Computational neuroscience (also theoretical neuroscience) is the study of brain function in terms of the information processing properties of the structures that make up the nervous system. It is an interdisciplinary science that links the diverse fields of neuroscience, cognitive science, and psychology with electrical engineering, computer science, mathematics, and physics. These computational models are used to frame hypotheses that can be directly tested by biological or psychological experiments.

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  • Computational neuroscience (also theoretical neuroscience) is the study of brain function in terms of the information processing properties of the structures that make up the nervous system. It is an interdisciplinary science that links the diverse fields of neuroscience, cognitive science, and psychology with electrical engineering, computer science, mathematics, and physics. Computational neuroscience is distinct from psychological connectionism and from learning theories of disciplines such as machine learning, neural networks, and computational learning theory in that it emphasizes descriptions of functional and biologically realistic neurons (and neural systems) and their physiology and dynamics. These models capture the essential features of the biological system at multiple spatial-temporal scales, from membrane currents, proteins, and chemical coupling to network oscillations, columnar and topographic architecture, and learning and memory. These computational models are used to frame hypotheses that can be directly tested by biological or psychological experiments. (en)
  • La neurociencia computacional es una ciencia interdisciplinar que enlaza los diversos campos de la neurociencia, la ciencia cognitiva, la ingeniería eléctrica, las ciencias de la computación, la física y las matemáticas. El término fue introducido por Eric L. Schwartz en una conferencia de 1985 en Carmel, California, a petición de la Systems Development Foundation, para ofrecer un resumen del estado actual de un campo que hasta entonces era nombrado de muy diversas formas: modelado neural, teoría cerebral y redes neurales. Las actas de esta reunión definitoria fueron publicadas más tarde en el libro "Neurociencia Computacional", MIT Press (1990). Las primeras raíces históricas del campo pueden ser rastreadas hasta el trabajo de personas como Hodgkin y Huxley, Hubel y Wiesel, y David Marr, por nombrar unos pocos. Hodgkin y Huxley desarrollaron la pinza de voltaje y crearon el primer modelo matemático del potencial de acción. Hubel y Wiesel descubrieron que las neuronas de la corteza visual primaria, la primera área cortical que procesa información desde la retina, poseían campos receptivos orientados y organizados en columnas (Hubel y Wiesel, 1959). El trabajo de David Marr se centró en las interacciones entre neuronas, sugeriendo un acercamiento computacional al estudio de cómo ciertos grupos funcionales de neuronas en el hipocampo y el neocórtex interactúan, almacenan, procesan y transmiten información. Los modelos computacionales biológicamente realistas de neuronas y dendritas comenzaron con las investigaciones de Wilfrid Rall, y el primer modelo multicompartimental se basó en la teoría de cables. La neurociencia computacional difiere del conexionismo psicológico y de las teorías del aprendizaje de disciplinas como el aprendizaje automático, las redes neurales y la teoría