律。
2、 类脑计算与类脑智能
以深度神经网络为代表的专用人工智能近年来得到了迅速的发展,在一些专门的感知领域已经逐渐接近人类的水平。但是对比人类展现的通用智能,特别是对于多任务、动态复杂环境的的高适应性等核心能力,现有人工智能还有很大的差距。我们从人类认知能力受到启发,并借鉴真实大脑中信息处理的基本规律,设计新型算法及网络结构,使得人工智能系统的效率更高、能力更强,从而逐步逼近类人的通用智能。
3、 脑机接口
以生物大脑为基础的人的智能与以计算机为基础的人工智能具有各自不同的优势和局限,未来一个重要的发展方向是把这两种智能形式结合起来,形成更高级的融合智能。要实现这一目的,需要有新一代的脑机接口技术,能够收集海量的脑活动数据,进行准确、实时的解码,并对神经网络的活动进行精确调控,从而在生物脑与AI之间建立极高带宽的双向信息传送通道。我们结合动物模型和人的实验,并与其他实验室合作,正在开发测试这样的脑机接口系统。
1、 信息处理的脑网络机制
大脑皮层实现感觉、运动、认知等各种功能依赖于巨量相互作用的神经元构成的复杂网络结构。理解这一庞大而复杂的神经网络如何对信息进行解码、编码和处理是理解大脑工作原理的一个重要方面。这涉及神经元相互作用的结构,神经群体编码,神经网络内部及不同网络之间的通讯方式,网络状态的调控等基本问题。我们使用多道微电极阵列在完成各种行为任务(比如工作记忆)的动物模型上记录神经网络的活动,并结合复杂网络、信息论、统计力学等理论框架对实验数据进行分析,研究神经网络信息处理的基本规律。
2、 类脑计算与类脑智能
以深度神经网络为代表的专用人工智能近年来得到了迅速的发展,在一些专门的感知领域已经逐渐接近人类的水平。但是对比人类展现的通用智能,特别是对于多任务、动态复杂环境的的高适应性等核心能力,现有人工智能还有很大的差距。我们从人类认知能力受到启发,并借鉴真实大脑中信息处理的基本规律,设计新型算法及网络结构,使得人工智能系统的效率更高、能力更强,从而逐步逼近类人的通用智能。
3、 脑机接口
以生物大脑为基础的人的智能与以计算机为基础的人工智能具有各自不同的优势和局限,未来一个重要的发展方向是把这两种智能形式结合起来,形成更高级的融合智能。要实现这一目的,需要有新一代的脑机接口技术,能够收集海量的脑活动数据,进行准确、实时的解码,并对神经网络的活动进行精确调控,从而在生物脑与AI之间建立极高带宽的双向信息传送通道。我们结合动物模型和人的实验,并与其他实验室合作,正在开发测试这样的脑机接口系统。
研究兴趣
论文共 171 篇作者统计合作学者相似作者
按年份排序按引用量排序主题筛选期刊级别筛选合作者筛选合作机构筛选
时间
引用量
主题
期刊级别
合作者
合作机构
JAMA network openno. 3 (2024): e241933-e241933
Tiago L. Ribeiro, Peter Jendrichovsky,Shan Yu,Daniel A. Martin,Patrick O. Kanold,Dante R. Chialvo,Dietmar Plenz
Cell Reportsno. 2 (2024): 113762-113762
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technologyno. 99 (2024): 1-1
Yue Cui, Haibin Huang, Jialu Liu,Mingyang Zhao, Chengyi Li,Xinyong Han,Na Luo, Jinquan Gao,Dong-Ming Yan,Chen Zhang, Tianzi Jiang,Shan Yu
COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE (2024): 107996-107996
Neuroscience Bulletinno. 2 (2024): 280-282
AAAI 2024no. 10 (2024): 11462-11470
Research square (2023)
引用0浏览0WOS引用
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CoRR (2023)
引用0浏览0EI引用
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