Neuroinformatics
तंत्रिका सूचना विज्ञान वह क्षेत्र है जो सूचना विज्ञान और तंत्रिका विज्ञान को जोड़ता है। तंत्रिका सूचना विज्ञान तंत्रिका विज्ञान डेटा और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क द्वारा सूचना प्रसंस्करण से संबंधित है। तीन मुख्य दिशाएँ हैं जहाँ तंत्रिका सूचना विज्ञान को लागू किया जाना हैः तंत्रिका तंत्र और तंत्रिका प्रक्रियाओं के कम्प्यूटेशनल मॉडल का विकास। तंत्रिका विज्ञान डेटा के विश्लेषण और मॉडलिंग के लिए उपकरणों का विकास, प्रबंधन के लिए उपकरणों और डेटाबेस का विकास और विश्लेषण के सभी स्तरों पर तंत्रिका विज्ञान डेटा को साझा करना, तंत्रिका सूचना विज्ञान दर्शन (मन के कम्प्यूटेशनल सिद्धांत), मनोविज्ञान (सूचना प्रसंस्करण सिद्धांत), कंप्यूटर विज्ञान (प्राकृतिक कंप्यूटिंग, जैव-प्रेरित कंप्यूटिंग) से संबंधित है। तंत्रिका सूचना विज्ञान पदार्थ या ऊर्जा से संबंधित नहीं है, इसलिए इसे तंत्रिका जीव विज्ञान की एक शाखा के रूप में देखा जा सकता है जो तंत्रिका तंत्र के विभिन्न पहलुओं का अध्ययन करती है। न्यूरोइनफॉर्मेटिक्स शब्द का उपयोग संज्ञानात्मक सूचना विज्ञान के पर्याय के रूप में किया जाता है, जिसे जर्नल ऑफ बायोमेडिकल इंफॉर्मेटिक्स द्वारा अंतःविषय क्षेत्र के रूप में वर्णित किया गया है जो कंप्यूटिंग और कंप्यूटिंग अनुप्रयोगों के संदर्भ में मानव सूचना प्रसंस्करण, तंत्र और प्रक्रियाओं पर केंद्रित है। जर्मन राष्ट्रीय पुस्तकालय के अनुसार, तंत्रिका सूचना विज्ञान तंत्रिका संगणन का पर्याय है। संज्ञानात्मक सूचना विज्ञान और संज्ञानात्मक कम्प्यूटिंग पर 10वें आई. ई. ई. ई. अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन की कार्यवाही में निम्नलिखित विवरण प्रस्तुत किया गया थाः संज्ञानात्मक सूचना विज्ञान (सी. आई.) कंप्यूटर विज्ञान, सूचना विज्ञान, संज्ञानात्मक विज्ञान और बुद्धिमत्ता विज्ञान की एक अंतःविषय जांच के रूप में। सी. आई. आंतरिक सूचना प्रसंस्करण तंत्र और मस्तिष्क और प्राकृतिक बुद्धिमत्ता की प्रक्रियाओं के साथ-साथ संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग में उनके इंजीनियरिंग अनुप्रयोगों की जांच करता है। आई. एन. सी. एफ. के अनुसार, तंत्रिका सूचना विज्ञान एक शोध क्षेत्र है जो कम्प्यूटेशनल मॉडल के साथ तंत्रिका विज्ञान डेटा और ज्ञान आधारों के विकास के लिए समर्पित है। तंत्रिका-मनोविज्ञान और तंत्रिका-जीव विज्ञान में तंत्रिका-सूचना विज्ञान तंत्रिका गणना के मॉडल तंत्रिका गणना के मॉडल एक अमूर्त और गणितीय तरीके से, जैविक तंत्रिका प्रणालियों में सूचना प्रसंस्करण या उसके कार्यात्मक घटकों को रेखांकित करने वाले मुख्य सिद्धांतों को स्पष्ट करने के प्रयास हैं। तंत्रिका तंत्र के व्यवहार की जटिलता के कारण, संबंधित प्रयोगात्मक त्रुटि सीमाएँ गलत परिभाषित हैं, लेकिन किसी विशेष उप-प्रणाली के विभिन्न मॉडलों की सापेक्ष योग्यता की तुलना इस आधार पर की जा सकती है कि वे वास्तविक दुनिया के व्यवहारों को कितनी बारीकी से पुनः उत्पन्न करते हैं या विशिष्ट इनपुट संकेतों का जवाब देते हैं। कम्प्यूटेशनल न्यूरोथोलॉजी के निकट से संबंधित क्षेत्र में, मॉडल में पर्यावरण को इस तरह से शामिल करने का अभ्यास है कि लूप बंद हो। उन मामलों में जहां प्रतिस्पर्धी मॉडल अनुपलब्ध हैं, या जहां केवल सकल प्रतिक्रियाओं को मापा या परिमाणित किया गया है, एक स्पष्ट रूप से तैयार किया गया मॉडल जैव रासायनिक तंत्र या नेटवर्क कनेक्टिविटी की जांच करने के लिए प्रयोगों को डिजाइन करने में वैज्ञानिक का मार्गदर्शन कर सकता है। न्यूरोकंप्यूटिंग प्रौद्योगिकियाँ कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ए. एन. एन.), जिन्हें आमतौर पर केवल तंत्रिका नेटवर्क (एन. एन.) कहा जाता है, कम्प्यूटिंग सिस्टम हैं जो जैविक तंत्रिका नेटवर्क से अस्पष्ट रूप से प्रेरित हैं जो जानवरों के मस्तिष्क का गठन करते हैं। ए. एन. एन. कृत्रिम न्यूरॉन्स नामक जुड़ी हुई इकाइयों या नोड्स के संग्रह पर आधारित होता है, जो जैविक मस्तिष्क में न्यूरॉन्स को शिथिल रूप से मॉडल करते हैं। प्रत्येक संबंध, एक जैविक मस्तिष्क में सिनेप्स की तरह, अन्य न्यूरॉन्स को एक संकेत प्रेषित कर सकता है। एक कृत्रिम न्यूरॉन जो एक संकेत प्राप्त करता है