तंत्रिका सूचना विज्ञान: Difference between revisions

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न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स वह क्षेत्र है जो सूचना विज्ञान और तंत्रिका विज्ञान को जोड़ता है। न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क द्वारा तंत्रिका विज्ञान डेटा और सूचना प्रसंस्करण से संबंधित है।^[1] तीन मुख्य दिशाएँ हैं जहाँ न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स को लागू किया जाना है:^[2]

तंत्रिका तंत्र और तंत्रिका प्रक्रियाओं के कम्प्यूटेशनल मॉडल का विकास।
तंत्रिका विज्ञान डेटा के विश्लेषण और मॉडलिंग के लिए उपकरणों का विकास,
विश्लेषण के सभी स्तरों पर तंत्रिका विज्ञान डेटा के प्रबंधन और साझा करने के लिए उपकरणों और डेटाबेस का विकास,

न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स दर्शनशास्त्र (दिमाग का कम्प्यूटेशनल सिद्धांत), मनोविज्ञान (सूचना प्रसंस्करण सिद्धांत), कंप्यूटर विज्ञान (प्राकृतिक कंप्यूटिंग, जैव-प्रेरित कंप्यूटिंग) से संबंधित है। न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स पदार्थ या ऊर्जा से संबंधित नहीं है,^[3] इसलिए इसे तंत्रिका जीव विज्ञान की एक शाखा के रूप में देखा जा सकता है जो तंत्रिका तंत्र के विभिन्न पहलुओं का अध्ययन करती है। न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स शब्द का उपयोग संज्ञानात्मक सूचना विज्ञान के पर्यायवाची के रूप में किया जाता है, जिसे जर्नल ऑफ बायोमेडिकल इंफॉर्मेटिक्स द्वारा अंतःविषय डोमेन के रूप में वर्णित किया गया है जो कम्प्यूटिंग और कंप्यूटिंग अनुप्रयोगों के संदर्भ में मानव सूचना प्रसंस्करण, तंत्र और प्रक्रियाओं पर केंद्रित है।^[4] जर्मन राष्ट्रीय पुस्तकालय के अनुसार, न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स न्यूरोकंप्यूटिंग का पर्याय है।^[5] संज्ञानात्मक सूचना विज्ञान और संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग पर 10वें आईईईई अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन की कार्यवाही में निम्नलिखित विवरण प्रस्तुत किया गया था: कंप्यूटर विज्ञान, सूचना विज्ञान, संज्ञानात्मक विज्ञान और खुफिया विज्ञान की अंतःविषय जांच के रूप में संज्ञानात्मक सूचना विज्ञान (सीआई)। सीआई आंतरिक सूचना प्रसंस्करण तंत्र और मस्तिष्क और प्राकृतिक बुद्धि की प्रक्रियाओं के साथ-साथ संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग में उनके इंजीनियरिंग अनुप्रयोगों की जांच करता है।^[6] आईएनसीएफ के अनुसार, न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स एक अनुसंधान क्षेत्र है जो कम्प्यूटेशनल मॉडल के साथ तंत्रिका विज्ञान डेटा और ज्ञान के आधार के विकास के लिए समर्पित है।^[7]

न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स न्यूरोसाइकोलॉजी और न्यूरोबायोलॉजी में

तंत्रिका संगणना के मॉडल

तंत्रिका संगणना के मॉडल एक सार और गणितीय व्यवहार में स्पष्टता करने के प्रयास हैं, मुख्य सिद्धांत जो जैविक तंत्रिका तंत्र में सूचना प्रसंस्करण, या उसके कार्यात्मक घटकों को रेखांकित करते हैं। तंत्रिका तंत्र के व्यवहार की जटिलता के कारण, संबंधित प्रयोगात्मक त्रुटि सीमाएं अस्पष्ट परिभाषित हैं, लेकिन किसी विशेष उपप्रणाली के विभिन्न मॉडलों की सापेक्ष योग्यता की तुलना इस आधार पर की जा सकती है कि वे वास्तविक दुनिया के व्यवहारों को कितनी निकटता से पुनरुत्पादित करते हैं या विशिष्ट इनपुट संकेतों का जवाब देते हैं। कम्प्यूटेशनल न्यूरोएथोलॉजी के निकट से संबंधित क्षेत्र में, मॉडल में परिवेश को इस तरह शामिल करना है कि लूप बंद हो। ऐसे मामलों में जहां प्रतिस्पर्धी मॉडल अनुपलब्ध हैं, या जहां केवल सकल प्रतिक्रियाओं को मापा या परिमाणित किया गया है, एक स्पष्ट रूप से तैयार किया गया मॉडल जैव रासायनिक तंत्र या नेटवर्क कनेक्टिविटी की जांच के लिए प्रयोगों को डिजाइन करने में वैज्ञानिकओं का मार्गदर्शन कर सकता है।

न्यूरोकंप्यूटिंग प्रौद्योगिकियां

कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क

कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन), आमतौर पर केवल तंत्रिका नेटवर्क (एनएन) कहा जाता है, जैविक तंत्रिका नेटवर्क से अस्पष्ट रूप से प्रेरित कंप्यूटिंग तंत्र हैं जो पशु मस्तिष्क का गठन करते हैं।^[8] एक एएनएन कनेक्टेड इकाइयों या कृत्रिम न्यूरॉन्स नामक नोड्स के संग्रह पर आधारित है, जो जैविक मस्तिष्क में न्यूरॉन्स को कमजोर रूप से तंत्र करते हैं। प्रत्येक कनेक्शन, एक जैविक मस्तिष्क में सिनेप्स की तरह, अन्य न्यूरॉन्स को एक संकेत प्रेषित कर सकता है। एक कृत्रिम न्यूरॉन जो एक संकेत प्राप्त करता है फिर उसे संसाधित करता है और इससे जुड़े न्यूरॉन्स को संकेत दे सकता है। एक कनेक्शन पर संकेत एक वास्तविक संख्या है, और प्रत्येक न्यूरॉन के आउटपुट की गणना उसके इनपुट के योग के कुछ गैर-रैखिक फ़ंक्शन द्वारा की जाती है। कनेक्शन को किनारे कहा जाता है। न्यूरॉन्स और किनारों में आमतौर पर वजन (गणित) होता है जो सीखने की प्रक्रिया के रूप में समायोजित होता है। कनेक्शन पर वजन सिग्नल की ताकत को बढ़ाता या घटाता है। न्यूरॉन्स की एक सीमा हो सकती है जैसे कि एक संकेत केवल तभी भेजा जाता है जब कुल संकेत उस सीमा को पार कर जाता है। आमतौर पर, न्यूरॉन्स परतों में एकत्रित होते हैं। अलग-अलग परतें अपने इनपुट पर अलग-अलग परिवर्तन कर सकती हैं। सिग्नल पहली परत (इनपुट परत) से अंतिम परत (आउटपुट परत) तक जाते हैं, संभवतः कई बार परतों को पार करने के बाद।

