2020年11月5日，2020中國自動化大會Workshop之“計算神經科學與智能計算應用”通過線上形式成功召開。計算神經科學是腦科學中最令人激動的跨領域交叉學科之一，作為信息科學與現代認知神經科學實現結合的關鍵橋梁，計算神經科學在幫助揭示腦機理、發(fā)展類腦計算和人工智能方面起至關重要的作用。本次專題由生物控制論與生物醫(yī)學工程專委會承辦，邀請了國內計算神經科學與智能計算領域的多位一線研究者做報告，討論了神經系統(tǒng)的高效處理機制、神經信息編碼與計算理論、神經環(huán)路的重構與模擬等問題。本專題由北京師范大學王大輝教授和電子科技大學郭大慶教授擔任會議主席及主持人。
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線上會議召開
首先，上海交通大學李松挺副教授作“大腦網絡結構中的最大熵原理”專題報告。報告介紹了最大熵原理優(yōu)化的生物學實現過程以及相應的腦網絡結構生成模型，可較為準確地重構不同物種腦網絡結構的多種統(tǒng)計特性。表明大腦網絡通過演化使其具有高熵的結構多樣性特點，可支持其高效的信息處理功能。
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李松挺：大腦網絡結構中的最大熵原理
復旦大學類腦研究院宋卓異青年研究員作“果蠅光感受器微跳視機制可以助于產生高分辨率視覺”專題報告，報告介紹了果蠅光感受器感知大范圍光強變化的自適應等機制。通過借鑒生物的智能機制，可以推進人工機器的智能感知與決策。
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宋卓異：果蠅光感受器微跳視機制可以助于產生高分辨率視覺
北京工業(yè)大學鄧欣依講師作“大腦海馬中的記憶漣漪”專題報告。報告介紹了一種合并標值點過程和狀態(tài)空間模型的統(tǒng)計算法，通過對大鼠海馬神經元放電活動的快速解碼，達到對記憶形成有選擇性地、實時地操縱。
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鄧欣依：大腦海馬中的記憶漣漪
重慶大學弭元元研究員作“Temporally coherent perturbation of neural dynamics during retention alters human multi-item working memory”專題報告。報告介紹了一種“動態(tài)擾動”方法，操控人類工作記憶的相對記憶強度，通過連續(xù)吸引子神經網路與短時程突觸可塑性理論相結合的神經網絡模型，研究了短時程可塑性對大腦工作記憶的調控機制。為操縱工作記憶提供了一個有希望的、非侵入性的方法。
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弭元元：Temporally coherent perturbation of neural dynamics during retention alters human multi-item working memory
電子科技大學楊開富副研究員作“結構化場景中的視覺搜索機制、模型及應用”專題報告。報告由視覺搜索研究的基本問題：大腦是利用什么機制和策略來實現高效率的視覺搜索任務展開，介紹了結構化場景中的視覺搜索基本理論和近期研究進展，以及該課題組基于引導搜索理論的注意模型及在交通場景分析中的具體應用。
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楊開富：結構化場景中的視覺搜索機制、模型及應用
華東理工大學王毅泓副研究員作“網格細胞的三維空間發(fā)放模型”專題報告。報告介紹了對于嚙齒類動物網格細胞在三維空間的活動模式的建模，通過引入重力和動物身體平面的參考信號，建立了一個重力調制的振蕩模型來模擬三維空間中曲面上的網格細胞活動模式，并利用模型解釋了一些實驗現象。該研究有助于我們初步了解大腦編碼實際三維空間的模式。
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王毅泓：網格細胞的三維空間發(fā)放模型
南方科技大學劉泉影助理教授作“基于fMRI先驗的腦電源定位的半監(jiān)督深度學習求解”專題報告。報告介紹了基于腦連接先驗的深度學習源定位算法。基于貝葉斯框架，使用fMRI元分析（Meta Analysis）的結果構建了腦源先驗信息數據庫，從而避免使用過于簡單的稀疏先驗。同時構建了跨模態(tài)的深度編碼解碼器來進行腦電源定位。該團隊希望通過使用合成源數據對網絡進行訓練，并利用對抗損失引入先驗數據集，使模型可以在進行實時源定位的同時讓溯源結果更加精確與可信。
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劉泉影：基于fMRI先驗的腦電源定位的半監(jiān)督深度學習求解
最后，郭大慶教授對本次專題會議進行總結，感謝會務組的組織，感謝各位報告老師，感謝大家的積極參與。
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會議致謝
來源：CAA生物控制論與生物醫(yī)學工程專委會