फिर इसे संसाधित करता है और इससे जुड़े न्यूरॉन्स को संकेत दे सकता है। एक कनेक्शन पर "संकेत" एक वास्तविक संख्या है, और प्रत्येक न्यूरॉन के आउटपुट की गणना इसके इनपुट के योग के कुछ गैर-रैखिक कार्य द्वारा की जाती है। जोड़ों को किनारे कहा जाता है। न्यूरॉन्स और किनारों का आमतौर पर एक वजन होता है जो सीखने की प्रगति के साथ समायोजित होता है। वजन एक कनेक्शन पर संकेत की ताकत को बढ़ाता या घटाता है। न्यूरॉन्स में एक सीमा हो सकती है कि एक संकेत केवल तभी भेजा जाता है जब कुल संकेत उस सीमा को पार कर जाता है। आमतौर पर, न्यूरॉन्स को परतों में एकत्रित किया जाता है। अलग-अलग परतें अपने निवेश पर अलग-अलग परिवर्तन कर सकती हैं। संकेत पहली परत (इनपुट परत) से अंतिम परत (आउटपुट परत) तक जाते हैं, संभवतः परतों को कई बार पार करने के बाद। ब्रेन एमुलेशन और माइंड अपलोडिंग ब्रेन एमुलेशन एक कार्यशील कम्प्यूटेशनल मॉडल और मस्तिष्क या मस्तिष्क के हिस्से का एमुलेशन बनाने की अवधारणा है। दिसंबर 2006 में, ब्लू ब्रेन परियोजना ने एक चूहे के नियोकोर्टिकल कॉलम का अनुकरण पूरा किया। नियोकार्टिकल कॉलम को नियोकॉर्टेक्स की सबसे छोटी कार्यात्मक इकाई माना जाता है। नियोकॉर्टेक्स मस्तिष्क का वह हिस्सा है जिसे सचेत विचार जैसे उच्च-क्रम के कार्यों के लिए जिम्मेदार माना जाता है, और इसमें चूहे के मस्तिष्क (और 108 सिनेप्स) में 10,000 न्यूरॉन्स होते हैं। नवंबर 2007 में, परियोजना ने अपने पहले चरण के अंत की सूचना दी, जिसमें नियोकोर्टिकल कॉलम बनाने, मान्य करने और शोध करने के लिए एक डेटा-संचालित प्रक्रिया प्रदान की गई। 2007 में नेवादा विश्वविद्यालय के शोध दल द्वारा आई. बी. एम. ब्लू जीन सुपरकंप्यूटर पर "चूहे के मस्तिष्क के आधे हिस्से के रूप में बड़े और जटिल" के रूप में वर्णित एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को चलाया गया था। सिम्युलेटेड समय के प्रत्येक सेकंड में कंप्यूटर का दस सेकंड का समय लगता था। शोधकर्ताओं ने आभासी प्रांतस्था के माध्यम से बहने वाले "जैविक रूप से सुसंगत" तंत्रिका आवेगों का निरीक्षण करने का दावा किया। हालाँकि, अनुकरण में वास्तविक चूहों के मस्तिष्क में देखी जाने वाली संरचनाओं का अभाव था, और वे न्यूरॉन और सिनेप्स मॉडल की सटीकता में सुधार करने का इरादा रखते हैं। माइंड अपलोडिंग मस्तिष्क की एक भौतिक संरचना को ठीक से स्कैन करने की प्रक्रिया है जो मानसिक स्थिति (दीर्घकालिक स्मृति और "स्वयं" सहित) का अनुकरण बनाने और इसे डिजिटल रूप में कंप्यूटर पर कॉपी करने के लिए पर्याप्त है। कंप्यूटर तब मस्तिष्क के सूचना प्रसंस्करण का अनुकरण करेगा, जैसे कि यह अनिवार्य रूप से मूल मस्तिष्क के समान ही प्रतिक्रिया देगा और एक संवेदनशील सचेत मन होने का अनुभव करेगा। संबंधित क्षेत्रों में पशु मस्तिष्क मानचित्रण और अनुकरण, तेज सुपर कंप्यूटरों का विकास, आभासी वास्तविकता, मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस, संयोजकता और गतिशील रूप से काम करने वाले मस्तिष्क से सूचना निष्कर्षण में पर्याप्त मुख्यधारा का अनुसंधान किया जा रहा है। समर्थकों के अनुसार, माइंड अपलोडिंग प्राप्त करने के लिए आवश्यक कई उपकरण और विचार पहले से मौजूद हैं या वर्तमान में सक्रिय विकास के अधीन हैं; हालाँकि, वे स्वीकार करेंगे कि अन्य अभी भी बहुत अटकलबाजी कर रहे हैं, लेकिन उनका कहना है कि वे अभी भी इंजीनियरिंग संभावना के क्षेत्र में हैं। ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस पर ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस अनुसंधान 1970 के दशक में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, लॉस एंजिल्स में राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन के अनुदान के तहत शुरू हुआ, जिसके बाद डीएआरपीए से एक अनुबंध हुआ। इस शोध के बाद प्रकाशित शोध पत्र वैज्ञानिक साहित्य में मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस अभिव्यक्ति की पहली उपस्थिति को भी चिह्नित करते हैं। हाल ही में, फ्रंटल लोब, ई. ई. जी. ब्रेनवेव डेटा से निकाली गई सांख्यिकीय लौकिक विशेषताओं के साथ मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग के माध्यम से मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन