Исследователи центра нейроэкономики и когнитивных исследований представили результаты своей работы на международной конференции в Барселоне

17-20 июня в Барселоне прошла десятая ежегодная Международная конференция по математическим нейронаукам (International Conference on Mathematical Neuroscience). На данной площадке ведущие исследователи встречаются для обсуждения междисциплинарных задач на стыке математики, вычислительных нейронаук и искусственного интеллекта.

В этом году, на конференции результаты своей работы представили сотрудники Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ: руководитель группы математического моделирования, ведущий научный сотрудник, к.ф.-м.н. Денис Захаров и магистр ЕТМА, стажер-исследователь Даниил Радушев. Ими были сделаны два доклада по теории синхронизации спайковых нейронных сетей.

Выступление стажера-исследователя Радушева Даниила

Захаров Денис Геннадьевич

Даниил выступил с получасовым устным докладом "Metric framework of coherent activity patterns identification in spiking neuronal networks", презентующим новый методологический подход к анализу активности спайковых нейронных сетей. В этом докладе был описан математический аппарат, разработанный для геометрического анализа нейросетевой активности, а также продемонстрированы примеры применения нового метода в реальных исследовательских задачах. Также, был представлен стендовый доклад "Coherent states in the interacting populations of interneurons and pyramidal cells with ring nonlocal connections", посвященный механизмам генерации гамма-ритма в мозге человека.

Денис Захаров:
«В нашей группе достаточно давно ведутся работы по развитию математического аппарата теории синхронизации для исследования активности спайковых нейронных сетей и его применению для моделирования процессов, протекающих в мозге. На этой конференции мы представили наши последние результаты, которые вызвали живой интерес со стороны наших коллег. Хочу отметить большой вклад Даниила в эту работу и его великолепный доклад!»

Даниил Радушев:
"Мы предлагаем новый способ исследовать паттерны скоординированной активности нейронов в сети. В отличие от уже существующих подходов, характеризовавших состояние сети с помощью одной или нескольких величин, например, параметра порядка, мы рассматриваем нейросеть как геометрический объект, а ее состояние интерпретируем как функцию. Изучая эту функцию на пространстве нейронов, мы точно локализуем области скоординированной активности и можем детально описать паттерн такой активности. Это позволяет успешно решать научные задачи, ранее казавшиеся трудноразрешимыми."

*Исследования выполненены при поддержке программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ и гранта Российского научного фонда (проект № 24-68-00030)