मस्तिष्क अनुकरण और दिमाग अपलोडिंग

मस्तिष्क अनुकरण एक कार्यशील कम्प्यूटेशनल मॉडल बनाने और मस्तिष्क या मस्तिष्क के हिस्से के अनुकरण की अवधारणा है। दिसंबर 2006 में,^[9] ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट ने चूहे के नियोकोर्टिकल कॉलम का अनुकरण पूरा किया। नियोकोर्टिकल कॉलम को नियोकोर्टेक्स की सबसे छोटी कार्यात्मक इकाई माना जाता है। नियोकॉर्टेक्स मस्तिष्क का वह हिस्सा है जो सचेत विचार जैसे उच्च-क्रम के कार्यों के लिए जिम्मेदार माना जाता है, और इसमें चूहे के मस्तिष्क में 10,000 न्यूरॉन्स (और 108 सिनैप्स) होते हैं। नवंबर 2007 में,^[10] परियोजना ने अपने पहले चरण के अंत की सूचना दी, नियोकोर्टिकल कॉलम बनाने, मान्य करने और शोध करने के लिए डेटा-संचालित प्रक्रिया प्रदान की। एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को माउस मस्तिष्क के आधे हिस्से जितना बड़ा और जटिल बताया गया है^[11] 2007 में नेवादा विश्वविद्यालय की शोध टीम द्वारा आईबीएम ब्लू जीन सुपरकंप्यूटर पर "उतना बड़ा और एक माउस मस्तिष्क के आधे जितना जटिल" के रूप में वर्णित एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क चलाया गया था। सिम्युलेटेड समय के प्रत्येक सेकंड में दस सेकंड का कंप्यूटर समय लगता है। शोधकर्ताओं ने वर्चुअल कॉर्टेक्स के माध्यम से बहने वाले "जैविक रूप से सुसंगत" तंत्रिका आवेगों का निरीक्षण करने का दावा किया। हालांकि, सिमुलेशन में वास्तविक चूहों के दिमाग में देखी गई संरचनाओं की कमी थी, और वे न्यूरॉन और सिनैप्स मॉडल की सटीकता में सुधार करने का निश्चय रखते हैं।^[12]

दिमाग अपलोडिंग मस्तिष्क की एक भौतिक संरचना को सटीक रूप से स्कैन करने की प्रक्रिया है जो मानसिक स्थिति (दीर्घकालिक स्मृति और "स्वयं" सहित) का एक अनुकरण बनाने और इसे डिजिटल रूप में कंप्यूटर कॉपी करने के लिए पर्याप्त है। कंप्यूटर तब मस्तिष्क की सूचना प्रसंस्करण का एक अनुकरण चलाएगा, जैसे कि यह अनिवार्य रूप से मूल मस्तिष्क की तरह ही प्रतिक्रिया देगा और एक संवेदनशील चेतन मन होने का अनुभव करेगा।^[13]^[14]^[15]पशु दिमाग मैपिंग और सिमुलेशन, तेज सुपर कंप्यूटरों के विकास, आभासी वास्तविकता, मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस, कनेक्टोमिक्स, और गतिशील रूप से काम करने वाले मस्तिष्क से सूचना निष्कर्षण में संबंधित क्षेत्रों में पर्याप्त मुख्यधारा अनुसंधान किया जा रहा है।^[16] समर्थकों के अनुसार, माइंड अपलोडिंग को प्राप्त करने के लिए आवश्यक कई उपकरण और विचार पहले से मौजूद हैं या वर्तमान में सक्रिय विकास के अधीन हैं; हालाँकि, वे स्वीकार करेंगे कि अन्य, अभी तक बहुत सट्टा हैं, लेकिन कहते हैं कि वे अभी भी इंजीनियरिंग संभावना की सीमा में हैं।

रीसस बंदरों पर उपयोग के लिए मिगुएल निकोलेलिस और उनके सहयोगियों द्वारा विकसित बीसीआई का आरेख

मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस

मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस पर अनुसंधान 1970 के दशक में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, लॉस एंजिल्स में राष्ट्रीय विज्ञान संस्था के अनुदान के तहत शुरू हुआ, जिसके बाद दरपा से एक अनुबंध हुआ।^[17]^[18] इस शोध के बाद प्रकाशित कागजात भी वैज्ञानिक साहित्य में मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस अभिव्यक्ति की पहली उपस्थिति को चिह्नित करते हैं। हाल ही में, ललाट लोब से निकाले गए सांख्यिकीय अस्थायी विशेषताओं के साथ यंत्र अधिगम के अनुप्रयोग के माध्यम से मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन में अध्ययन, इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी डेटा ने मानसिक अवस्थाओं (आराम, तटस्थ, ध्यान केंद्रित) मानसिक भावनात्मक अवस्थाओं (नकारात्मक, तटस्थ, सकारात्मक)^[19] और थैलामोकॉर्टिकल डिसरिथमिया^[20]को वर्गीकृत करने में उच्च स्तर की सफलता दिखाई है।

न्यूरोइंजीनियरिंग और न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स

एक न्यूरॉन के आकारिकी के डिजिटल अनुरेखण का योजनाबद्ध चित्रण

न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स तंत्रिका तंत्र में सूचना प्रवाह और प्रसंस्करण का वैज्ञानिक अध्ययन है। संस्थान के वैज्ञानिक मानव विचार में शामिल मस्तिष्क नेटवर्क के संगठन को प्रकट करने के लिए चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग जैसे मस्तिष्क इमेजिंग तकनीकों का उपयोग करते हैं। ब्रेन सिमुलेशन मस्तिष्क या मस्तिष्क के एक हिस्से का एक कार्यशील कंप्यूटर मॉडल बनाने की अवधारणा है। तीन मुख्य दिशाएँ हैं जहाँ न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स को लागू किया जाना है:

तंत्रिका तंत्र और तंत्रिका प्रक्रियाओं के तंत्रिका संगणना के मॉडल का विकास,
न्यूरोलॉजिकल डायग्नोस्टिक उपकरणों के लिए उपकरणों से डेटा का विश्लेषण करने के लिए उपकरणों का विकास,
स्वास्थ्य देखभाल संस्थानों में रोगियों के मस्तिष्क डेटा के प्रबंधन और साझा करने के लिए उपकरणों और डेटाबेस का विकास।