del aprendizaje estadístico en que enfatiza las descripciones funcional y biológicamente realistas de neuronas (y sistemas neurales), su fisiología y su dinámica. Estos modelos captan las características esenciales del sistema biológico en múltiples escalas espacio-temporales desde las corrientes de membranas, proteínas y acomplamiento químico hasta las oscilaciones de redes, la arquitectura topográfica y de columnas, y el aprendizaje y la memoria. Estos modelos computacionales se usan para probar hipótesis que puedan ser verificadas directamente mediante experimentos biológicos actuales o futuros. En la actualidad, este campo está experimentando una rápida expansión. Existe gran variedad de programas, como el GENESIS o el NEURON, que permiten un veloz y sistemático modelado in silico de neuronas realistas. El proyecto Blue Brain, una colaboración entre IBM y la Escuela Politécnica Federal de Lausanne, pretende construir una simulación biofísica detallada de una columna cortical en el superordenador Blue Gene. Este proyecto internacional tiene un subproyecto Cajal Blue Brain desarrollado en España, coordinado por la Universidad Politécnica de Madrid (Facultad de Informática y CeSViMa) en colaboración con el Instituto Cajal del CSIC. (es)
  • Les neurosciences computationnelles (NSC) sont un champ de recherche des neurosciences qui s'applique à découvrir les principes computationnels des fonctions cérébrales et de l'activité neuronale, c'est-à-dire des algorithmes génériques qui permettent de comprendre l'implémentation dans notre système nerveux central de nos fonctions cognitives. Ce but a été défini en premier lieu par David Marr dans une série d'articles fondateurs. On essaie de comprendre le cerveau à l'aide des modèles des sciences informatiques combinés à l'expérimentation et aux simulations numériques. Historiquement, un des premiers modèles introduits en neurosciences computationnelles est le modèle « intègre et tire » par Louis Lapicque en 1907. Cet article très influent en neurosciences théoriques et computationnelles introduit un des modèles les plus populaires encore à l'heure actuelle. Cet article a été traduit en anglais à l'occasion du centenaire de sa parution. Les neurosciences computationnelles visent donc à développer des méthodes de calcul pour mieux comprendre les relations complexes entre la structure et la fonction du cerveau et du système nerveux en général. Outre une meilleure connaissance de la cognition et de ses dysfonctionnements, cette démarche permet d'appliquer un transfert de ces connaissances neuroscientifiques en proposant de nouvelles méthodes de traitement de l'information et des dispositifs technologiques innovants. Elle peut s'appliquer à différents niveaux de description, de la molécule au comportement, et nécessite l'intégration constructive de nombreux domaines disciplinaires, des sciences du vivant à la modélisation. Les neurosciences computationnelles ne sont pas incluses dans la bio-informatique dont le champ recouvre les applications informatiques en biochimie, génétique, et phylogénie. (fr)
