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    學術動態

    多尺度“全細胞”仿生模型與神經元自適應編碼的研究

    發布日期:2019-05-14    瀏覽次數:

    報告題目:Multi-scale Biomimetic ‘Whole-cell’ Models to Study Adaptive Encoding

    多尺度全細胞仿生模型與神經元自適應編碼的研究

    報告時間:20195141600-1730

    報告地點:工學院548會議室

    報告人:宋卓異博士,復旦大學類腦智能科學與技術研究院

    聯系人:趙雪彥 13241787991

     

    報告摘要:

    Receptor neurons supersede manmade sensors in their ability to adapt according to environmental changes (adaptation). The underlying mechanisms still remain traditional challenges in sensory neuroscience. To study this adaptation process, I construct multi-scale computational models for sensory receptors, which aim to link signal transduction dynamics from the molecular to the systems level. I will talk about my multi-scale modelling approach and how it helped to uncover several 100-year scientific puzzles in sensory adaptation: 1) how a stochastic adaptive sampling mechanism allows a fly photoreceptor to encode logarithmic light intensity changes; 2) how their photoreceptors determine that predator flies can see better than prey flies? 3) what temporal stimulus can maximally drive a sensory neuron? 4) how light-induced photoreceptor movements help the fly eye to combat motion blur, rather than causing it?

     

    報告人簡介:

    宋卓異博士為復旦大學類腦科學與技術研究院青年研究員。宋博士有在控制科學和神經科學領域交叉學科的研究背景,于2011年獲得英國謝菲爾德大學自動控制與系統工程系博士學位,之后分別在倫敦大學學院和謝菲爾德大學任博士后研究員,2019年初,加入復旦類腦科學與技術研究院。

    宋博士長期致力于構建多尺度及大型計算機仿真模型研究神經編碼問題,即神經系統將環境信息編碼為神經信息,以便在大腦中產生智能。宋博士的模型幫助科學家解決昆蟲視覺領域的若干難題,如1)果蠅光感受器如何自適應產生10個數量級大動態范圍(普通相機只有4個數量級);2)果蠅視覺系統如何通過微跳視眼動機制實現高分辨感知。相關成果發表于Current Biology,eLife, Journal of Neuroscience. 研究興趣主要集中在多尺度類腦模型的構建與自適應神經編碼研究。

     

    歡迎廣大師生參加




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