में अध्ययन ने मानसिक स्थितियों (आराम, तटस्थ, केंद्रित) मानसिक भावनात्मक स्थितियों (नकारात्मक, तटस्थ, सकारात्मक) और थैलेमोकोर्टिकल डिसरिथमिया को वर्गीकृत करने में उच्च स्तर की सफलता दिखाई है। तंत्रिका अभियांत्रिकी और तंत्रिका सूचना विज्ञान तंत्रिका तंत्र में सूचना प्रवाह और प्रसंस्करण का वैज्ञानिक अध्ययन है। संस्थान के वैज्ञानिक मानव विचार में शामिल मस्तिष्क नेटवर्क के संगठन को प्रकट करने के लिए मस्तिष्क इमेजिंग तकनीकों का उपयोग करते हैं, जैसे कि चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग। ब्रेन सिमुलेशन मस्तिष्क या मस्तिष्क के एक हिस्से का एक कार्यशील कंप्यूटर मॉडल बनाने की अवधारणा है। तीन मुख्य दिशाएँ हैं जहाँ तंत्रिका सूचना विज्ञान को लागू किया जाना हैः तंत्रिका तंत्र और तंत्रिका प्रक्रियाओं के कम्प्यूटेशनल मॉडल का विकास, तंत्रिका संबंधी नैदानिक उपकरणों के लिए उपकरणों से डेटा का विश्लेषण करने के लिए उपकरणों का विकास, प्रबंधन के लिए उपकरणों और डेटाबेस का विकास और स्वास्थ्य संस्थानों में रोगियों के मस्तिष्क डेटा को साझा करना। ब्रेन मैपिंग और सिमुलेशन ब्रेन सिमुलेशन मस्तिष्क या मस्तिष्क के हिस्से का एक कार्यात्मक कम्प्यूटेशनल मॉडल बनाने की अवधारणा है। दिसंबर 2006 में, ब्लू ब्रेन परियोजना ने एक चूहे के नियोकोर्टिकल कॉलम का अनुकरण पूरा किया। नियोकार्टिकल कॉलम को नियोकॉर्टेक्स की सबसे छोटी कार्यात्मक इकाई माना जाता है। नियोकॉर्टेक्स मस्तिष्क का वह हिस्सा है जिसे सचेत विचार जैसे उच्च-क्रम के कार्यों के लिए जिम्मेदार माना जाता है, और इसमें चूहे के मस्तिष्क (और 108 सिनेप्स) में 10,000 न्यूरॉन्स होते हैं। नवंबर 2007 में, परियोजना ने अपने पहले चरण के अंत की सूचना दी, जिसमें नियोकोर्टिकल कॉलम बनाने, मान्य करने और शोध करने के लिए एक डेटा-संचालित प्रक्रिया प्रदान की गई। 2007 में नेवादा विश्वविद्यालय के शोध दल द्वारा आई. बी. एम. ब्लू जीन सुपरकंप्यूटर पर "चूहे के मस्तिष्क के आधे हिस्से के रूप में बड़े और जटिल" के रूप में वर्णित एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को चलाया गया था। सिम्युलेटेड समय के प्रत्येक सेकंड में कंप्यूटर का दस सेकंड का समय लगता था। शोधकर्ताओं ने आभासी प्रांतस्था के माध्यम से बहने वाले "जैविक रूप से सुसंगत" तंत्रिका आवेगों का निरीक्षण करने का दावा किया। हालाँकि, अनुकरण में वास्तविक चूहों के मस्तिष्क में देखी जाने वाली संरचनाओं का अभाव था, और वे न्यूरॉन और सिनेप्स मॉडल की सटीकता में सुधार करने का इरादा रखते हैं। माइंड अपलोडिंग माइंड अपलोडिंग मस्तिष्क की एक भौतिक संरचना को ठीक से स्कैन करने की प्रक्रिया है जो मानसिक स्थिति (दीर्घकालिक स्मृति और "स्वयं" सहित) का अनुकरण बनाने और इसे डिजिटल रूप में कंप्यूटर में कॉपी करने के लिए पर्याप्त है। कंप्यूटर तब मस्तिष्क के सूचना प्रसंस्करण का अनुकरण करेगा, जैसे कि यह अनिवार्य रूप से मूल मस्तिष्क के समान ही प्रतिक्रिया देगा और एक संवेदनशील सचेत मन होने का अनुभव करेगा। संबंधित क्षेत्रों में पशु मस्तिष्क मानचित्रण और अनुकरण, तेज सुपर कंप्यूटरों का विकास, आभासी वास्तविकता, मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस, संयोजकता और गतिशील रूप से काम करने वाले मस्तिष्क से सूचना निष्कर्षण में पर्याप्त मुख्यधारा का अनुसंधान किया जा रहा है। समर्थकों के अनुसार, माइंड अपलोडिंग प्राप्त करने के लिए आवश्यक कई उपकरण और विचार पहले से मौजूद हैं या वर्तमान में सक्रिय विकास के अधीन हैं; हालाँकि, वे स्वीकार करेंगे कि अन्य अभी भी बहुत अटकलबाजी कर रहे हैं, लेकिन उनका कहना है कि वे अभी भी इंजीनियरिंग संभावना के क्षेत्र में हैं। तंत्रिका सूचना विज्ञान के सहायक विज्ञान डेटा विश्लेषण और ज्ञान संगठन तंत्रिका सूचना विज्ञान (पुस्तकालय विज्ञान के संदर्भ में) भी कम्प्यूटेशनल मॉडल और विश्लेषणात्मक उपकरणों के साथ तंत्रिका जीव विज्ञान ज्ञान के विकास के लिए समर्पित है ताकि प्रयोगात्मक डेटा को साझा किया जा सके, एकीकृत किया जा सके और विश्लेषण किया जा सके और तंत्रिका तंत्र के कार्य के बारे में सिद्धांतों की प्रगति की जा सके। आई. एन. सी. एफ. के संदर्भ में, यह क्षेत्र प्राथमिक प्रयोगात्मक