Bolsa 24/07051-4 - Aprendizado computacional, Controle - BV FAPESP
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Identificação do padrão de disparos e controle de sincronização em redes neuronais via técnicas de aprendizado de máquina

Processo: 24/07051-4
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de março de 2025
Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2027
Área de conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos
Pesquisador responsável:Elbert Einstein Nehrer Macau
Beneficiário:Adriane Reis Brugnago
Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
Assunto(s):Aprendizado computacional   Controle   Redes complexas   Sincronização   Transições
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | Controle | dinâmica neuronal | Redes Complexas | sincronização | Transições | Dinâmica Neuronal e aprendizado de máquina

Resumo

A sincronização neuronal é frequentemente estudada em sistemas dinâmicos e em neurociência, devido a relevância do seu entendimento para a compreensão do perfeito funcionamento do cérebro, especialmente em patologias neurodegenerativas que envolvem a parte motora do córtex. Investigaremos os efeitos do tempo de atraso e da plasticidade sináptica em uma rede neuronal, cujo comportamento é descrito pelos modelos de Hodgkin-Huxley e Huber-Braun. Nossa premissa é a de que a aplicação de um tempo de atraso possa diminuir significativamente a atividade sincronizada da rede de neurônios. Para estudar o controle de sincronização é importante compreender os mecanismos que levam ao surgimento da atividade sincronizada na rede. Para isso, aplicaremos técnicas de aprendizado de máquina para treinar um conjunto de redes neurais artificiais a fim de identificar previamente os disparos sincronizados. Além disso, utilizaremos inteligência artificial para induzir e controlar a sincronização da rede, ajustando os pesos sinápticos por meio de algoritmos genéticos. Ao final, esperamos conseguir controlar ou induzir a sincronização em duas redes distintas por meio das técnicas desenvolvidas nesta pesquisa.

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