Ferramentas matemáticas necessárias para a modelagem de fenômenos complexos

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Matemática

Dado que a formação matemática avançada é fundamental para ajudar a resolver algumas das questões mais desafiadoras sobre o cérebro funciona, por que há tão poucos neurocientistas matemáticos?

Eu odiava biologia quando eu era criança. Foi muito confuso, muito raso, muito sem princípios para o meu gosto, e eu desisti de estudar na escola quase tão rápido quanto eu podia.

Em vez disso, eu queria entender os princípios gerais de como tudo funciona. Eu queria ser um físico teórico. Um diploma conjunto em matemática e física me deu uma grande educação nas ferramentas matemáticas necessárias para a modelagem de fenômenos complexos.

Mas também aprendi que a física já havia sido explorado por muitas grandes mentes para os gostos de me fazer muito de uma contribuição, então eu olhei para uma nova direção. Pouco me fez perceber isso iria me levar de volta para a biologia.

Aprender como aprendemos

O primeiro passo veio na forma de uma oportunidade de trabalhar brevemente com Geoff Hinton, então na Universidade Carnegie Mellon, mas agora no Google. Ele estava desenvolvendo algoritmos de aprendizagem para redes neurais artificiais.

Aqui era algo realmente emocionante: um novo campo de máquinas de aprendizagem com a promessa de resolver os problemas que são sem esforço para os seres humanos, mas parecem quase impossível para máquinas, como tradução e reconhecimento de objeto visual.

Mas quando eu comecei a trabalhar na inteligência artificial (AI), descobri que muitas pessoas no AI na época não pensava que estudar como o comportamento inteligente emerge em sistemas nervosos biológicos foi útil para a construção de máquinas inteligentes. Algumas pessoas ainda pensam isso, mas a maioria concorda que foi um grande erro.

Eu, então, construiu modelos de redes neurais de como a parte visual do nosso cérebro se desenvolve. O objetivo foi compreender como nosso cérebro aprende a estrutura subjacente dos padrões de estimulação visual que recebemos quando crescer. Notavelmente, os princípios matemáticos envolvidos estão relacionados com as empresas de algoritmos, como Google e Facebook agora usar dados de minas a partir da Internet.

Mas por esta altura eu era viciado em compreender a biologia, a mesma coisa que eu odiava a escola. Felizmente, ao longo dos anos eu tive o privilégio de conhecer muitos pendentes neurocientistas, os quais eram extremamente favoráveis ​​a trazer mais pessoas com formação em matemática, física e engenharia em seu campo.

Modelagem como o cérebro funciona

Outro problema que eu me interessei em como era fibras nervosas crescem são guiados em direção a seus alvos no cérebro em desenvolvimento. Isto é importante porque muitos distúrbios neurológicos são acreditados para ser causado por ligações incorrectas do cérebro.

Eu descobri a área foi em grande parte inexplorada de uma perspectiva teórica. Assim, modelos matemáticos, mesmo simples poderia ajudar a revelar novas informações, tais como a forma de crescimento das fibras nervosas são capazes de sentir a direção que eles deveriam se mover em com base nos padrões de pistas de orientação químicas presentes no cérebro.

Eu acredito que nunca houve um melhor momento para ser um neurocientista matemática. Novas tecnologias excitantes para o estudo do cérebro estão aparecendo rapidamente, tais como microscópios que pode imagem a actividade de milhares de neurónios simultaneamente num animal vivo. Estas novas tecnologias muitas vezes levar a enormes novos conjuntos de dados que só podem ser decifrados por pessoas com boas habilidades matemáticas.

Ao mesmo tempo, as grandes questões ainda avultam: Como a informação é representada no cérebro? Como é que vamos aprender novas informações? Como é que vamos conseguir lembrar de nada? Responder a estas perguntas é fundamental tanto para curar a doença mental e construção de computadores mais inteligentes.

No coração da abordagem matemática para estes problemas é a idéia de que, se não podemos programar um algoritmo para fazer essas coisas, então nós não entenderam o que realmente está acontecendo.

Existem diferentes níveis em que os fenômenos podem ser compreendidos, e para o cérebro a nível matemático / computacional é pelo menos tão importante como o nível molecular / celular.

Precisamos neurocientistas mais matemáticos

Então, para voltar à questão principal: por que existem tão poucos neurocientistas matemáticos?

Primeiro, currículos de graduação muitas vezes não se torna mais fácil para as pessoas a defender os interesses de ambos os matemática e biologia.

Em segundo lugar, poucos apreciam que uma licenciatura em matemática / física / engenharia é realmente um excelente ponto de entrada para pesquisa em neurociência.

Em terceiro lugar, não há programas de financiamento direcionados incentivando as pessoas a fazer essa transição.

A boa notícia é que todos esses problemas podem ser resolvidos. Para ajudar a resolver o primeiro problema, The University of Queensland está agora a introduzir a opção de fazer um menor em neurociência como parte de um grau matemática. Se você leu este artigo, então você ajudou a resolver o segundo problema (e não se esqueça de contar para seus amigos).

Para o terceiro problema, tais programas de financiamento têm sido experimentadas em outros países com grande sucesso. Agora é o momento para a Austrália para assumir a liderança.

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