डेटा, ऑन्टोलॉजी, मेटाडेटा, विश्लेषणात्मक उपकरण और तंत्रिका तंत्र के कम्प्यूटेशनल मॉडल के बारे में वैज्ञानिक जानकारी को संदर्भित करता है। प्राथमिक डेटा में सभी प्रजातियों में जीनोमिक, आणविक, संरचनात्मक, सेलुलर, नेटवर्क, सिस्टम और व्यवहार स्तर से संबंधित प्रयोग और प्रयोगात्मक स्थितियां और सामान्य और अव्यवस्थित दोनों अवस्थाओं में तैयारी शामिल हैं। हाल के दशक में, जब कई शोध समूहों द्वारा मस्तिष्क के बारे में विशाल मात्रा में विविध डेटा एकत्र किया गया था, तो यह समस्या उठाई गई थी कि आगे के शोध के लिए कुशल उपकरणों को सक्षम करने के लिए हजारों प्रकाशनों से डेटा को कैसे एकीकृत किया जाए। जैविक और तंत्रिका विज्ञान डेटा अत्यधिक परस्पर जुड़े हुए और जटिल हैं, और अपने आप में, एकीकरण वैज्ञानिकों के लिए एक बड़ी चुनौती का प्रतिनिधित्व करता है। इतिहास यूनाइटेड स्टेट्स नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ मेंटल हेल्थ (एन. आई. एम. एच.), नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ ड्रग एब्यूज (एन. आई. डी. ए.) और नेशनल साइंस फाउंडेशन (एन. एस. एफ.) ने नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज इंस्टीट्यूट ऑफ मेडिसिन को मस्तिष्क अनुसंधान के लिए कम्प्यूटेशनल तकनीकों को पेश करने की आवश्यकता का सावधानीपूर्वक विश्लेषण और अध्ययन करने के लिए धन प्रदान किया। सकारात्मक सिफारिशें 1991 में दर्ज की गईं। इस सकारात्मक रिपोर्ट ने एन. आई. एम. एच., जिसे अब एलन लेशनर द्वारा निर्देशित किया गया है, को 1993 में दिए गए पहले अनुदान के साथ "मानव मस्तिष्क परियोजना" (एच. बी. पी.) बनाने में सक्षम बनाया। इसके बाद, कोस्लो ने यूरोपीय संघ और आर्थिक सहयोग और विकास कार्यालय (ओइसीडी), पेरिस, फ्रांस के माध्यम से एच. पी. जी. और तंत्रिका सूचना विज्ञान के वैश्वीकरण का पीछा किया। 1996 में दो विशेष अवसर आए। पहला यूएस/यूरोपीय आयोग जैव प्रौद्योगिकी कार्य बल का अस्तित्व था जिसकी सह-अध्यक्षता एनएसएफ की मैरी क्लटर ने की थी। इस समिति के अधिदेश के भीतर, जिसमें कोस्लो एक सदस्य थे, तंत्रिका सूचना विज्ञान पर संयुक्त राज्य यूरोपीय आयोग समिति की स्थापना की गई और संयुक्त राज्य अमेरिका के कोस्लो द्वारा सह-अध्यक्षता की गई। इस समिति के परिणामस्वरूप यूरोपीय आयोग ने फ्रेमवर्क 5 में तंत्रिका सूचना विज्ञान के लिए समर्थन शुरू किया और इसने तंत्रिका सूचना विज्ञान अनुसंधान और प्रशिक्षण में गतिविधियों का समर्थन करना जारी रखा है। तंत्रिका सूचना विज्ञान के वैश्वीकरण का दूसरा अवसर तब आया जब ओ. ई. सी. डी. के मेगा साइंस फोरम (एम. एस. एफ.) में भाग लेने वाली सरकारों से पूछा गया कि क्या उनके पास दुनिया भर में वैज्ञानिक सहयोग के लिए आगे लाने के लिए कोई नई वैज्ञानिक पहल है। व्हाइट हाउस ऑफिस ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी पॉलिसी ने अनुरोध किया कि संघीय सरकार की एजेंसियां एन. आई. एच. में यह तय करने के लिए मिलें कि क्या सहयोग की आवश्यकता है जो वैश्विक लाभ के लिए होगा। एन. आई. एच. ने कई बैठकें कीं जिनमें विभिन्न एजेंसियों के प्रस्तावों पर चर्चा की गई। एमएसएफ के लिए अमेरिका की ओर से प्रस्ताव की सिफारिश एनएसएफ और एनआईएच प्रस्तावों का एक संयोजन था। एन. एस. एफ. के जिम एडवर्ड्स ने जैव विविधता के क्षेत्र में डेटाबेस और डेटा-साझाकरण का समर्थन किया। "जैविक सूचना विज्ञान" पर संयुक्त राज्य अमेरिका के प्रस्ताव को बनाने के लिए दोनों संबंधित पहलों को जोड़ा गया था। इस पहल को व्हाइट हाउस ऑफिस ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी पॉलिसी द्वारा समर्थित किया गया था और एडवर्ड्स और कोस्लो द्वारा ओइसीडी एमएसएफ में प्रस्तुत किया गया था। जैविक सूचना विज्ञान पर दो उपसमितियों के साथ एक एमएसएफ समिति की स्थापना की गई थीः 1. जैव विविधता (अध्यक्ष, जेम्स एडवर्ड्स, एनएसएफ), और 2. तंत्रिका सूचना विज्ञान (अध्यक्ष, स्टीफन कोस्लो, एन. आई. एच.)