ब्रेन मैपिंग और सिमुलेशन

मस्तिष्क अनुकरण मस्तिष्क या मस्तिष्क के एक भाग के एक कार्यात्मक कम्प्यूटेशनल मॉडल बनाने की अवधारणा है। दिसंबर 2006 में,^[21] ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट ने चूहे के कॉर्टिकल कॉलम का अनुकरण पूरा किया। नियोकोर्टिकल कॉलम को नियोकोर्टेक्स की सबसे छोटी कार्यात्मक इकाई माना जाता है। नियोकॉर्टेक्स मस्तिष्क का वह हिस्सा है जिसे सचेत विचार जैसे उच्च-क्रम के कार्यों के लिए जिम्मेदार माना जाता है, और इसमें चूहे के मस्तिष्क में 10,000 न्यूरॉन्स (और 10⁸ सिनैप्स)। नवंबर 2007 में,^[22] परियोजना ने अपने पहले चरण के अंत की सूचना दी, नियोकोर्टिकल कॉलम बनाने, मान्य करने और शोध करने के लिए डेटा-संचालित प्रक्रिया प्रदान की। एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को माउस मस्तिष्क के आधे हिस्से जितना बड़ा और जटिल बताया गया है^[23] 2007 में नेवादा विश्वविद्यालय की शोध टीम द्वारा आईबीएम ब्लू जीन सुपरकंप्यूटर पर चलाया गया था। सिम्युलेटेड समय के प्रत्येक सेकंड में कंप्यूटर समय के दस सेकंड लगते थे। शोधकर्ताओं ने वर्चुअल कॉर्टेक्स के माध्यम से प्रवाहित होने वाले जैविक रूप से सुसंगत तंत्रिका आवेगों का निरीक्षण करने का दावा किया। हालांकि, सिमुलेशन में वास्तविक चूहों के दिमाग में देखी गई संरचनाओं की कमी थी, और वे न्यूरॉन और सिनैप्स मॉडल की सटीकता में सुधार करने का इरादा रखते हैं।^[24]

माइंड अपलोडिंग

माइंड अपलोडिंग मस्तिष्क की एक भौतिक संरचना को मानसिक स्थिति (दीर्घकालिक स्मृति और स्वयं सहित) का एक इम्यूलेटर बनाने के लिए सटीक रूप से स्कैन करने और इसे डिजिटल डेटा फॉर्म में कंप्यूटर पर कॉपी करने की प्रक्रिया है। कंप्यूटर तब मस्तिष्क की सूचना प्रसंस्करण का एक कंप्यूटर सिमुलेशन चलाएगा, जैसे कि यह अनिवार्य रूप से मूल मस्तिष्क की तरह ही प्रतिक्रिया देगा और एक संवेदनशील चेतन मन होने का अनुभव करेगा।^[13]^[25]^[15] पशु ब्रेन मैपिंग और सिमुलेशन, तेज सुपर कंप्यूटरों के विकास, आभासी वास्तविकता, मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस, कनेक्टोमिक्स, और गतिशील रूप से काम करने वाले मस्तिष्क से सूचना निष्कर्षण में संबंधित क्षेत्रों में पर्याप्त मुख्यधारा अनुसंधान किया जा रहा है।^[26] समर्थकों के अनुसार, माइंड अपलोडिंग को प्राप्त करने के लिए आवश्यक कई उपकरण और विचार पहले से मौजूद हैं या वर्तमान में सक्रिय विकास के अधीन हैं; हालाँकि, वे स्वीकार करेंगे कि अन्य, अभी तक बहुत सट्टा हैं, लेकिन कहते हैं कि वे अभी भी इंजीनियरिंग संभावना के दायरे में हैं।

न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स के सहायक विज्ञान

डेटा विश्लेषण और ज्ञान संगठन

तंत्रिका सूचना विज्ञान (पुस्तकालय विज्ञान के संदर्भ में) तंत्रिका जीव विज्ञान ज्ञान के विकास के लिए भी समर्पित है, जिसमें प्रायोगिक आंकड़े के साझाकरण, एकीकरण और विश्लेषण और तंत्रिका तंत्र के कार्य के बारे में सिद्धांतों की उन्नति के लिए कम्प्यूटेशनल मॉडल और विश्लेषणात्मक उपकरण हैं। INCF के संदर्भ में, यह क्षेत्र प्राथमिक प्रायोगिक डेटा, ऑन्कोलॉजी, मेटाडेटा, विश्लेषणात्मक उपकरण और तंत्रिका तंत्र के कम्प्यूटेशनल मॉडल के बारे में वैज्ञानिक जानकारी को संदर्भित करता है। प्राथमिक डेटा में सभी प्रजातियों में जीनोमिक, आणविक, संरचनात्मक, सेलुलर, नेटवर्क, सिस्टम और व्यवहार स्तर से संबंधित प्रयोग और प्रायोगिक स्थितियां शामिल हैं और सामान्य और अव्यवस्थित दोनों स्थितियों में तैयारियां शामिल हैं।^[27] हाल के दशक में, कई शोध समूहों द्वारा मस्तिष्क के बारे में बड़ी मात्रा में विविध डेटा एकत्र किए जाने के बाद, यह समस्या उठाई गई कि आगे के शोध के लिए कुशल उपकरण सक्षम करने के लिए हजारों प्रकाशनों से डेटा को कैसे एकीकृत किया जाए। जैविक और तंत्रिका विज्ञान डेटा अत्यधिक परस्पर जुड़े हुए और जटिल हैं, और अपने आप में, एकीकरण वैज्ञानिकों के लिए एक बड़ी चुनौती का प्रतिनिधित्व करता है।

इतिहास

यूनाइटेड स्टेट्स राष्ट्रीय मानसिक सेहत संस्थान (NIMH), नशीली दवाओं के दुरुपयोग के राष्ट्रीय संस्थान (NIDA) और नेशनल साइंस फाउंडेशन (NSF) ने नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज चिकित्सा संस्थान को सावधानीपूर्वक विश्लेषण और आवश्यकता का अध्ययन करने के लिए धन उपलब्ध कराया। मस्तिष्क अनुसंधान के लिए कम्प्यूटेशनल तकनीकों को पेश करना। 1991 में सकारात्मक सिफारिशों की सूचना मिली थी।^[28] इस सकारात्मक रिपोर्ट ने NIMH को सक्षम किया, जो अब एलन लेश्नर द्वारा निर्देशित है, मानव मस्तिष्क परियोजना (HBP) बनाने के लिए, 1993 में दिए गए पहले अनुदान के साथ। इसके बाद, कोस्लो ने यूरोपीय संघ और आर्थिक कार्यालय के माध्यम से HPG और neuroinformatics के वैश्वीकरण का अनुसरण किया। सहयोग और विकास (ओईसीडी), पेरिस, फ्रांस। 1996 में दो विशेष अवसर आए।

