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“人工智能与脑科学的对比与融合”
A01：感知与预测 深度学习如今在模式识别中已经取得了很高的性能。我们将利用信息论来阐明它为什么以及在什么条件下起作用，并且利用深度学习得到的各层中的信息表示来理解大脑各个区域神经元的信息表示。 我们将通过与各种分层贝叶斯推理算法的比较，验证大脑感觉皮层神经回路实现分层贝叶斯推理的假设。 A02：运动与行为 虽然机器人技术已经进步，但如今的人形机器人的运动能力仍然不如三岁儿童。我们将通过与大脑的运动学习机制进行比较来明确其中的不足。具体来说，我们的目标是阐明大脑从多自由度系统中的有限数据中学习充分的内部模型的机制，并在此基础上实现人形机器人的学习控制。 大脑感觉皮层的学习可以理解为依赖外界信息的无监督学习，而运动皮层的学习则需要创建自发运动所必需的信息表征，其背后的原理仍不清楚。此外，基底神经节有直接通路和间接通路两大回路，且有多种控制学习的多巴胺，但这其中的计算意义尚不清楚。我们将寻求通过将学习理论与大脑数据相结合来对这些问题获得新的认识。 A03：认知与社会性 人类的认知功能被认为是通过对模拟感觉运动信息进行分类和分割来实现的。我们着眼于实现这一目标的理论模型——双分割分析，并探索其在大脑中实现的可能性，以及将其应用于人形机器人的模仿学习和意图估计。 “心理模拟”和“心智理论”在人类智力行为，尤其是社会行为中发挥着重要作用，其在脑中的位置正通过fMRI实验等方法阐明。通过阐明神经回路层面的表达和学习原理，我们希望能够理解精神分裂症和自闭症等疾病，并以此设计出更自然的人形机器人和智能代理。 3）研究区域设置期结束后的预期成果。
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心理意象与神经调节技术的结合在临床神经科学转化研究领域引起了越来越多的关注（Skottnik and Linden，2019）。神经反馈是一种神经调节技术，通过“实时”呈现正在进行的大脑活动的表现形式，对特定的大脑区域或网络进行自我调节，即向参与者提供信息以实现心理意象自适应策略（Megumi 等人，2015 年；Sitaram 等人，2016 年；De Vico Fallani 和 Bassett，2019 年；Pamplona 等人，2020 年）。尽管最近广泛使用实时功能性磁共振成像 (rt-fMRI) 神经反馈，但服务于其认知成分和临床影响的潜在神经机制仍然是持续争论的主题（Kadosh and Staunton，2019 年；Paret 等人，2019 年）。学习控制大脑活动通常与识别个性化心理策略有关（Paret 等人，2018 年）。强化学习和操作性条件反射理论已被讨论为神经反馈机制的模型（Paret 等人，2018 年；Shibata 等人，2019 年），因为目标神经模式和正向奖励的重复配对会增强区域可塑性（Richards 等人，2019 年）。在最近的一项荟萃分析中，Emmert 等人（2016 年）研究了神经反馈中涉及的各种神经网络。作者描述了一个复杂的结构，很可能反映了不同的认知过程，包括奖励处理和决策（Haber 和 Knutson，2010 年）。这些过程包括不同网络的参与，例如在认知要求高的任务、心理策略的准备和执行中激活的中央执行网络，以及与注意力控制和监控相关的显着网络（Sridharan 等人，2008 年；Eckert 等人，2009 年）。区分与神经反馈训练相关的特定神经特征的研究已经强调了几个皮质和皮质下结构，特别是关键的纹状体亚区域。更强的腹侧纹状体激活与训练成功相关（Johnston 等人，2010 年）。最近的证据表明，在神经反馈训练期间，认知、非任务特定的控制区域网络以及与奖励和反馈监控有关的区域持续被激活（Skottnik 等人，2019 年）。无论任务如何，特定大脑区域的意志调节都伴随着纹状体内激活的增加。总之，这些发现表明奖励网络，特别是纹状体，在神经反馈训练中起着核心作用。
致电2021年轻的Restillers
áreatemática：生物ociacias yBiotecnologíaNombre：Almoudo Castillo，Maria Coreceencia：RYC2021-031051-I Correoelectrónico：malmcas@upo.es@upo.estítulo：título：título：细胞身份识别机制和分配机制和分配的机制，或分配的机制，既定力备忘录：毕业后，我决定在巴塞罗那大学（UB）学习一位发育生物学硕士学位，并发现了有关Planarian再生的信息。这些蠕虫能够在切成碎片后的几天内再生整个比例的动物。因此，了解这些组织如何识别它们所缺少的内容并将其再生它，对我来说是学习控制图案，大小和相称性的机制的理想模型。在我的博士学位研究期间，我描述了非典型的Wnt信号对于定位再生器官的定位至关重要，而JNK如何充当控制plan骨体再生启动和重新缩放的信号枢纽。由于模型的主要技术局限性，我总是错过更精确地量化这些形态发生机制的可能性。这就是为什么我决定搬到图宾根（德国）的马克斯·普朗克研究所（Max Planck Institute）进行我的术后，旨在获取进行定量形态发生的知识和所需的工具，并通过使用最合适的研究模型来学习成像，生物物理学和计算机建模，从而获得更跨学科的背景。在那里，与我的计算机科学家同事一起，我们描述了一种新颖且非常优雅的缩放机制，胚胎可以感觉到它们的大小并按比例调整不同组织的量。