। दो वर्षों के अंत में जैविक कार्य समूह की तंत्रिका सूचना विज्ञान उपसमिति ने एक वैश्विक तंत्रिका सूचना विज्ञान प्रयास का समर्थन करते हुए एक रिपोर्ट जारी की। कोस्लो, पहली रिपोर्ट की अधिक सामान्य सिफारिशों का समर्थन करने के लिए विशिष्ट सिफारिश विकसित करने के लिए एक नया तंत्रिका सूचना विज्ञान कार्य समूह स्थापित करने के लिए एन. आई. एच. और विज्ञान और प्रौद्योगिकी नीति के व्हाइट हाउस कार्यालय के साथ काम कर रहे हैं। ओ. ई. सी. डी. के वैश्विक विज्ञान मंच (जी. एस. एफ.; एमएस. एफ. से पुनःनामित) ने इस सिफारिश का समर्थन किया। सामुदायिक तंत्रिका सूचना विज्ञान संस्थान, ज्यूरिख विश्वविद्यालय तंत्रिका सूचना विज्ञान संस्थान की स्थापना 1995 के अंत में ज्यूरिख विश्वविद्यालय और ई. टी. एच. ज्यूरिख में की गई थी। संस्थान का उद्देश्य उन प्रमुख सिद्धांतों की खोज करना है जिनके द्वारा मस्तिष्क काम करता है और इन्हें कृत्रिम प्रणालियों में लागू करना है जो वास्तविक दुनिया के साथ समझदारी से बातचीत करते हैं। एडिनबर्ग विश्वविद्यालय के स्कूल ऑफ इन्फॉर्मेटिक्स के इंस्टीट्यूट फॉर एडेप्टिव एंड न्यूरल कम्प्यूटेशन में इंस्टीट्यूट फॉर एडेप्टिव एंड न्यूरल कम्प्यूटेशन, स्कूल ऑफ इन्फॉर्मेटिक्स, यूनिवर्सिटी ऑफ एडिनबर्ग कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस एंड न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स ग्रुप अध्ययन करता है कि मस्तिष्क जानकारी को कैसे संसाधित करता है। अंतर्राष्ट्रीय तंत्रिका सूचना विज्ञान समन्वय सुविधा एक अंतरराष्ट्रीय संगठन है जिसका लक्ष्य मानकों और सर्वोत्तम प्रथाओं का विकास, मूल्यांकन और समर्थन करना है जो खुले, निष्पक्ष और उपयुक्त तंत्रिका विज्ञान के सिद्धांतों को अपनाते हैं। अक्टूबर 2019 तक, आई. एन. सी. एफ. के 18 देशों में सक्रिय केंद्र हैं। इस समिति ने जी. एस. एफ. की सदस्य सरकारों को 3 सिफारिशें प्रस्तुत कीं। ये सिफारिशें थींः राष्ट्रीय तंत्रिका सूचना विज्ञान कार्यक्रमों को जारी रखा जाना चाहिए या प्रत्येक देश में शुरू किया जाना चाहिए, जिसमें राष्ट्रीय स्तर पर अनुसंधान संसाधन प्रदान करने और राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय समन्वय के लिए संपर्क के रूप में काम करने के लिए एक राष्ट्रीय नोड होना चाहिए। एक अंतर्राष्ट्रीय तंत्रिका सूचना विज्ञान समन्वय सुविधा स्थापित की जानी चाहिए। आई. एन. सी. एफ. राष्ट्रीय तंत्रिका सूचना विज्ञान नोड्स के एकीकरण के माध्यम से एक वैश्विक तंत्रिका सूचना विज्ञान नेटवर्क के कार्यान्वयन का समन्वय करेगा। एक नई अंतर्राष्ट्रीय वित्तपोषण योजना स्थापित की जानी चाहिए। इस योजना को राष्ट्रीय और अनुशासनात्मक बाधाओं को समाप्त करना चाहिए और वैश्विक सहयोगात्मक अनुसंधान और डेटा साझाकरण के लिए सबसे कुशल दृष्टिकोण प्रदान करना चाहिए। इस नई योजना में, प्रत्येक देश से अपने देश के भाग लेने वाले शोधकर्ताओं को धन देने की उम्मीद की जाएगी। जी. एस. एफ. तंत्रिका सूचना विज्ञान समिति ने तब आई. एन. सी. एफ. के संचालन, समर्थन और स्थापना के लिए एक व्यावसायिक योजना विकसित की जिसे जी. एस. एफ. विज्ञान मंत्रियों द्वारा इसकी 2004 की बैठक में समर्थित और अनुमोदित किया गया था। 2006 में आई. एन. सी. एफ. का निर्माण किया गया और इसका केंद्रीय कार्यालय स्टेन ग्रिलनर के नेतृत्व में करोलिंस्का संस्थान, स्टॉकहोम, स्वीडन में स्थापित और संचालित किया गया। सोलह देशों (ऑस्ट्रेलिया, कनाडा, चीन, चेक गणराज्य, डेनमार्क, फिनलैंड, फ्रांस, जर्मनी, भारत, इटली, जापान, नीदरलैंड, नॉर्वे, स्वीडन, स्विट्जरलैंड, यूनाइटेड किंगडम और संयुक्त राज्य अमेरिका) और यूरोपीय संघ आयोग ने अंतर्राष्ट्रीय तंत्रिका सूचना विज्ञान (पिन) में आई. एन. सी. एफ. और कार्यक्रम के लिए कानूनी आधार स्थापित किया। आज तक अठारह देश (ऑस्ट्रेलिया, बेल्जियम, चेक गणराज्य, फिनलैंड, फ्रांस, जर्मनी, भारत, इटली, जापान, मलेशिया, नीदरलैंड, नॉर्वे, पोलैंड, कोरिया गणराज्य, स्वीडन, स्विट्जरलैंड, यूनाइटेड किंगडम और संयुक्त राज्य अमेरिका) आई. एन. सी. एफ. के सदस्य हैं। कई अन्य देशों के लिए सदस्यता लंबित है। आई. एन. सी. एफ. का लक्ष्य तंत्रिका सूचना विज्ञान में अंतर्राष्ट्रीय गतिविधियों का समन्वय करना और उन्हें बढ़ावा देना है। आई. एन. सी. एफ. तंत्रिका विज्ञान अनुप्रयोगों के लिए डेटाबेस और कम्प्यूटेशनल बुनियादी ढांचे और समर्थन तंत्र के विकास और रखरखाव में योगदान देता है। इस प्रणाली से अंतर्राष्ट्रीय अनुसंधान समुदाय को सभी स्वतंत्र रूप से सुलभ मानव मस्तिष्क डेटा और संसाधनों तक पहुंच