पहला एनएसएफ से मैरी क्लटर की सह-अध्यक्षता में यूएस/यूरोपियन कमीशन बायोटेक्नोलॉजी टास्क फोर्स का अस्तित्व था। इस समिति के जनादेश के भीतर, जिसमें कोस्लो एक सदस्य था, न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स पर संयुक्त राज्य यूरोपीय आयोग समिति की स्थापना की गई थी और संयुक्त राज्य अमेरिका के कोस्लो द्वारा सह-अध्यक्षता की गई थी। इस समिति के परिणामस्वरूप यूरोपीय आयोग ने फ्रेमवर्क 5 में न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स के लिए समर्थन शुरू किया और इसने न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स अनुसंधान और प्रशिक्षण में गतिविधियों का समर्थन करना जारी रखा है।
न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स के वैश्वीकरण का दूसरा अवसर तब आया जब ओईसीडी के मेगा साइंस फोरम (एमएसएफ) की प्रतिभागी सरकारों से पूछा गया कि क्या दुनिया भर में वैज्ञानिक सहयोग के लिए आगे लाने के लिए उनके पास कोई नई वैज्ञानिक पहल है। विज्ञान और प्रौद्योगिकी नीति के व्हाइट हाउस कार्यालय ने अनुरोध किया कि संघीय सरकार की एजेंसियां एनआईएच में बैठक करें ताकि यह तय किया जा सके कि वैश्विक लाभ के लिए सहयोग की आवश्यकता है या नहीं। एनआईएच ने बैठकों की एक श्रृंखला आयोजित की जिसमें विभिन्न एजेंसियों के प्रस्तावों पर चर्चा की गई। एमएसएफ के लिए यू.एस. से प्रस्ताव की सिफारिश एनएसएफ और एनआईएच प्रस्तावों का एक संयोजन था। NSF के जिम एडवर्ड्स ने जैव विविधता के क्षेत्र में डेटाबेस और डेटा-साझाकरण का समर्थन किया।

जैविक सूचना विज्ञान पर संयुक्त राज्य अमेरिका के प्रस्ताव को बनाने के लिए दो संबंधित पहलों को जोड़ा गया था। इस पहल को विज्ञान और प्रौद्योगिकी नीति का व्हाइट हाउस कार्यालय द्वारा समर्थित किया गया था और एडवर्ड्स और कोस्लो द्वारा ओईसीडी एमएसएफ में प्रस्तुत किया गया था। दो उपसमितियों के साथ जैविक सूचना विज्ञान पर एक MSF समिति की स्थापना की गई थी: 1. जैव विविधता (अध्यक्ष, जेम्स एडवर्ड्स, NSF), और 2. न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स (अध्यक्ष, स्टीफन कोस्लो, NIH)। दो साल के अंत में जैविक कार्य समूह की न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स उपसमिति ने एक वैश्विक न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स प्रयास का समर्थन करते हुए एक रिपोर्ट जारी की। कोस्लो, पहली रिपोर्ट की अधिक सामान्य सिफारिशों का समर्थन करने के लिए विशिष्ट सिफारिश विकसित करने के लिए एक नया न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स वर्किंग ग्रुप स्थापित करने के लिए NIH और व्हाइट हाउस ऑफ़ साइंस एंड टेक्नोलॉजी पॉलिसी के साथ काम कर रहा है। ओईसीडी के ग्लोबल साइंस फोरम (जीएसएफ; एमएसएफ से नया नाम) ने इस सिफारिश का समर्थन किया।

समुदाय

न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स संस्थान, ज्यूरिख विश्वविद्यालय: न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स संस्थान की स्थापना 1995 के अंत में ज्यूरिख विश्वविद्यालय और ईटीएच ज्यूरिख में की गई थी। संस्थान का मिशन उन प्रमुख सिद्धांतों की खोज करना है जिनके द्वारा दिमाग काम करता है और इन्हें कृत्रिम प्रणालियों में लागू करना है जो वास्तविक दुनिया के साथ समझदारी से बातचीत करते हैं। .^[29]
अनुकूली और तंत्रिका संगणना संस्थान, स्कूल ऑफ इंफॉर्मेटिक्स, एडिनबर्ग विश्वविद्यालय: कंप्यूटेशनल न्यूरोसाइंस एंड न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स ग्रुप एडिनबर्ग विश्वविद्यालय के स्कूल ऑफ इंफॉर्मेटिक्स, एडिनबर्ग विश्वविद्यालय के अनुकूली और तंत्रिका संगणना संस्थान में अध्ययन करता है कि मस्तिष्क सूचना प्रसंस्करण कैसे करता है।^[30]
अंतर्राष्ट्रीय न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स समन्वय सुविधा: मिशन के साथ एक अंतरराष्ट्रीय संगठन^[31] खुले, निष्पक्ष, के सिद्धांतों को अपनाने वाले मानकों और सर्वोत्तम प्रथाओं का विकास, मूल्यांकन और समर्थन करने के लिए^[32] और साइटेबल न्यूरोसाइंस। अक्टूबर 2019 तक, INCF के 18 देशों में सक्रिय नोड हैं।^[33] इस समिति ने जीएसएफ की सदस्य सरकारों को 3 सिफारिशें प्रस्तुत कीं। ये सिफारिशें थीं:

राष्ट्रीय तंत्रिका सूचना विज्ञान कार्यक्रमों को जारी रखा जाना चाहिए या प्रत्येक देश में शुरू किया जाना चाहिए, राष्ट्रीय स्तर पर अनुसंधान संसाधन प्रदान करने और राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय समन्वय के लिए संपर्क के रूप में कार्य करने के लिए एक राष्ट्रीय नोड होना चाहिए।
एक अंतर्राष्ट्रीय न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स समन्वय सुविधा स्थापित की जानी चाहिए। INCF राष्ट्रीय न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स नोड्स के एकीकरण के माध्यम से एक वैश्विक न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स नेटवर्क के कार्यान्वयन का समन्वय करेगा।
एक नई अंतरराष्ट्रीय वित्त पोषण योजना स्थापित की जानी चाहिए।

इस योजना को राष्ट्रीय और अनुशासनात्मक बाधाओं को खत्म करना चाहिए और वैश्विक सहयोगी शोध और डेटा साझा करने के लिए सबसे कुशल दृष्टिकोण प्रदान करना चाहिए। इस नई योजना में, प्रत्येक देश से अपेक्षा की जाएगी कि वह अपने देश के भाग लेने वाले शोधकर्ताओं को धन उपलब्ध कराएगा। GSF neuroinformatics समिति ने तब INCF के संचालन, समर्थन और स्थापना के लिए एक व्यवसाय योजना विकसित की, जिसे GSF विज्ञान मंत्रियों ने 2004 की बैठक में समर्थन और अनुमोदन दिया था। 2006 में आईएनसीएफ बनाया गया था और स्टेन ग्रिलनर के नेतृत्व में करोलिंस्का इंस्टीट्यूट, स्टॉकहोम, स्वीडन में इसका केंद्रीय कार्यालय स्थापित और संचालन में स्थापित किया गया था। सोलह देशों (ऑस्ट्रेलिया, कनाडा, चीन, चेक गणराज्य, डेनमार्क, फिनलैंड, फ्रांस, जर्मनी, भारत, इटली, जापान, नीदरलैंड, नॉर्वे, स्वीडन, स्विट्जरलैंड, यूनाइटेड किंगडम और संयुक्त राज्य अमेरिका), और यूरोपीय संघ आयोग की स्थापना की अंतर्राष्ट्रीय तंत्रिका सूचना विज्ञान (पिन) में INCF और कार्यक्रम के लिए कानूनी आधार। आज तक, अठारह देश (ऑस्ट्रेलिया, बेल्जियम, चेक गणराज्य, फिनलैंड, फ्रांस, जर्मनी, भारत, इटली, जापान, मलेशिया, नीदरलैंड, नॉर्वे, पोलैंड, कोरिया गणराज्य, स्वीडन, स्विट्जरलैंड, यूनाइटेड किंगडम और संयुक्त राज्य अमेरिका) हैं INCF के सदस्य। सदस्यता कई अन्य देशों के लिए लंबित है। INCF का लक्ष्य neuroinformatics में अंतर्राष्ट्रीय गतिविधियों का समन्वय और प्रचार करना है। INCF डेटाबेस और कम्प्यूटेशनल इन्फ्रास्ट्रक्चर के विकास और रखरखाव में योगदान देता है और तंत्रिका विज्ञान अनुप्रयोगों के लिए तंत्र का समर्थन करता है। उम्मीद की जाती है कि यह प्रणाली अंतर्राष्ट्रीय अनुसंधान समुदाय को सभी स्वतंत्र रूप से सुलभ मानव मस्तिष्क डेटा और संसाधनों तक पहुंच प्रदान करेगी। INCF का अधिक सामान्य कार्य मानव मस्तिष्क और इसके विकारों के बारे में हमारे ज्ञान को बेहतर बनाने के लिए तंत्रिका विज्ञान प्रयोगशालाओं के लिए सुविधाजनक और लचीले अनुप्रयोगों के विकास के लिए परिस्थितियाँ प्रदान करना है।

