Клаудия Клопат - Claudia Clopath

Клаудия Клопат является профессором вычислительной нейробиологии в Имперский колледж Лондон и руководитель исследований в Sainsbury Wellcome Центр нейронных цепей и поведения. Она разрабатывает математические модели для прогнозирования синаптическая пластичность как для медицинских приложений, так и для создания человекоподобных машин.

ранняя жизнь и образование

Клопат изучал физику в École Polytechnique Fédérale de Lausanne. Она осталась там для учебы в аспирантуре, где работала вместе с Вульфрам Герстнер. Вместе они работали над моделями пластичность, зависящая от времени всплеска (STPD), который включал как пресинаптический и постсинаптические мембранные потенциалы.^[1] После получения докторской степени она работала докторантом в Николя Брунель в Парижский университет Декарта.^[2] Впоследствии она присоединилась Колумбийский университет где она работала в Центр теоретической неврологии.^[3]

Исследования и карьера

Clopath использует математические модели для прогнозирования синаптическая пластичность и изучить последствия синаптической пластичности в искусственные нейронные сети.^[4] Эти модели могут объяснить происхождение вибраций в нейронных сетях и определить активность возбуждающий и тормозящий нейроны. Она использовала эту модель, чтобы объяснить, что тормозящие нейроны важны для определения колебательной частоты сети.^[5] Она надеется, что созданные ею модели мозга можно будет использовать в медицинских приложениях, а также в разработке машин, способных обучаться, как у людей.

Она изучала связи нервных клеток в зрительная кора.^[6] Модель, разработанная Clopath и Сандра Саде на Бернштейн-центр Фрайбург был первым, кто объединил биологические нейронные сети в вычислительную нейронную сеть.^[6] Это позволяет пользователям делать нервные клетки зрительной системы способными обнаруживать различные особенности, а также координировать синапсы между клетками. Его можно использовать, чтобы понять, как развиваются нервные клетки, когда они получают информацию от каждого глаза.^[6]

Clopath работал с DeepMind создать искусственный интеллект системы, которые можно применять к нескольким задачам, позволяя им запоминать информацию или выполнять ряд шагов. Вместе Clopath и DeepMind использовали синаптическую консолидацию, механизм, который позволяет нейронные сети запомнить.^[7] Алгоритм Elastic Weight Consolidation может вычислить, насколько важны различные соединения в нейронной сети, и применить весовой коэффициент, определяющий их важность.^[7] Это определяет скорость, с которой изменяются значения узла в нейронной сети.^[7] Они продемонстрировали, что программное обеспечение, использующее Elastic Weight Consolidation, может обучаться и достигать производительности человеческого уровня в десяти играх.^[7] Разработка систем машинного обучения для задач непрерывного обучения стала предметом исследования Clopath с использованием вычислительных моделей в повторяющиеся нейронные сети установить, как ингибирование ворот синаптической пластичности.^[8]

В 2015 г. награждена Google Премия факультета за исследования.^[9]

Избранные публикации

• Клопат, Клаудиа; Василаки, Элени; Герстнер, Вульфрам (2010). «Связность отражает кодирование: модель STDP на основе напряжения с гомеостазом». Природа Неврология. 13 (3): 344–352. Дои:10.1038 / № 2479. PMID  20098420.
• Клопат, Клаудиа; Герстнер, Вульфрам (2011). «Тормозная пластичность уравновешивает возбуждение и торможение в сенсорных путях и сетях памяти». Наука. 334 (6062): 1569–1573. Дои:10.1126 / science.1211095. HDL:10044/1/21441. PMID  22075724.
• Клопат, Клаудиа; Хофер, Соня Б .; Миссис-Флогель, Томас Д. (2013). «Возникновение функциональных микросхем в зрительной коре». Природа. 496 (7443): 96–100. Дои:10.1038 / природа12015. ЧВК  4843961. PMID  23552948.

использованная литература