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      花它1個億!NSF定了個“小目標”

      2017-09-29 07:52:32編譯陳亮
      機器人產(chǎn)業(yè) 2017年5期
      關鍵詞:小目標州立大學分校

      □編譯/陳亮

      花它1個億!NSF定了個“小目標”

      □編譯/陳亮

      美國國家科學基金會(NSF)近日宣布,將提供1600萬美元,資助19個跨學科的神經(jīng)與認知系統(tǒng)(NCS),折合人民幣約1.067億元。

      美國國家科學基金會(NSF)向全美各地進行神經(jīng)和認知系統(tǒng)創(chuàng)新研究的跨學科團隊頒發(fā)了19個獎項,每個獎項設置為“在2-4年內(nèi)為研究團隊提供高達100萬美元的經(jīng)費”。

      這些獎項將有助于NSF對“Understanding the Brain(了解大腦)”和“BRAIN Initiative(大腦計劃)”的投資,而這一協(xié)調(diào)研究工作旨在加速新型神經(jīng)科技的發(fā)展。

      這些獎項將推動認知科學和神經(jīng)科學的前沿研究,重點放在以下四個主題上:

      ·神經(jīng)工程和受大腦影響的相關概念和設計;

      ·個性和可變性;

      ·現(xiàn)實、復雜環(huán)境中的認知和神經(jīng)過程;

      ·數(shù)據(jù)密集型神經(jīng)科學與認知科學。

      這些項目將利用這些主題中的高級研究來調(diào)查神經(jīng)和認知系統(tǒng)是如何與教育、工程和計算機科學相互作用的,而這要歸功于NSF對理解神經(jīng)和認知系統(tǒng)(NCS)綜合策略計劃的支持。NCS計劃支持以創(chuàng)新、跨界的思維推動腦科學的前沿發(fā)展。

      NSF計算機與信息科學與工程部(CISE)項目總監(jiān)Ken Whang表示:“解決這些問題需要有非凡的洞察力和勇氣?!边@些團隊正在結合他們的專業(yè)知識,試圖為理解大腦的一些最復雜和最重要的挑戰(zhàn)開辟新的道路,他們以新的方式提出問題,承擔具有巨大潛在回報的智力和技術風險。

      新項目由四個NSF主管部門提供支持,使得該計劃保證跨學科的研究領域——CISE;教育與人力資源;工程;社會、行為與經(jīng)濟科學。美國國家科學基金會國際科學與工程辦公室的數(shù)學科學創(chuàng)新孵化器計劃今年也提供了額外的支持。除進行神經(jīng)科學研究之外,NCS支持的項目還將使用神經(jīng)科學的觀點來推進工程、社會和行為科學與教育領域。

      19個獲獎項目

      ·《地面實況分析和全獨立C線蟲神經(jīng)系統(tǒng)建模》:麻省理工學院的Edward Boyden和東北大學的Albert-Laszlo Barabasi。

      ·解碼并重建現(xiàn)實世界社會認知的神經(jīng)基礎:匹茲堡大學的AvnielGhuman和卡內(nèi)基梅隆大學的Max G'Sell。

      ·皮質(zhì)場解剖與網(wǎng)絡脆弱性和行為的關系:華盛頓大學的Thomas Grabowski和阿肯色大學的Chalvalitwongse。

      ·基于觸須的機器人硬件平臺理解運動感覺控制回路的神經(jīng)基礎:西北大學的MitraHartmann和馬里蘭大學帕克分校的Sarah Bergbreiter。

      ·一種啟發(fā)于神經(jīng)的、基于事件的計算機視覺流水線:新墨西哥聯(lián)盟的Garrett Kenyon和密歇根大學安娜堡分校的Michael Flynn。

      ·視覺和語義數(shù)字知識的神經(jīng)行為整合及其對兒童和成人數(shù)學能力變化的作用:匹茲堡大學的Melissa Libertus。

      ·一種模擬視覺認知性的神經(jīng)生物學基礎:布魯克林紐約州立大學健康科學中心的Stephen Macknik。

      ·三維自然場景中主動監(jiān)聽與關注:約翰霍普金斯大學的Cynthia Moss。

      ·通過對細胞程序的特殊操作控制癲癇發(fā)作:布法羅紐約州立大學的Sarah Muldoon和費城兒童醫(yī)院的Ethan Goldberg。

      ·基于柔性透明陣列的多尺度神經(jīng)元電路的超分辨率映射:加利福尼亞大學圣地亞哥分校的Piya Pal。

      ·將峰電位連接到認知算法:紐約州立大學石溪分校Il 的Memming Park和得克薩斯大學奧斯汀分校的Alexander Huk。

      · Connectome映射算法應用于大數(shù)據(jù)神經(jīng)科學的社區(qū)服務:印第安納大學的Franco Pestilli。

      ·復雜神經(jīng)和神經(jīng)系統(tǒng)與現(xiàn)實環(huán)境的相互作用的綜合基礎:索爾克生物研究所的Terrence Sejnowski和加利福尼亞理工學院的John Doyle。

      ·視覺皮層的數(shù)據(jù)驅(qū)動建模:紐約大學的Robert Shapley。

      · 在高時空分辨率下提取功能性皮層網(wǎng)絡動力學:馬里蘭大學帕克分校的Jonathan Simon。

      ·神經(jīng)影像提升計算機視覺、NLP(自然語言處理)和AI:普渡大學的Jeffrey Siskind。

      ·用于動物長期體內(nèi)研究的無源無線多通道神經(jīng)記錄:俄亥俄州立大學的John Volakis和亞利桑那州立大學的JunseokChae 。

      ·現(xiàn)實世界中的壓力因素對問題解決的影響:加州大學圣地亞哥分校的Ying Choon Wu。

      ·視覺皮層神經(jīng)活動的意志調(diào)控:卡內(nèi)基梅隆大學的Byron Yu與匹茲堡大學的Matthew Smith。

      四個項目獲得補充資金

      該計劃還向四個項目發(fā)放了高達20萬美元的補充資金,以最大限度地發(fā)揮計算機、工程和教育領域的基礎研究對神經(jīng)科學和認知科學新挑戰(zhàn)的影響。這是該計劃的第三輪腦研究經(jīng)費。

      ·在多個時間尺度上探索神經(jīng)連接:羅格斯大學新布朗斯維克校區(qū)的LalehNajafizadeh。

      ·可擴展的神經(jīng)學習機器:加州大學歐文分校的EmreNeftci。

      ·開發(fā)用于模式分類應用的集成憶阻交叉電路:加利福尼亞大學圣巴巴拉分校的Dmitri Strukov。

      ·移動對象數(shù)據(jù)庫以探索虛擬和真實環(huán)境:伊利諾伊大學芝加哥分校的OuriWolfson。

      陳亮本刊編輯

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