न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स की प्रयोगशाला, प्रायोगिक जीव विज्ञान के नेनकी संस्थान: समूह की मुख्य गतिविधि कम्प्यूटेशनल टूल और मॉडल का विकास और मस्तिष्क संरचना और कार्य को समझने के लिए उनका उपयोग करना है।^[34]
न्यूरोइमेजिंग और न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स, हॉवर्ड फ्लोरी इंस्टीट्यूट, मेलबर्न विश्वविद्यालय: संस्थान के वैज्ञानिक मानव विचार में शामिल मस्तिष्क नेटवर्क के संगठन को प्रकट करने के लिए चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग जैसी मस्तिष्क इमेजिंग तकनीकों का उपयोग करते हैं। गैरी एगन के नेतृत्व में।

मॉन्ट्रियल न्यूरोलॉजिकल इंस्टीट्यूट, मैकगिल विश्वविद्यालय: एलन इवांस के नेतृत्व में, MCIN आनुवंशिकी के साथ नैदानिक, मनोवैज्ञानिक और मस्तिष्क इमेजिंग डेटा को एकीकृत करने के लिए अभिनव गणितीय और सांख्यिकीय दृष्टिकोण का उपयोग करके कम्प्यूटेशनल-गहन मस्तिष्क अनुसंधान आयोजित करता है। एमसीआईएन के शोधकर्ता और कर्मचारी इमेज प्रोसेसिंग, डाटाबेसिंग और उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग के क्षेत्रों में बुनियादी ढांचा और सॉफ्टवेयर उपकरण भी विकसित करते हैं। MCIN समुदाय, Ludmer Centre for Neuroinformatics and Mental Health के साथ मिलकर शोधकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ सहयोग करता है और मॉन्ट्रियल न्यूरोलॉजिकल इंस्टीट्यूट सहित ओपन डेटा शेयरिंग और ओपन साइंस पर तेजी से ध्यान केंद्रित करता है।

थोर सेंटर फॉर न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स: डेनमार्क के तकनीकी विश्वविद्यालय के गणितीय मॉडलिंग विभाग में अप्रैल 1998 में स्थापित। स्वतंत्र अनुसंधान लक्ष्यों का पीछा करने के अलावा, THOR केंद्र तंत्रिका नेटवर्क, कार्यात्मक न्यूरोइमेजिंग, मल्टीमीडिया सिग्नल प्रोसेसिंग और बायोमेडिकल सिग्नल प्रोसेसिंग से संबंधित कई संबंधित परियोजनाओं की मेजबानी करता है।

न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स पोर्टल पायलट: यह परियोजना तंत्रिका विज्ञान डेटा, डेटा-विश्लेषण उपकरण और मॉडलिंग सॉफ़्टवेयर के आदान-प्रदान को बढ़ाने के एक बड़े प्रयास का हिस्सा है। पोर्टल न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स पर ओईसीडी वर्किंग ग्रुप के कई सदस्यों से समर्थित है। पोर्टल पायलट को विज्ञान और शिक्षा के लिए जर्मन मंत्रालय द्वारा प्रोत्साहित किया जाता है।
कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस, आईटीबी, हम्बोल्ट-यूनिवर्सिटी बर्लिन: यह समूह कम्प्यूटेशनल न्यूरोबायोलॉजी पर ध्यान केंद्रित करता है, विशेष रूप से स्पाइकिंग न्यूरॉन्स के साथ सिस्टम की गतिशीलता और सिग्नल प्रोसेसिंग क्षमताओं पर। एंड्रियास वीएम हर्ज़ के नेतृत्व में।
बीलेफेल्ड में न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स ग्रुप: 1989 से कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के क्षेत्र में सक्रिय। समूह के भीतर वर्तमान अनुसंधान कार्यक्रम मानव-मशीन-इंटरफेस, रोबोट-बल-नियंत्रण, आंखों पर नज़र रखने वाले प्रयोगों, मशीन दृष्टि, आभासी वास्तविकता और वितरित प्रणालियों के सुधार पर केंद्रित हैं।

कम्प्यूटेशनल सन्निहित तंत्रिका विज्ञान की प्रयोगशाला (LOCEN)^[35]: यह समूह, रोम में इंस्टीट्यूट ऑफ कॉग्निटिव साइंसेज एंड टेक्नोलॉजीज, इटैलियन नेशनल रिसर्च काउंसिल (ISTC-CNR) का हिस्सा है और 2006 में स्थापित किया गया था, जिसका नेतृत्व वर्तमान में Gianluca Baldassarre द्वारा किया जाता है। इसके दो उद्देश्य हैं: (ए) सन्निहित कम्प्यूटेशनल मॉडल के आधार पर सीखने और सेंसरिमोटर व्यवहार की अभिव्यक्ति, और संबंधित प्रेरणाओं और उस पर आधारित उच्च-स्तरीय अनुभूति के अंतर्निहित मस्तिष्क तंत्र को समझना; (बी) आंतरिक और बाहरी प्रेरणाओं के आधार पर एक ओपन एंडेड फैशन में सीखने में सक्षम स्वायत्त ह्यूमनॉइड रोबोट के लिए अभिनव नियंत्रकों के निर्माण के लिए अर्जित ज्ञान को स्थानांतरित करना।

