Neurociencia Computacional e IA
Desarrolla modelos matemáticos y computacionales del sistema nervioso, e investiga la intersección entre inteligencia artificial y neurociencia para comprender los principios del procesamiento de información en el cerebro.
Descripción
La neurociencia computacional combina herramientas matemáticas, estadísticas y de programación para construir modelos formales del funcionamiento neuronal. Este tema articula investigación que va desde la simulación de neuronas individuales hasta el modelado de circuitos y comportamientos complejos, incluyendo el uso de inteligencia artificial para analizar datos neurocientíficos y para entender cómo el cerebro mismo computa.
Líneas de investigación
- Modelado de neuronas y circuitos: desde conductancias iónicas hasta redes a gran escala
- Análisis de datos de neuroimagen y electrofisiología con métodos de machine learning
- Modelos bayesianos de percepción y toma de decisiones
- Redes neuronales artificiales como modelos del sistema visual y cognitivo
- Decodificación neural e interfaces cerebro-computador
Metodologías frecuentes
Simulación computacional (NEURON, Brian2), análisis de series de tiempo neuronales, modelos de espacio de estados, redes neuronales profundas (PyTorch, TensorFlow), análisis de componentes independientes (ICA) y decodificación de señales EEG/fMRI.