  • Computational Neuroscience (von engl. computation: Berechnung, Informationsverarbeitung, und Neuroscience: Neurowissenschaften, Hirnforschung) ist eine interdisziplinäre Wissenschaftsrichtung, die sich mit den informationsverarbeitenden Eigenschaften des Nervensystems beschäftigt. Informationsverarbeitung meint dabei das gesamte Spektrum der Hirnfunktionen von den verschiedenen Stufen der Verarbeitung von Sinneseindrücken bis zu kognitiven Funktionen wie Lernen, Gedächtnis, Entscheidungsfindung sowie die Steuerung des motorischen Systems zur Ausführung von Handlungen. Das wichtigste methodische Werkzeug der Computational Neuroscience ist die mathematische Modellierung von Bestandteilen des Nervensystems wie Nervenzellen, Synapsen und neuronalen Netzwerken mit den Methoden und Erkenntnissen der Biophysik und der Theorie der dynamischen und komplexen Systeme. Diese Modelle werden aufgrund ihrer Komplexität oft im Computer simuliert. Außerdem stellt die Computational Neuroscience auch Analysemethoden experimenteller neuronaler Daten zur Verfügung. Bei all diesen Ansätzen ist eine enge Zusammenarbeit von experimentell arbeitenden Wissenschaftlern aus den Disziplinen Biologie, Medizin, Psychologie und Physik sowie Theoretikern aus der Mathematik, Physik und Informatik erforderlich. Die experimentellen Daten bieten sowohl die Grundlage für die Modelle (z. B. elektrophysiologische Eigenschaften von Nervenzellen und Synapsen, Netzwerkstrukturen in realen Nervennetzen) als auch die Möglichkeit zum Testen ihrer Vorhersagen, etwa über bestimmte dynamische oder informationsverarbeitende Eigenschaften. Die Modelle wiederum bieten die Möglichkeit, die oftmals vielfältigen und z. B. widersprüchlich erscheinenden Ergebnisse der Experimente systematisch zu ordnen und durch mathematische Analyse und Simulation komplexe Zusammenhänge zu erkennen, die ohne diese Methode nur schwer oder gar nicht zu erfassen sind. Gegenstand der Modellierung sind Strukturen auf allen Größen- und Komplexitätsskalen, angefangen von biophysikalischen Simulationen der molekularen Dynamik bestimmter Ionenkanäle und Neurotransmitter, über Modelle einzelner Nervenzellen, bis hin zu komplexen Netzwerkmodellen, die Interaktionen zwischen Hirnregionen nachbilden. Abhängig von der Fragestellung können diese Modelle sehr unterschiedliche Abstraktionsgrade aufweisen, d.h., entweder eng an experimentelle Daten angelegt werden oder eher die generellen Prinzipien und Strukturen abbilden und formalisieren, die aus den Experimenten gewonnen wurden. Computational Neuroscience kann bis zu einem gewissen Grad gegenüber konnektionistischen Theorien der Psychologie, reinen Lerntheorien wie Maschinenlernen und künstlichen neuronalen Netzwerken sowie dem Gebiet der Neuroinformatik abgegrenzt werden, obgleich diese Gebiete zum Teil parallele Entwicklungsgeschichten haben und teilweise auch ähnliche Ziele verfolgen. Modellierungsansätze der Computational Neuroscience haben den Anspruch, bestimmte Aspekte der neuronalen Strukturen biologisch realistisch abzubilden und direkte Vorhersagen über entsprechende Experimente zu machen. Konnektionistische Modelle verfolgen ein ähnliches Vorhersageziel auf der Ebene psychophysikalischer Experimente, haben aber nur einen eingeschränkten Anspruch auf biologischen Realismus, der sich auf die Struktur der Verknüpfungen und die Fähigkeit zum Lernen beschränkt. Ähnliches gilt für die Lerntheorien, die aber oft zusätzlich auch für rein technische Zwecke verwendet werden, etwa für die Vorhersage einer komplexen Zeitreihe oder zur Mustererkennung in Bildern. In diesen anwendungsorientierten Bereichen spielt die Analogie zum Gehirn nur eine untergeordnete Rolle, ein Verständnis menschlicher Informationsverarbeitung wird nicht angestrebt. Die Neuroinformatik schließlich nimmt, ihrem Namen folgend, eine