प्रदान करने की उम्मीद है। आई. एन. सी. एफ. का अधिक सामान्य कार्य मानव मस्तिष्क और उसके विकारों के बारे में हमारे ज्ञान में सुधार करने के लिए तंत्रिका विज्ञान प्रयोगशालाओं के लिए सुविधाजनक और लचीले अनुप्रयोगों को विकसित करने के लिए स्थितियां प्रदान करना है। तंत्रिका सूचना विज्ञान प्रयोगशाला, नेन्की प्रायोगिक जीव विज्ञान संस्थान समूह की मुख्य गतिविधि कम्प्यूटेशनल उपकरणों और मॉडलों का विकास है, और उनका उपयोग मस्तिष्क की संरचना और कार्य को समझने के लिए किया जाता है। न्यूरोइमेजिंग एंड न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स, हावर्ड फ्लोरी इंस्टीट्यूट, यूनिवर्सिटी ऑफ मेलबर्न इंस्टीट्यूट के वैज्ञानिक मानव विचार में शामिल मस्तिष्क नेटवर्क के संगठन को प्रकट करने के लिए चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग जैसी मस्तिष्क इमेजिंग तकनीकों का उपयोग करते हैं। गैरी एगन के नेतृत्व में। एलन इवांस के नेतृत्व में मॉन्ट्रियल न्यूरोलॉजिकल इंस्टीट्यूट, मैकगिल विश्वविद्यालय, एम. सी. आई. एन. आनुवंशिकी के साथ नैदानिक, मनोवैज्ञानिक और मस्तिष्क इमेजिंग डेटा को एकीकृत करने के लिए नवीन गणितीय और सांख्यिकीय दृष्टिकोणों का उपयोग करके कम्प्यूटेशनल रूप से गहन मस्तिष्क अनुसंधान आयोजित करता है। एमसीआईएन शोधकर्ता और कर्मचारी छवि प्रसंस्करण, डेटाबेसिंग और उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग के क्षेत्रों में बुनियादी ढांचे और सॉफ्टवेयर उपकरण भी विकसित करते हैं। एम. सी. आई. एन. समुदाय, लुडमर सेंटर फॉर न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स एंड मेंटल हेल्थ के साथ मिलकर, शोधकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ सहयोग करता है और मॉन्ट्रियल न्यूरोलॉजिकल इंस्टीट्यूट सहित खुले डेटा साझाकरण और खुले विज्ञान पर तेजी से ध्यान केंद्रित करता है। टी. एच. ओ. आर. सेंटर फॉर न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स की स्थापना अप्रैल 1998 में गणितीय मॉडलिंग विभाग, डेनमार्क तकनीकी विश्वविद्यालय में की गई थी। स्वतंत्र शोध लक्ष्यों को पूरा करने के अलावा, टी. एच. ओ. आर. केंद्र तंत्रिका नेटवर्क, कार्यात्मक न्यूरोइमेजिंग, मल्टीमीडिया सिग्नल प्रोसेसिंग और बायोमेडिकल सिग्नल प्रोसेसिंग से संबंधित कई संबंधित परियोजनाओं की मेजबानी करता है। तंत्रिका सूचना विज्ञान पोर्टल पायलट यह परियोजना तंत्रिका विज्ञान डेटा, डेटा-विश्लेषण उपकरण और मॉडलिंग सॉफ्टवेयर के आदान-प्रदान को बढ़ाने के एक बड़े प्रयास का हिस्सा है। पोर्टल को तंत्रिका सूचना विज्ञान पर ओ. ई. सी. डी. कार्य समूह के कई सदस्यों का समर्थन प्राप्त है। पोर्टल पायलट को जर्मन विज्ञान और शिक्षा मंत्रालय द्वारा बढ़ावा दिया जाता है। कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस, आईटीबी, हम्बोल्ट-यूनिवर्सिटी बर्लिन यह समूह कम्प्यूटेशनल न्यूरोबायोलॉजी पर ध्यान केंद्रित करता है, विशेष रूप से स्पाइकिंग न्यूरॉन्स वाली प्रणालियों की गतिशीलता और संकेत प्रसंस्करण क्षमताओं पर। एंड्रियास वी. एम. हर्ज द्वारा नेतृत्व किया गया। बीलेफेल्ड में तंत्रिका सूचना विज्ञान समूह 1989 से कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के क्षेत्र में सक्रिय है। समूह के भीतर वर्तमान शोध कार्यक्रम मानव-मशीन-इंटरफेस, रोबोट-बल-नियंत्रण, नेत्र-अनुरेखण प्रयोग, मशीन दृष्टि, आभासी वास्तविकता और वितरित प्रणालियों के सुधार पर केंद्रित हैं। कम्प्यूटेशनल सन्निहित तंत्रिका विज्ञान प्रयोगशाला (एल. ओ. सी. ई. एन.) यह समूह, रोम में इतालवी राष्ट्रीय अनुसंधान परिषद (आई. एस. टी. सी.