जापान राष्ट्रीय तंत्रिका सूचना विज्ञान संसाधन: विसियोम प्लेटफॉर्म न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स सर्च सर्विस है जो गणितीय मॉडल, प्रयोगात्मक डेटा, विश्लेषण पुस्तकालयों और संबंधित संसाधनों तक पहुंच प्रदान करता है। मस्तिष्क विज्ञान के लिए शिक्षा, संस्कृति, खेल, विज्ञान और प्रौद्योगिकी सामरिक अनुसंधान कार्यक्रम (एसआरपीबीएस) के हिस्से के रूप में BrainLiner.jp पर न्यूरोफिज़ियोलॉजिकल डेटा साझा करने के लिए एक ऑनलाइन पोर्टल भी उपलब्ध है।
गणितीय तंत्रिका विज्ञान के लिए प्रयोगशाला, रिकेन मस्तिष्क विज्ञान संस्थान (वाको, साइतामा): गणितीय तंत्रिका विज्ञान के लिए प्रयोगशाला का लक्ष्य एक नए प्रकार के सूचना विज्ञान के निर्माण की दिशा में मस्तिष्क-शैली संगणनाओं की गणितीय नींव स्थापित करना है। शुन-इची अमारी के नेतृत्व में।

neuroinformatics में नीदरलैंड राज्य कार्यक्रम: अंतर्राष्ट्रीय ओईसीडी ग्लोबल साइंस फोरम के आलोक में शुरू किया गया जिसका उद्देश्य न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स में एक विश्वव्यापी कार्यक्रम बनाना है।

NUST-SEECS न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स रिसर्च लैब^[36]: SEECS-NUST में न्यूरो-इंफॉर्मेटिक्स लैब की स्थापना ने पाकिस्तानी शोधकर्ताओं और फैकल्टी के सदस्यों को इस तरह के प्रयासों में सक्रिय रूप से भाग लेने में सक्षम बनाया है, जिससे उपर्युक्त प्रयोग, सिमुलेशन और विज़ुअलाइज़ेशन प्रक्रियाओं का एक सक्रिय हिस्सा बन गया है। प्रयोगशाला संबंधित क्षेत्र में अत्यधिक कुशल मानव संसाधन विकसित करने के लिए प्रमुख अंतरराष्ट्रीय संस्थानों के साथ सहयोग करती है। यह लैब पाकिस्तान में न्यूरोसाइंटिस्ट और कंप्यूटर वैज्ञानिकों को प्रायोगिक न्यूरोसाइंस सुविधाओं की स्थापना में निवेश किए बिना अत्याधुनिक अनुसंधान पद्धतियों का उपयोग करके एकत्र किए गए डेटा पर अपने प्रयोग और विश्लेषण करने की सुविधा प्रदान करती है। इस प्रयोगशाला का मुख्य लक्ष्य उच्च शिक्षा संस्थानों, चिकित्सा शोधकर्ताओं/चिकित्सकों और प्रौद्योगिकी उद्योग सहित सभी लाभार्थियों को अत्याधुनिक प्रयोगात्मक और सिमुलेशन सुविधाएं प्रदान करना है।

ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट

ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट मई 2005 में स्थापित किया गया था, और आईबीएम द्वारा विकसित 8000 प्रोसेसर ब्लू जीन / एल सुपरकंप्यूटर का उपयोग करता है। उस समय यह दुनिया के सबसे तेज सुपर कंप्यूटरों में से एक था।

परियोजना में शामिल हैं:

डेटाबेस: 3डी पुनर्निर्मित मॉडल न्यूरॉन्स, सिनैप्स, सिनैप्टिक पाथवे, माइक्रोक्रिकिट सांख्यिकी, कंप्यूटर मॉडल न्यूरॉन्स, वर्चुअल न्यूरॉन्स।
विज़ुअलाइज़ेशन: माइक्रोसर्किट बिल्डर और सिमुलेशन परिणाम विज़ुअलाइज़र, 2डी, 3डी और इमर्सिव विज़ुअलाइज़ेशन सिस्टम विकसित किए जा रहे हैं।
सिमुलेशन: आईबीएम के ब्लू जीन सुपरकंप्यूटर के 8000 प्रोसेसर पर रूपात्मक रूप से जटिल न्यूरॉन्स के बड़े पैमाने पर सिमुलेशन के लिए एक सिमुलेशन वातावरण।
सिमुलेशन और प्रयोग: कम्प्यूटेशनल मॉडल को सत्यापित करने और भविष्यवाणियों का पता लगाने के लिए नियोकोर्टिकल माइक्रोक्रिकिट्स और प्रयोगों के बड़े पैमाने पर सिमुलेशन के बीच पुनरावृत्ति।

ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट का मिशन विस्तृत सिमुलेशन के माध्यम से स्तनधारी मस्तिष्क के कार्य और शिथिलता को समझना है। ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट शोधकर्ताओं को ब्लू जीन पर सिमुलेशन के लिए ब्लू ब्रेन सॉफ्टवेयर का उपयोग करके विभिन्न प्रजातियों में विभिन्न मस्तिष्क क्षेत्रों और विस्तार के विभिन्न स्तरों के अपने स्वयं के मॉडल बनाने के लिए आमंत्रित करेगा। इन मॉडलों को एक इंटरनेट डेटाबेस में जमा किया जाएगा, जिसमें से ब्लू ब्रेन सॉफ्टवेयर मस्तिष्क क्षेत्रों के निर्माण के लिए मॉडलों को एक साथ निकाल सकता है और जोड़ सकता है और पहला संपूर्ण मस्तिष्क सिमुलेशन शुरू कर सकता है।

जीन टू कॉग्निशन प्रोजेक्ट: जीन टू कॉग्निशन प्रोजेक्ट, एक तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान कार्यक्रम जो एक एकीकृत तरीके से जीन, मस्तिष्क और व्यवहार का अध्ययन करता है। यह सिनैप्स में पाए जाने वाले अणुओं के कार्य की बड़े पैमाने पर जांच में लगा हुआ है। यह मुख्य रूप से प्रोटीन पर केंद्रित है जो NMDA रिसेप्टर, न्यूरोट्रांसमीटर, ग्लूटामेट के लिए एक रिसेप्टर के साथ बातचीत करता है, जो सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी जैसे दीर्घकालिक पोटेंशिएशन (LTP) की प्रक्रियाओं के लिए आवश्यक है। उपयोग की जाने वाली कई तकनीकें उच्च-प्रकृति में हैं, और विभिन्न डेटा स्रोतों को एकीकृत करने के साथ-साथ प्रयोगों को निर्देशित करने से कई सूचनात्मक प्रश्न उठे हैं। कार्यक्रम मुख्य रूप से वेलकम ट्रस्ट सेंगर संस्थान में प्रोफेसर सेठ ग्रांट द्वारा चलाया जाता है, लेकिन दुनिया भर में सहयोगियों की कई अन्य टीमें हैं।
कारमेन परियोजना^[37]: CARMEN परियोजना एक बहु-साइट (यूनाइटेड किंगडम में 11 विश्वविद्यालय) अनुसंधान परियोजना है जिसका उद्देश्य GRID कंप्यूटिंग का उपयोग करके प्रायोगिक न्यूरोसाइंटिस्ट को एक संरचित डेटाबेस में अपने डेटासेट को संग्रहीत करने में सक्षम बनाना है, जिससे उन्हें आगे के शोध के लिए व्यापक रूप से सुलभ बनाया जा सके, और मॉडेलर और एल्गोरिथम के लिए डेवलपर्स शोषण करने के लिए।
EBI कम्प्यूटेशनल न्यूरोबायोलॉजी, EMBL-EBI (Hinxton): समूह का मुख्य लक्ष्य विभिन्न स्तरों पर न्यूरोनल फ़ंक्शन के यथार्थवादी मॉडल का निर्माण करना है, अणु कार्यों और इंटरैक्शन (सिस्टम बायोलॉजी) के सटीक ज्ञान के आधार पर, सिनैप्स से माइक्रो-सर्किट तक। निकोलस ले नोवेरे के नेतृत्व में।