informatische Sichtweise auf die Neurowissenschaften ein. Das beinhaltet unter anderem die Entwicklung von Datenbanken, Datenstrukturen und Standards zur effizienten Speicherung, Archivierung und zum Austausch experimenteller Daten sowie die Entwicklung von Software sowohl zur Modellierung neuronaler Systeme (z. B. Neuron, Genesis, NEST) und zur Erfassung und Analyse experimenteller Daten. Abstraktere Ansätze wie künstliche neuronale Netzwerke und maschinelles Lernen werden bisweilen ebenfalls der Neuroinformatik zugerechnet. (de)
  • Le neuroscienze computazionali si occupano della ricerca e dello studio di modelli computazionali, basati biologicamente, applicabili alle funzioni cognitive, il tutto in un'ottica connessionista. Lo scopo è capire con quali circuiti, con relative variabili e costanti, il cervello supporti il linguaggio, la cognizione numerica, la cognizione spaziale etc. (it)
  • 計算論的神経科学(けいさんろんてきしんけいかがく、英語:computational neuroscience)は、脳を情報処理機械に見立ててその機能を調べるという脳研究の一分野である。先駆的業績はマッカロクとピッツの形式ニューロンモデル、ホジキンとハクスレー(ノーベル賞受賞)などがあるが、当時は計算論的神経科学という言い方はなかった。他の先駆者にマイケル・アービブや甘利俊一などがいる。特に視覚の計算理論で知られるデビッド・マーの功績で現代的計算論的神経科学が確立した。 デビッド・マーは彼の著書"Vision"の中で、脳を理解するためには異なる3つのレベルでの理解が必要であると主張し、情報処理システムとしての脳を研究するための指針を与えた。3つのうち最上位のレベルは抽象的な計算理論である。そこでは、計算の目的は何か、何故それが適切なのか、そしてその実行可能な方略の論理は何なのかということが問われる。また、最下層のレベルはハードウェアのレベルであり、明らかとなった計算問題がどのような物理的な機構により解かれているかというものだ。具体的には神経細胞や神経回路などが対象となる。さらに、この上位の計算理論と下位のハードウェアのレベルをつなぐ概念としてアルゴリズムと表現というレベルがある。これは、脳に入出力される情報の表現および入力から出力に変換するのに用いられるアルゴリズムについてのレベルで、上位の計算理論がハードウェアの上でどのように実現されるのかを理解しようとする。マーによる以上のようなレベルを意識して、上位のレベルから研究を行うアプローチを計算論的神経科学という。 * 計算理論(computational theory) 計算の目的とその適切性を議論し、実行可能な方法の論理を構築 * アルゴリズムと表現(algorithm and representation) 計算理論の実行方法。特にその入力と出力の表現と変換のためのアルゴリズム * ハードウェアによる実現(hardware implementation) 表現とアルゴリズムの物理的な実現 このような定義に沿って行われる計算論的アプローチは、神経生理学などから実験的に集められた神経細胞の動作や結合などの知見からボトムアップ的に脳の情報処理の仕組に迫る方法とは逆に、脳が行っている情報処理の計算理論から順に情報表現やアルゴリズム、神経回路の構成としてのハードウェアの仕組を解明するというトップダウン的な手法である。しかし、近年、脳の網羅的なデータを現実に蓄積できる実験技術が確立してきている。そのため、欧州でのブルーブレインプロジェクトや、米国のコネクトームプロジェクトの様に、データにもとづくボトムアップ的な情報にもとづく脳の理解の重要性が、計算論的神経科学 (Computational Neuroscience)では強調される様になってきており、トップダウン的な枠組みは、すでに古みを帯びてきている。世界の潮流とはずれる形で、日本で計算論的神経科学をとりわけ推進してきた研究チーム(ATR)は、実現性もしくはオリジナリティに乏しい社会応用を強調する様になっており、いまだに不十分である脳を理解する目的がぼやけている。そのため、国内では、堅実な計算論的神経科学を展開できている新たな研究チームの勃興と世代交代のうねりが見える。 (ja)
  • A neurociência computacional (ou neurociência teórica) é a área da neurociência que tem por objetivo o estudo das funções cerebrais em termos de processamento da informação que fazem o sistema nervoso.. Por sua própria natureza ela é uma ciência interdisciplinar que combina diferentes campos do saber, como a neurobiologia, a física, a ciência da computação, a engenharia elétrica, a matemática aplicada e a psicobiologia. A neurociência computacional é distinta do conectismo psicológico e das teorias de disciplinas como a aprendizagem de máquinas, redes neurais, e teoria da aprendizagem computacional na medida em que enfatiza descrições funcionais e biologicamente realistas de neurônios e sistemas neurais, e sua fisiologia e dinâmica de aprendizagem. Estes modelos capturaram as características essenciais do sistema biológico em múltiplas escalas espaço-temporais, a partir de correntes de membrana, proteínas e acoplamento químico às oscilações de rede, arquitetura colunar e topográfico e de aprendizagem e memória. Estes modelos computacionais são usados para enquadrar hipóteses que podem ser diretamente testadas por experimentos biológicos ou psicológicos. (pt)
