| Processo: | 17/04748-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de outubro de 2017 |
| Data de Término da vigência: | 30 de abril de 2018 |
| Área de conhecimento: | Engenharias - Engenharia Biomédica |
| Pesquisador responsável: | Antonio Carlos Roque da Silva Filho |
| Beneficiário: | Bóris Marin |
| Instituição Sede: | Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 13/07699-0 - Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática - NeuroMat., AP.CEPID |
| Assunto(s): | Biologia computacional Simulação por computador Rede nervosa |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | neurociência computacional | Neuroinformática | redes neurais biologicas | Simulação | Neuroinformática |
Resumo Novos métodos experimentais têm permitido mapear a estrutura e funcionamento cerebrais com resolução e precisão sem precedente, em múltiplas escalas: sináptica, celular, até a dinâmica de populações neuronais em animais em livre comportamento. Modelos computacionais cada vez mais detalhados têm sido empregados para investigar sistematicamente o papel de mecanismos de baixo nível - eg. eletrofisiologia - na emergência de fenômenos de alto nível, como o comportamento. A miríade de técnicas e tecnologias envolvidas nesta abordagem - vinculadas ao crescente volume de dados experimentais e técnicas de análise associadas - prejudica a compreensão, avaliação ou reutilização por terceiros de modelos desenvolvidos por determinado grupo. Propomos um conjunto de medidas que têm como tônica desenvolver, aprimorar e promover esforços para a padronização de modelos em biologia computacional. Através de descrições declarativas abertas e estandardizadas, independentes de detalhes de implementação (como métodos numéricos, simuladores ou bibliotecas de análise), operando no nível de abstração próximo àquele da neurofisiologia celular, pretendemos contribuir para a acessibilidade - e consequente verificabilidade, reprodutibilidade e reuso - de tais modelos. Por meio desta infraestrutura, abrem-se portas para simulação e análise de dados eficientes via geração automatizada de código, explorando novas arquiteturas como GPUs, FPGAs e hardware neuromórfico. | |
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