न्यूरोजेनेटिक्स जीन नेटवर्क: मस्तिष्क संरचना और कार्य के आनुवंशिक विश्लेषण पर ध्यान देने के साथ 1999 में NIH मानव मस्तिष्क परियोजना के घटक के रूप में जीन नेटवर्क शुरू हुआ। इस अंतरराष्ट्रीय कार्यक्रम में मानव, माउस और चूहे के लिए कसकर एकीकृत जीनोम और फिनोम डेटा सेट शामिल हैं जो विशेष रूप से बड़े पैमाने पर सिस्टम और नेटवर्क अध्ययन के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जो जीन वेरिएंट से संबंधित mRNA और प्रोटीन अभिव्यक्ति में अंतर और सीएनएस संरचना और व्यवहार में अंतर के लिए हैं। अधिकांश डेटा ओपन एक्सेस हैं। जेननेटवर्क के पास एक साथी न्यूरोइमेजिंग वेब साइट है- माउस ब्रेन लाइब्रेरी- जिसमें चूहों के हजारों आनुवंशिक रूप से परिभाषित उपभेदों के लिए उच्च रिज़ॉल्यूशन की छवियां हैं।
न्यूरॉनल टाइम सीरीज़ विश्लेषण (एनटीएसए)^[38]: एनटीएसए वर्कबेंच न्यूरोसाइंटिस्ट की जरूरतों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किए गए उपकरणों, तकनीकों और मानकों का एक सेट है जो न्यूरोनल टाइम सीरीज़ डेटा के साथ काम करते हैं। इस परियोजना का लक्ष्य सूचना प्रणाली विकसित करना है जो प्रयोगात्मक और सिम्युलेटेड न्यूरोनल डेटा के भंडारण, संगठन, पुनर्प्राप्ति, विश्लेषण और साझाकरण को आसान बनाएगी। अंतिम उद्देश्य न्यूरोनल डेटा के साथ काम करने वाले न्यूरोसाइंटिस्ट की जरूरतों को पूरा करने के लिए उपकरणों, तकनीकों और मानकों का एक सेट विकसित करना है।
संज्ञानात्मक एटलस^[39]: संज्ञानात्मक एटलस संज्ञानात्मक विज्ञान और तंत्रिका विज्ञान में एक साझा ज्ञान आधार विकसित करने वाली परियोजना है। इसमें दो बुनियादी प्रकार के ज्ञान शामिल हैं: कार्य और अवधारणाएँ, परिभाषाएँ और गुण प्रदान करना, और उनके बीच संबंध भी। साइट की एक महत्वपूर्ण विशेषता दावे के लिए साहित्य का हवाला देने की क्षमता है (उदाहरण के लिए स्ट्रूप कार्य कार्यकारी नियंत्रण को मापता है) और उनकी वैधता पर चर्चा करने के लिए। यह न्यूरोलेक्स और तंत्रिका विज्ञान सूचना ढांचा में योगदान देता है, डेटाबेस तक प्रोग्रामेटिक एक्सेस की अनुमति देता है, और सेमांटिक वेब तकनीकों के आसपास बनाया गया है।
एलन इंस्टीट्यूट फॉर ब्रेन साइंस (सिएटल, WA) में ब्रेन बिग डेटा रिसर्च ग्रुप: हंचुआन पेंग के नेतृत्व में,^[40] इस समूह ने एकल न्यूरॉन मॉडल के पुनर्निर्माण और उन्हें विभिन्न जानवरों के दिमाग में मैप करने के लिए बड़े पैमाने पर इमेजिंग कंप्यूटिंग और डेटा विश्लेषण तकनीकों का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित किया है।

यह भी देखें

संदर्भ

उद्धरण

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अग्रिम पठन

पुस्तकें

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Crasto, Chiquito Joaquim, ed. (2007). तंत्रिका सूचना विज्ञान. Methods in Molecular Biology. Vol. 401. Totowa, NJ: Humana. ISBN 978-1-58829-720-4. OCLC 123798711.
Koslow, Stephen H.; Huerta, Michael F., eds. (2000). विज्ञान में इलेक्ट्रॉनिक सहयोग. Progress in Neuroinformatics Research. Vol. 2. ISBN 978-1-138-00318-7. OCLC 47009543.
Kötter, Rolf (2003). न्यूरोसाइंस डेटाबेस: ए प्रैक्टिकल गाइड. Boston, MA: Springer. ISBN 978-1-4615-1079-6. OCLC 840283587.
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पत्रिकाएं और सम्मेलन

Conference on Neural Information Processing Systems
International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence
Biological Cybernetics
Brain Informatics
Frontiers in Neuroinformatics
Interdisciplinary Description of Complex Systems
Journal of Computational Neuroscience
Journal of Integrative Neuroscience
Journal of Neuroscience
Journal of Web Semantics
Neural Computation
Neural Information Processing (In Springer's Lecture Notes in Computer Science)
Neuroinformatics
Neuron
PLoS Computational Biology
Science

श्रेणी:तंत्रिका सूचना विज्ञान श्रेणी:कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस श्रेणी:उभरती प्रौद्योगिकियां श्रेणी:जैव सूचना विज्ञान श्रेणी:अध्ययन के कम्प्यूटेशनल क्षेत्र