  • 計算神經科學(Computational neuroscience)為一種跨領域科學,包含神經科學、認知科學、資訊工程、電腦科學、物理學及數學。 這個詞首次出現於1985年,由史瓦茲於加州卡莫市主辦的會議中提出。其後出現的類似名詞包含neural modeling, brain theory 及 neural networks。後來相關的解釋定義皆收錄於麻省理工學院出版(1990)之Computational Neuroscience一書內。有關此領域的研究最早可追溯自艾倫·勞埃德·霍奇金與安德魯·赫胥黎、大衛·休伯爾與托斯坦·威澤爾,以及大衛·馬爾等人。以及艾倫·勞埃德·霍奇金與安德魯·赫胥黎發明Voltage clamp技術,首次成功的將動作電位數值化。大衛·休伯爾及托斯坦·威澤爾則發現主要視覺皮質區(primary visual cortex),此區負責處理由虹膜傳來的第一手訊息,將接收區與彙整區做出整理(大衛·休伯爾與托斯坦·威澤爾, 1962)。 (zh)
  • Вычислительная нейробиология — междисциплинарная наука, целью которой является объяснение в терминах вычислительного процесса того, как биологические системы, составляющие нервную систему, продуцируют поведение. Она связывает нейробиологию, когнитивистику и психологию с электротехникой, информатикой, вычислительной техникой, математикой и физикой. Вычислительная нейробиология отличается как от коннекционистского подхода в искусственном интеллекте, так и от направлений, связанных с обучающимися системами: машинного обучения, нейронных сетей и теории вычислительного обучения, — тем, что стремится построить биологически и функционально адекватные модели нейронов и нервных систем с учётом их физиологии и динамики. Эти модели отражают все существенные параметры биологических систем на множестве пространственно-временных шкал, начиная от мембранных токов, белков, химических связей и заканчивая макроколебаниями, столбчатой и топографической архитектурами, памятью и обучением. Данные вычислительные модели используются для построения гипотез, которые могут быть проверены постановкой биологических или психологических экспериментов. Английский термин «computational neuroscience» был предложен Эриком Шварцем (Eric L. Schwartz), который в 1985 году организовал по просьбе Фонда развития систем (Systems Development Foundation) конференцию в Кармеле, шт. Калифорния, посвящённую обзору современного состояния соответствующей области, которая до того момента называлась моделированием нервных систем, теорией мозга, нейронными сетями и т. п. Труды этой значимой конференции были опубликованы в 1990 году в виде книги «Вычислительная нейробиология» («Computational Neuroscience»). (ru)
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  • 計算神經科學(Computational neuroscience)為一種跨領域科學,包含神經科學、認知科學、資訊工程、電腦科學、物理學及數學。 這個詞首次出現於1985年,由史瓦茲於加州卡莫市主辦的會議中提出。其後出現的類似名詞包含neural modeling, brain theory 及 neural networks。後來相關的解釋定義皆收錄於麻省理工學院出版(1990)之Computational Neuroscience一書內。有關此領域的研究最早可追溯自艾倫·勞埃德·霍奇金與安德魯·赫胥黎、大衛·休伯爾與托斯坦·威澤爾,以及大衛·馬爾等人。以及艾倫·勞埃德·霍奇金與安德魯·赫胥黎發明Voltage clamp技術,首次成功的將動作電位數值化。大衛·休伯爾及托斯坦·威澤爾則發現主要視覺皮質區(primary visual cortex),此區負責處理由虹膜傳來的第一手訊息,將接收區與彙整區做出整理(大衛·休伯爾與托斯坦·威澤爾, 1962)。 (zh)
  • Computational neuroscience (also theoretical neuroscience) is the study of brain function in terms of the information processing properties of the structures that make up the nervous system. It is an interdisciplinary science that links the diverse fields of neuroscience, cognitive science, and psychology with electrical engineering, computer science, mathematics, and physics. These computational models are used to frame hypotheses that can be directly tested by biological or psychological experiments. (en)
