The New Brain 30 | 北京师范大学人工智能学院邬霞教授—科创新青年
2024-03-16
开展面向脑功能机制的脑状态解码算法研究,是“中国脑计划”的关键核心。其中如何基于复杂的脑功能数据表征大脑一直是科学界公认的难题。脑功能数据是指反映大脑功能活动信息的各类数据,包括脑电、磁共振成像、脑磁图等。作为蕴含大量脑认知信息的可获取数据,脑功能数据具有时空共变、结构复杂、来源异构等特点。邬霞教授围绕脑功能数据分析,根据数据特点有针对性地开发了脑状态解码系列算法,应用于脑认知研究和脑疾病诊疗等领域,包括时空脑特征智能提取、复杂脑网络结构表征和多模脑数据融合分析等系列算法,研究成果发表在IEEE TNNLS、IEEE TKDE、IEEE TAFFC、IEEE JBHI、NeuroImage、Medical Image Analysis、IPMI、MICCAI等计算机与认知神经科学领域权威期刊和顶级会议。 为了进一步实现“中国脑计划”中以发展新型人工智能技术为导向的类脑研究目标,解决目前基于神经网络的人工智能算法存在泛化迁移性能差、持续学习能力弱、安全稳定机能低等问题,邬霞教授在脑功能数据分析及脑机制研究的基础上,开展了受大脑功能启发的类脑智能算法研究,通过对人脑认知过程中的微观、介观和宏观特性进行模拟与分析,设计更加强劲、可靠的类脑神经网络,相关研究成果先后发表在Research和AAAI等权威期刊和国际会议。