-सी. एन. आर.) के संज्ञानात्मक विज्ञान और प्रौद्योगिकी संस्थान का हिस्सा है और 2006 में इसकी स्थापना की गई थी, जिसका नेतृत्व वर्तमान में जियानलुका बालदासरे कर रहे हैं। इसके दो उद्देश्य हैंः (ए) सन्निहित कम्प्यूटेशनल मॉडल के आधार पर संवेदी-चालक व्यवहार के सीखने और अभिव्यक्ति के अंतर्निहित मस्तिष्क तंत्र, और संबंधित प्रेरणाओं और उस पर आधारित उच्च-स्तरीय संज्ञान को समझना; (बी) अर्जित ज्ञान को स्वायत्त ह्यूमनॉइड रोबोट के लिए अभिनव नियंत्रकों के निर्माण के लिए स्थानांतरित करना जो आंतरिक और बाहरी प्रेरणाओं के आधार पर एक खुले तरीके से सीखने में सक्षम हैं। जापान राष्ट्रीय तंत्रिका सूचना विज्ञान संसाधन विज़िओम प्लेटफॉर्म तंत्रिका सूचना विज्ञान खोज सेवा है जो गणितीय मॉडल, प्रयोगात्मक डेटा, विश्लेषण पुस्तकालयों और संबंधित संसाधनों तक पहुंच प्रदान करता है। मस्तिष्क विज्ञान के लिए एम. ई. एक्स. टी. रणनीतिक अनुसंधान कार्यक्रम (एस. आर. पी. बी. एस.) के हिस्से के रूप में न्यूरोफिजियोलॉजिकल डेटा साझाकरण के लिए एक ऑनलाइन पोर्टल भी BrainLiner.jp पर उपलब्ध है। गणितीय तंत्रिका विज्ञान प्रयोगशाला, रिकेन ब्रेन साइंस इंस्टीट्यूट (वाको, सैतामा) गणितीय तंत्रिका विज्ञान प्रयोगशाला का लक्ष्य एक नए प्रकार के सूचना विज्ञान के निर्माण की दिशा में मस्तिष्क-शैली की गणनाओं की गणितीय नींव स्थापित करना है। शुन-इची अमरी द्वारा नेतृत्व किया गया। तंत्रिका सूचना विज्ञान में नीदरलैंड राज्य कार्यक्रम अंतर्राष्ट्रीय ओ. ई. सी. डी. वैश्विक विज्ञान मंच के आलोक में शुरू किया गया जिसका उद्देश्य तंत्रिका सूचना विज्ञान में एक विश्वव्यापी कार्यक्रम बनाना है। एस. ई. ई. सी. एस.-एन. यू. एस. टी. में न्यूरो-इन्फॉर्मेटिक्स लैब की एन. यू. एस. टी.-एस. ई. ई. सी. एस. न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स रिसर्च लैब स्थापना ने पाकिस्तानी शोधकर्ताओं और संकाय के सदस्यों को इस तरह के प्रयासों में सक्रिय रूप से भाग लेने में सक्षम बनाया है, जिससे वे उपर्युक्त प्रयोग, अनुकरण और दृश्य प्रक्रियाओं का एक सक्रिय हिस्सा बन गए हैं। प्रयोगशाला संबंधित क्षेत्र में अत्यधिक कुशल मानव संसाधन विकसित करने के लिए प्रमुख अंतर्राष्ट्रीय संस्थानों के साथ सहयोग करती है। यह प्रयोगशाला पाकिस्तान में तंत्रिका विज्ञानियों और कंप्यूटर वैज्ञानिकों को प्रयोगात्मक तंत्रिका विज्ञान सुविधाओं की स्थापना में निवेश किए बिना अत्याधुनिक अनुसंधान पद्धतियों का उपयोग करके एकत्र किए गए डेटा पर अपने प्रयोग और विश्लेषण करने की सुविधा प्रदान करती है। इस प्रयोगशाला का प्रमुख लक्ष्य उच्च शिक्षा संस्थानों, चिकित्सा शोधकर्ताओं/चिकित्सकों और प्रौद्योगिकी उद्योग सहित सभी लाभार्थियों को अत्याधुनिक प्रयोगात्मक और अनुकरण सुविधाएं प्रदान करना है। ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट की स्थापना मई 2005 में की गई थी और इसमें आईबीएम द्वारा विकसित 8000 प्रोसेसर ब्लू जीन/एल सुपरकंप्यूटर का उपयोग किया गया था। उस समय यह दुनिया के सबसे तेज सुपर कंप्यूटरों में से एक था। इस परियोजना में शामिल हैंः डेटाबेसः 3डी पुनर्निर्मित मॉडल न्यूरॉन्स, सिनेप्स, सिनेप्टिक मार्ग, माइक्रो सर्किट सांख्यिकी, कंप्यूटर मॉडल न्यूरॉन्स, आभासी न्यूरॉन्स। विज़ुअलाइज़ेशनः माइक्रो सर्किट बिल्डर और सिमुलेशन परिणाम विज़ुअलाइज़ेटर, 2डी, 3डी और इमर्सिव विज़ुअलाइज़ेशन सिस्टम विकसित किए जा रहे हैं। सिमुलेशनः आईबीएम के ब्लू जीन सुपरकंप्यूटर के 8000 प्रोसेसर पर रूपात्मक रूप से जटिल न्यूरॉन्स के बड़े पैमाने पर सिमुलेशन के लिए एक सिमुलेशन वातावरण। सिमुलेशन और प्रयोगः कम्प्यूटेशनल मॉडल को सत्यापित करने और भविष्यवाणियों का पता लगाने के लिए नियोकोर्टिकल माइक्रो सर्किट और प्रयोगों के बड़े पैमाने पर सिमुलेशन के बीच पुनरावृत्ति। ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट का मिशन विस्तृत अनुकरण के माध्यम से स्तनधारी मस्तिष्क के कार्य और शिथिलता को समझना है। ब्लू ब्रेन परियोजना शोधकर्ताओं को ब्लू जीन पर अनुकरण के लिए ब्लू ब्रेन सॉफ्टवेयर का उपयोग करके विभिन्न प्रजातियों में और विस्तार के विभिन्न स्तरों पर विभिन्न मस्तिष्क क्षेत्रों के अपने मॉडल बनाने के लिए आमंत्रित करेगी। इन मॉडलों को एक इंटरनेट डेटाबेस में जमा किया जाएगा जिससे ब्लू ब्रेन सॉफ्टवेयर मस्तिष्क क्षेत्रों का निर्माण करने और पहले पूरे मस्तिष्क अनुकरण शुरू करने के लिए मॉडलों को एक साथ निकाल और जोड़ सकता है। जीन टू कॉग्निशन प्रोजेक्ट जीन टू कॉग्निशन प्रोजेक्ट, एक तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान कार्यक्रम है जो एकीकृत तरीके से जीन, मस्तिष्क और व्यवहार का अध्ययन करता है। यह सिनेप्स में पाए जाने वाले अणुओं के कार्य की बड़े पैमाने पर जांच में लगा हुआ है। यह मुख्य रूप से उन प्रोटीनों पर केंद्रित है जो