Neuronauka obliczeniowa to interdyscyplinarna dziedzina badań, która łączy koncepcje z neuronauki, informatyki i matematyki w celu modelowania i zrozumienia funkcjonowania układu nerwowego oraz procesów poznawczych. Skupia się na tworzeniu modeli obliczeniowych, które symulują zachowanie neuronów oraz sieci neuronowych w mózgu, a także na badaniu, jak te modele mogą być stosowane do rozwiązywania problemów związanych z przetwarzaniem informacji.
Główne cele neuronauki obliczeniowej obejmują:
- Modelowanie neuronów: Opracowywanie matematycznych modeli opisujących działanie pojedynczych neuronów oraz ich interakcji w sieciach neuronowych.
- Symulacja układów nerwowych: Tworzenie symulacji komputerowych, które pozwalają na analizę funkcjonowania układów nerwowych w różnych warunkach.
- Zrozumienie procesów poznawczych: Badanie, jak mózg przetwarza informacje, uczy się i podejmuje decyzje, co może prowadzić do lepszego zrozumienia mechanizmów leżących u podstaw zachowania i percepcji.
Neuronauka obliczeniowa ma również zastosowanie w rozwoju sztucznej inteligencji, szczególnie w kontekście uczenia głębokiego, gdzie inspirowane strukturą mózgu sieci neuronowe są wykorzystywane do rozwiązywania złożonych problemów w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego czy gry komputerowe.