  • La neurociencia computacional es una ciencia interdisciplinar que enlaza los diversos campos de la neurociencia, la ciencia cognitiva, la ingeniería eléctrica, las ciencias de la computación, la física y las matemáticas. El término fue introducido por Eric L. Schwartz en una conferencia de 1985 en Carmel, California, a petición de la Systems Development Foundation, para ofrecer un resumen del estado actual de un campo que hasta entonces era nombrado de muy diversas formas: modelado neural, teoría cerebral y redes neurales. Las actas de esta reunión definitoria fueron publicadas más tarde en el libro "Neurociencia Computacional", MIT Press (1990). Las primeras raíces históricas del campo pueden ser rastreadas hasta el trabajo de personas como Hodgkin y Huxley, Hubel y Wiesel, y David Marr, (es)
  • Computational Neuroscience (von engl. computation: Berechnung, Informationsverarbeitung, und Neuroscience: Neurowissenschaften, Hirnforschung) ist eine interdisziplinäre Wissenschaftsrichtung, die sich mit den informationsverarbeitenden Eigenschaften des Nervensystems beschäftigt. Informationsverarbeitung meint dabei das gesamte Spektrum der Hirnfunktionen von den verschiedenen Stufen der Verarbeitung von Sinneseindrücken bis zu kognitiven Funktionen wie Lernen, Gedächtnis, Entscheidungsfindung sowie die Steuerung des motorischen Systems zur Ausführung von Handlungen. (de)
  • Les neurosciences computationnelles (NSC) sont un champ de recherche des neurosciences qui s'applique à découvrir les principes computationnels des fonctions cérébrales et de l'activité neuronale, c'est-à-dire des algorithmes génériques qui permettent de comprendre l'implémentation dans notre système nerveux central de nos fonctions cognitives. Ce but a été défini en premier lieu par David Marr dans une série d'articles fondateurs. On essaie de comprendre le cerveau à l'aide des modèles des sciences informatiques combinés à l'expérimentation et aux simulations numériques. (fr)
  • 計算論的神経科学(けいさんろんてきしんけいかがく、英語:computational neuroscience)は、脳を情報処理機械に見立ててその機能を調べるという脳研究の一分野である。先駆的業績はマッカロクとピッツの形式ニューロンモデル、ホジキンとハクスレー(ノーベル賞受賞)などがあるが、当時は計算論的神経科学という言い方はなかった。他の先駆者にマイケル・アービブや甘利俊一などがいる。特に視覚の計算理論で知られるデビッド・マーの功績で現代的計算論的神経科学が確立した。 * 計算理論(computational theory) 計算の目的とその適切性を議論し、実行可能な方法の論理を構築 * アルゴリズムと表現(algorithm and representation) 計算理論の実行方法。特にその入力と出力の表現と変換のためのアルゴリズム * ハードウェアによる実現(hardware implementation) 表現とアルゴリズムの物理的な実現 (ja)
  • A neurociência computacional (ou neurociência teórica) é a área da neurociência que tem por objetivo o estudo das funções cerebrais em termos de processamento da informação que fazem o sistema nervoso.. Por sua própria natureza ela é uma ciência interdisciplinar que combina diferentes campos do saber, como a neurobiologia, a física, a ciência da computação, a engenharia elétrica, a matemática aplicada e a psicobiologia. Estes modelos computacionais são usados para enquadrar hipóteses que podem ser diretamente testadas por experimentos biológicos ou psicológicos. (pt)
  • Вычислительная нейробиология — междисциплинарная наука, целью которой является объяснение в терминах вычислительного процесса того, как биологические системы, составляющие нервную систему, продуцируют поведение. Она связывает нейробиологию, когнитивистику и психологию с электротехникой, информатикой, вычислительной техникой, математикой и физикой. (ru)
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  • Computational neuroscience (en)
  • Computational Neuroscience (de)
  • Neurociencia computacional (es)
  • Neurosciences computationnelles (fr)
  • Neuroscienze computazionali (it)
  • 計算論的神経科学 (ja)
  • Neurociência computacional (pt)
  • Вычислительная нейробиология (ru)
  • 計算神經科學 (zh)
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