एन. एम. डी. ए. रिसेप्टर, न्यूरोट्रांसमीटर, ग्लूटामेट के लिए एक रिसेप्टर के साथ बातचीत करते हैं, जो दीर्घकालिक क्षमता (एल. टी. पी.) जैसी सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी की प्रक्रियाओं के लिए आवश्यक है। उपयोग की जाने वाली कई तकनीकें उच्च प्रकृति की हैं, और प्रयोगों का मार्गदर्शन करने के साथ-साथ विभिन्न डेटा स्रोतों को एकीकृत करने से कई सूचना विज्ञान प्रश्न उठे हैं। यह कार्यक्रम मुख्य रूप से वेलकम ट्रस्ट सेंगर संस्थान में प्रोफेसर सेठ ग्रांट द्वारा चलाया जाता है, लेकिन दुनिया भर में सहयोगियों की कई अन्य टीमें हैं। कारमेन परियोजना कारमेन परियोजना एक बहु-स्थल (यूनाइटेड किंगडम में 11 विश्वविद्यालय) अनुसंधान परियोजना है जिसका उद्देश्य जी. आर. आई. डी. कंप्यूटिंग का उपयोग करना है ताकि प्रयोगात्मक तंत्रिका विज्ञानियों को एक संरचित डेटाबेस में अपने डेटासेट को संग्रहीत करने में सक्षम बनाया जा सके, जिससे वे आगे के शोध के लिए व्यापक रूप से सुलभ हो सकें, और मॉडलर्स और एल्गोरिदम डेवलपर्स के लिए शोषण कर सकें। ई. बी. आई. कम्प्यूटेशनल न्यूरोबायोलॉजी, ई. एम. बी. एल.-ई. बी. आई. (हिंक्सटन) समूह का मुख्य लक्ष्य अणु कार्यों और अंतःक्रियाओं (सिस्टम बायोलॉजी) के सटीक ज्ञान के आधार पर सिनेप्स से लेकर माइक्रो-सर्किट तक विभिन्न स्तरों पर न्यूरोनल कार्य के यथार्थवादी मॉडल का निर्माण करना है। इसका नेतृत्व निकोलस ले नोवेर ने किया। मस्तिष्क संरचना और कार्य के आनुवंशिक विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करने के साथ 1999 में एन. आई. एच. मानव मस्तिष्क परियोजना के घटक के रूप में न्यूरोजेनेटिक्स जीननेटवर्क जीननेटवर्क की शुरुआत हुई। इस अंतर्राष्ट्रीय कार्यक्रम में मानव, चूहे और चूहे के लिए कसकर एकीकृत जीनोम और फेनोम डेटा सेट शामिल हैं जो विशेष रूप से बड़े पैमाने पर प्रणालियों और नेटवर्क अध्ययनों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जो एमआरएनए और प्रोटीन अभिव्यक्ति में अंतर और सीएनएस संरचना और व्यवहार में अंतर से संबंधित हैं। अधिकांश डेटा खुली पहुंच है। जीननेटवर्क की एक सहयोगी न्यूरोइमेजिंग वेब साइट है-माउस ब्रेन लाइब्रेरी-जिसमें चूहों के हजारों आनुवंशिक रूप से परिभाषित उपभेदों के लिए उच्च रिज़ॉल्यूशन छवियां हैं। न्यूरोनल टाइम सीरीज़ एनालिसिस (एन. टी. एस. ए.) एन. टी. एस. ए. वर्कबेंच तंत्रिका विज्ञानियों की जरूरतों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किए गए उपकरणों, तकनीकों और मानकों का एक समूह है जो न्यूरोनल टाइम सीरीज़ डेटा के साथ काम करते हैं। इस परियोजना का लक्ष्य सूचना प्रणाली विकसित करना है जो प्रयोगात्मक और नकली न्यूरोनल डेटा के भंडारण, संगठन, पुनर्प्राप्ति, विश्लेषण और साझाकरण को आसान बनाएगा। न्यूरोनल डेटा के साथ काम करने वाले न्यूरोसाइंटिस्टों की जरूरतों को पूरा करने के लिए उपकरणों, तकनीकों और मानकों का एक समूह विकसित करना इसका अंतिम उद्देश्य है। संज्ञानात्मक एटलस संज्ञानात्मक विज्ञान और तंत्रिका विज्ञान में एक साझा ज्ञान आधार विकसित करने वाली एक परियोजना है। इसमें दो बुनियादी प्रकार के ज्ञान शामिल हैंः कार्य और अवधारणाएँ, जो उनकी परिभाषाएँ और गुण प्रदान करते हैं, और उनके बीच संबंध भी। साइट की एक महत्वपूर्ण विशेषता दावे के लिए साहित्य का हवाला देने की क्षमता है (जैसे। "स्ट्रॉप कार्य कार्यकारी नियंत्रण को मापता है") और उनकी वैधता पर चर्चा करने के लिए। यह न्यूरोलेक्स और न्यूरोसाइंस इंफॉर्मेशन फ्रेमवर्क में योगदान देता है, डेटाबेस तक प्रोग्रामेटिक पहुंच की अनुमति देता है, और शब्दार्थ वेब प्रौद्योगिकियों के आसपास बनाया गया है। हानचुआन पेंग के नेतृत्व में एलन इंस्टीट्यूट फॉर ब्रेन साइंस (सिएटल, डब्ल्यू. ए.) में ब्रेन बिग डेटा अनुसंधान समूह ने एकल न्यूरॉन मॉडल के पुनर्निर्माण और विभिन्न जानवरों के मस्तिष्क में उनका मानचित्रण करने के लिए बड़े पैमाने पर इमेजिंग कंप्यूटिंग और डेटा विश्लेषण तकनीकों का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित किया है। यह भी देखें संदर्भ उद्धरण स्रोत आगे पढ़ने वाली पुस्तकें पत्रिकाएँ और सम्मेलन कम्प्यूटेशनल तंत्रिका विज्ञान उभरती प्रौद्योगिकियाँ अध्ययन के कम्प्यूटेशनल क्षेत्र