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 मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस पर अनुसंधान 1970 के दशक में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, लॉस एंजिल्स में [[ राष्ट्रीय विज्ञान संस्था |राष्ट्रीय विज्ञान संस्था]] के अनुदान के तहत शुरू हुआ, जिसके बाद [[DARPA|दरपा]] से एक अनुबंध हुआ।<ref name="Vidal1">{{cite journal |last1=Vidal |first1=JJ |year=1973 |title=Toward direct brain–computer communication|journal=Annual Review of Biophysics and Bioengineering |volume=2 |issue=1 |pages=157–80|doi=10.1146/annurev.bb.02.060173.001105|pmid=4583653}}</ref><ref name="Vidal2">{{cite journal|author=J. Vidal |year=1977 |title=ईईजी में मस्तिष्क की घटनाओं का वास्तविक समय का पता लगाना|url=http://www.cs.ucla.edu/~vidal/Real_Time_Detection.pdf |journal=Proceedings of the IEEE|volume=65|issue=5|pages=633–641|doi=10.1109/PROC.1977.10542|s2cid=7928242}}</ref> इस शोध के बाद प्रकाशित कागजात भी वैज्ञानिक साहित्य में मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस अभिव्यक्ति की पहली उपस्थिति को चिह्नित करते हैं। हाल ही में, ललाट लोब से निकाले गए सांख्यिकीय अस्थायी विशेषताओं के साथ [[ यंत्र अधिगम |यंत्र अधिगम]] के अनुप्रयोग के माध्यम से [[ह्यूमन कंप्यूटर इंटरेक्शन|मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन]] में अध्ययन, [[इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी]] डेटा ने मानसिक अवस्थाओं (आराम, तटस्थ, ध्यान केंद्रित) मानसिक भावनात्मक अवस्थाओं (नकारात्मक, तटस्थ, सकारात्मक)<ref>{{cite book |last1=Bird|first1=Jordan J.|url=https://www.disp-conference.org|title=ईईजी-आधारित ब्रेन-मशीन इंटरफेस के साथ मानसिक भावनात्मक भावनाओं का वर्गीकरण|last2=Ekart|first2=Aniko|last3=Buckingham|first3=Christopher D.|last4=Faria|first4=Diego R. |date=2019 |publisher=The International Conference on Digital Image and Signal Processing (DISP'19)|location=St Hugh's College, University of Oxford, United Kingdom|ref=birdeegemotions|access-date=3 December 2018|archive-url=https://web.archive.org/web/20181203202733/https://www.disp-conference.org/|archive-date=3 December 2018|url-status=dead}}</ref> और [[थैलामोकॉर्टिकल डिसरिथमिया]]<ref>{{cite journal |vauthors=Vanneste S, Song JJ, De Ridder D |date=March 2018 |title=मशीन लर्निंग द्वारा थैलामोकोर्टिकल डिसरिथमिया का पता लगाया गया|journal=Nature Communications |language=En |volume=9 |issue=1 |pages=1103 |bibcode=2018NatCo...9.1103V |doi=10.1038/s41467-018-02820-0 |pmc=5856824 |pmid=29549239}}</ref>को वर्गीकृत करने में उच्च स्तर की सफलता दिखाई है।
 === न्यूरोइंजीनियरिंग और न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स ===
-[[File:Neuron reconstruction and tracing illustration.png|250px|thumb|right|एक न्यूरॉन के आकारिकी के डिजिटल अनुरेखण का योजनाबद्ध चित्रण]]न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स तंत्रिका तंत्र में सूचना प्रवाह और प्रसंस्करण का वैज्ञानिक अध्ययन है। संस्थान के वैज्ञानिक मानव विचार में शामिल मस्तिष्क नेटवर्क के संगठन को प्रकट करने के लिए चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग जैसे मस्तिष्क इमेजिंग तकनीकों का उपयोग करते हैं। ब्रेन सिमुलेशन एक मस्तिष्क या मस्तिष्क के एक हिस्से के कार्यशील कंप्यूटर सिमुलेशन बनाने की अवधारणा है। तीन मुख्य दिशाएँ हैं जहाँ न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स को लागू किया जाना है:
+[[File:Neuron reconstruction and tracing illustration.png|250px|thumb|right|एक न्यूरॉन के आकारिकी के डिजिटल अनुरेखण का योजनाबद्ध चित्रण]]न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स तंत्रिका तंत्र में सूचना प्रवाह और प्रसंस्करण का वैज्ञानिक अध्ययन है। संस्थान के वैज्ञानिक मानव विचार में शामिल मस्तिष्क नेटवर्क के संगठन को प्रकट करने के लिए चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग जैसे मस्तिष्क इमेजिंग तकनीकों का उपयोग करते हैं। ब्रेन सिमुलेशन मस्तिष्क या मस्तिष्क के एक हिस्से का एक कार्यशील कंप्यूटर मॉडल बनाने की अवधारणा है। तीन मुख्य दिशाएँ हैं जहाँ न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स को लागू किया जाना है:
 * तंत्रिका तंत्र और तंत्रिका प्रक्रियाओं के [[तंत्रिका संगणना के मॉडल]] का विकास,
 * न्यूरोलॉजिकल डायग्नोस्टिक उपकरणों के लिए उपकरणों से डेटा का विश्लेषण करने के लिए उपकरणों का विकास,

v t e Neuroscience
Outline History
Basic science	Behavioral epigenetics Behavioral genetics Brain mapping Brain-reading Cellular neuroscience Computational neuroscience Connectomics Imaging genetics Integrative neuroscience Molecular neuroscience Neural decoding Neural engineering Neuroanatomy Neurochemistry Neuroendocrinology Neurogenetics Neuroinformatics Neurometrics Neuromorphology Neurophysics Neurophysiology Systems neuroscience
Clinical neuroscience	Behavioral neurology Clinical neurophysiology Neurocardiology Neuroepidemiology Neurogastroenterology Neuroimmunology Neurointensive care Neurology Neurooncology Neuro-ophthalmology Neuropathology Neuropharmacology Neuroprosthetics Neuropsychiatry Neuroradiology Neurorehabilitation Neurosurgery Neurotology Neurovirology Nutritional neuroscience Psychiatry
Cognitive neuroscience	Affective neuroscience Behavioral neuroscience Chronobiology Molecular cellular cognition Motor control Neurolinguistics Neuropsychology Sensory neuroscience Social cognitive neuroscience
Interdisciplinary fields	Consumer neuroscience Cultural neuroscience Educational neuroscience Evolutionary neuroscience Global neurosurgery Neuroanthropology Neurobioengineering Neurobiotics Neurocriminology Neuroeconomics Neuroepistemology Neuroesthetics Neuroethics Neuroethology Neurohistory Neurolaw Neuromarketing Neuromorphics Neurophenomenology Neurophilosophy Neuropolitics Neurorobotics Neurotheology Paleoneurobiology Social neuroscience
Concepts	Brain–computer interface Neural development Neural network (artificial) Neural network (biological) Detection theory Intraoperative neurophysiological monitoring Neurochip Neurodegenerative disease Neurodevelopmental disorder Neurodiversity Neurogenesis Neuroimaging Neuroimmune system Neuromanagement Neuromodulation Neuroplasticity Neurotechnology Neurotoxin
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Contents

न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स न्यूरोसाइकोलॉजी और न्यूरोबायोलॉजी में

तंत्रिका संगणना के मॉडल

न्यूरोकंप्यूटिंग प्रौद्योगिकियां

कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क

मस्तिष्क अनुकरण और दिमाग अपलोडिंग

मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस

न्यूरोइंजीनियरिंग और न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स

ब्रेन मैपिंग और सिमुलेशन

माइंड अपलोडिंग

न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स के सहायक विज्ञान

डेटा विश्लेषण और ज्ञान संगठन

इतिहास

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