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“人机融合智能”系列线上论坛首期:脑机接口与人工智能成功举办

导读:2021年5月15日,由中国人工智能学会主办,CAAI人机融合智能专委会、复旦大学智能机器人研究院和清华大学脑与认知科学研究院承办的人机融合智能系列线上论坛第一期在19点准时上线。人机融合智能系列线上论坛第一期获得了广泛的关注,累计在线观看人次超32万。... 2021年5月15日,由中国人工智能学会主办,CAAI人机融合智能专委会、复旦大学研究院和清华大学脑与认知科学研究院承办的 人机融合智能 系列线上论坛第一期在19点准时上线。 人机融合智能 系列线上论坛第一期获得了广泛的关注,累计在线观看人次超32万。展示人机融合智能领域发展潜力本期论坛由复旦大学研究院副研究员康晓洋主持,围绕脑机接口与人工智能主题,邀请了清华大学自动化系助理教授乔晖、清华大学信息科学与技术国家研究中心助理研究员郭雨晨和复旦大学类脑智能科学与技术研究院副研究员加福民三位青年科学家,在直播平台为大家带来了精彩的学术报告,分享了各自领域的最新前沿进展与相关研究经验,并对观众提出的问题一一解答。此次线上论坛顺利召开,为学者提供了学术的交流平台,使参与论坛的观众深入了解到脑机接口与人工智能领域的部分前沿方向与进展,也感受到了人机融合智能领域的无限发展潜力,同时为后续开展的系列论坛积累了宝贵的经验。三位青年科学家分享学术报告乔晖教授首先介绍了无监督模态迁移光学显微成像技术。在显微成像中,由于生物活动的高速动态特性,或者成像模态的非兼容性,以及样本制备的不可逆性,获取配对的训练数据在很多场景下是不可行的,推进深度学习在生物医学成像领域走向实用,必须破除对配对训练数据的依赖。本报告着重于介绍乔晖教授课题组近期在无监督模态迁移光学显微成像的一些相关研究和应用探索。乔晖教授线上进行报告接着,郭雨晨研究员介绍了高效深度学习的理论与应用。他在报告中主要分享了如下问题:与强算力为深度学习的崛起奠定了基础,但深度学习一定依赖于与强算力吗?在互联网数据的长尾效应下,如何在数据稀少的条件下为尾部数据构建深度学习模型?在广泛存在的边缘设备(如摄像头、手机)中,如何在计算资源受限的条件下部署复杂的深度学习模型?报告探讨了在小数据与弱算力的条件下,以脑启发的理论实现高效深度学习的途径。郭雨晨研究员回答线上观众提问最后,加福民副研究员对频率依赖的脑深部闭环调控治疗帕金森病进行了讲解。丘脑底核高频电刺激(130 Hz以上)治疗帕金森病,不仅能显著改善其震颤、肌强直及运动迟缓等症状,还能减少服用药物引起的运动波动,延长开期时间,已经成为帕金森病治疗的首选外科疗法。然而对冻结步态等中线症状却改善有限,甚至会使其恶化;相对低频(60 Hz-80 Hz)能够在一定程度上改善,但对帕金森病主要症状的控制效果就会下降。在脑起搏器国产化的过程中,临床实践与理论相结合,加福民老师所在团队首次提出了丘脑底核变频刺激治疗帕金森病冻结步态的新疗法,在临床上产生了一定的效果。然而,变频刺激疗法仍然需要进一步的完善乃至基础研究,未来如何与闭环刺激和人工智能技术结合,将会面临更多的挑战和机会。加福民副研究员进行报告


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