这项工作向我展示了生物学与建模之间的对话，以解释复杂的生物学过程，并使我了解了跨学科项目所需的编程基础的理解。为了确定我独立研究的基础，我决定获取有关组织的物理力和机械特性的知识。最终使用我在信号身份和缩放方面的专业知识来了解如何将这些不同信息来源互连以生成一个完美形成，图案的器官，并且与最终大小相称地缩放。考虑到这一点，我搬到了Centro Andaluz deBiologíadel Desarrollo（CABD），这为我提供了一个出色的基础设施，以进行我设想的创新和多学科项目。在这个项目中，2019年，我获得了玛丽·斯库洛多夫斯卡（Marie Sklodowska-Curie）博士后奖学金，这使我能够开发自己的独立研究线，并从Fundación社会La Caixa获得了初级领导者赠款，我开始领导自己的研究团队。在2021年，我从西班牙的部长获得了我的第一个Proyecto I+D+I，以巩固我的独立研究小组。与我的新团队一起，我旨在描述Wnt身份规范和YAP机械调节之间通信的分子和转录基础，以产生比例且形状完美的眼睛。以后分析这些机械信号的相互作用和缩放能力是否保持在通过ESC产生的体外眼器官中。i最终旨在为下一代再生疗法建立生物学基础，因为力学，身份规范和器官大小之间的协调对于器官可塑性和整合至关重要，这对于器官再生及其后来的移植是必需的。
samartha brahmbhatt
指导出版物1。“针对目标投掷的最终效力者的识别和学习控制” - Hasith Venkata Sai Pasala，Nagamanikandan Govindan和Samarth Brahmbhatt，IEEE Robotics and Automation and Automation Fetters，第1卷。9，不。11，pp。9558-9564，2024年11月2。“ Imagine2Servo: Intelligent Visual Servoing with Diffusion-Driven Goal Generation for Robotic Tasks ” - Pranjali Pathre, Gunjan Gupta, M. Nomaan Qureshi, Mandyam Brunda, Samarth Brahmbhatt , and K. Madhava Krishna, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2024 3.“ OpenBot-Fleet：与真实机器人进行集体学习的系统” - MatthiasMéuller，Samarth Brahmbhatt，Ankur Deka，Ankur Deka，Quentin Leboutet，David Hafner和Vladlen Koltun和Vladlen Koltun，国际机器人和自动化（ICRA）2024 4。“偷偷摸摸的人：偷偷摸摸的声学本地化” - 孟尤杨，帕特里克·格雷迪，萨玛斯·布拉姆布哈特，Arun Balajee Vasudevan，Charles C. Kemp，Charles C. Kemp和James Hays，Inter-National-National-National-National-National-National-National-inter-National-inter-National-national-inter-National-national-of Robotics and Automation and Automation（ICRA）20224 5。“基于触觉的对象插入政策的零射击” - 萨玛斯·布拉姆·伯特（Samarth Brahmbhatt），安卡尔·德卡（Ankur Deka），安德鲁·斯皮尔伯格（Andrew Spielberg）和马蒂亚斯·米勒（MatthiasMéuller），国际机器人和自动化会议（ICRA）2023 6。“压力之间：估算单个RGB图像的手压力” - 帕特里克·格雷迪，昌昌唐，萨玛斯·布拉姆·Bhatt，克里斯托弗·D·特里克，陈德·沃恩，詹姆斯·海斯，詹姆斯·海斯和查尔斯·肯普，欧洲计算机视觉会议（ECCV）2022（ORAL）7。“对软机器人抓手的视觉压力估计和控制” - 帕特里克·格雷迪，杰里米·A·柯林斯，萨玛斯·布拉姆·布拉特，克里斯托弗·D·特·特维格，昌昌唐，詹姆斯·海斯和查尔斯·C·坎普，IEEE/RSJ IEEE/RSJ国际智能机器人与系统（IROS）（IROS）2022 8。“联系人：优化联系以提高抓地力” - 帕特里克·格雷迪，郑昌，明·沃，克里斯托弗·D。“联系人：带有物体接触和手动姿势的grasps的数据集” - 萨马斯·布拉姆·汉特（Samarth Brahmbhatt），昌昌唐（Chengcheng Tang），克里斯托弗·D·特克格（Christopher D. Twigg），查尔斯·C·肯普（Charles C.“走向无标记的抓握捕获” -Samarth Brahmbhatt，Charles C. Kemp和James Hays，AR/VR计算机视觉的第三次研讨会，CVPR 2019 11.“ ContactGrasp：来自接触的功能性多手指掌握综合” - Samarth Brahmbhatt，Ankur Handa，James Hays和Dieter Fox，IEEE/RSJ国际智能机器人和系统国际会议（IROS）2019