클라우디아 클로패스

Claudia Clopath
클라우디아 클로패스
모교EPFL(MS, PhD)
과학 경력
기관컬럼비아 대학교
파리 데카르츠 대학교
임페리얼 칼리지 런던
논문다양한 시간 척도에 걸친 시냅스 가소성 모델링: 전압, 스파이크 타이밍 및 단백질 합성의 영향 (2009)
박사 어드바이저울프람 거스트너

Claudia Clopath는 임페리얼 칼리지 런던 컴퓨터 신경과학 교수이자 Sainsbury Wellcome 신경 회로 및 행동 센터의 연구 리더입니다.그녀는 의료 응용 분야와 인간과 유사한 기계의 설계 모두에서 시냅스 가소성을 예측하기 위한 수학적 모델을 개발했습니다.

초기 생활과 교육

클로패스는 에콜 폴리테크니크 페데랄 드 로잔에서 물리학을 공부했다.그녀는 대학원 공부를 위해 그곳에 남아 울프람 거스트너와 함께 일했다.이들은 함께 시냅스 전 및 시냅스 후 막 [1]전위를 모두 포함하는 스파이크 타이밍 의존 가소성(STPD) 모델을 연구했습니다.박사학위를 취득한 후 그녀는 파리 [2]데카르트에서 니콜라스 브루넬과 함께 박사후 연구원으로 일했다.그 후 그녀는 콜롬비아 대학에 [3]들어가 이론 신경과학 센터에서 일했다.

연구 및 경력

Clopath는 수학적 모델을 사용하여 시냅스 가소성을 예측하고 인공 신경망의 [4]시냅스 가소성의 영향을 연구합니다.이 모델들은 신경망의 진동의 기원을 설명할 수 있고 흥분성 뉴런과 억제성 뉴런의 활동을 결정할 수 있다.그녀는 억제 뉴런이 네트워크의 [5]진동 주파수를 결정하는 데 중요하다는 것을 설명하기 위해 이 모델을 사용했다.그녀는 자신이 만들어내는 뇌 모델이 의학적인 응용 분야뿐만 아니라 인간과 같은 학습을 할 수 있는 기계 설계에도 사용될 수 있기를 희망하고 있다.

그녀는 시각 [6]피질에 있는 신경 세포의 연결을 연구해 왔다.번스타인 센터 프라이부르크의 클로패스, 샌드라 사데, 스테판 로터가 개발한 모델은 생물학적 신경망을 컴퓨터 [6]신경망에 결합한 최초의 모델이다.그것은 사용자가 시각 시스템 신경 세포가 세포 사이의 시냅스를 조정하는 것뿐만 아니라 다른 특징을 감지할 수 있게 해준다.그것은 신경 세포가 각각의 [6]눈으로부터 정보를 받으면서 어떻게 발달하는지를 이해하는 데 사용될 수 있다.

클로패스는 DeepMind와 협력하여 여러 작업에 적용할 수 있는 인공지능 시스템을 개발하여 정보를 기억하거나 일련의 단계를 숙달할 수 있게 했습니다.Clopath와 DeepMind는 신경 네트워크가 [7]기억하도록 하는 메커니즘인 시냅스 통합을 함께 사용했습니다.Elastic Weight Consolidation 알고리즘은 뉴럴 네트워크 내의 다양한 접속이 얼마나 중요한지를 계산하여 [7]그 중요성을 나타내는 가중 계수를 적용할 수 있습니다.이는 뉴럴 네트워크 내의 노드 값이 [7]변경되는 속도를 결정합니다.그들은 Elastic Weight Consolidation을 사용한 소프트웨어가 10개의 [7]게임에서 인간 수준의 성능을 학습하고 달성할 수 있다는 것을 입증했습니다.지속적인 학습 과제를 위한 기계 학습 시스템을 개발하는 것은 Clopath 연구의 초점이 되어 있으며, 반복 신경 네트워크의 계산 모델을 사용하여 억제가 시냅스 [8]가소성을 어떻게 차단하는지를 확립한다.

2015년에는 구글 교수 연구상을 [9]수상했습니다.

선택한 출판물

  • Clopath, Claudia; Vasilaki, Eleni; Gerstner, Wulfram (2010). "Connectivity reflects coding: a model of voltage-based STDP with homeostasis". Nature Neuroscience. 13 (3): 344–352. doi:10.1038/nn.2479. PMID 20098420. S2CID 8046538.
  • Clopath, Claudia; Gerstner, Wulfram (2011). "Inhibitory Plasticity Balances Excitation and Inhibition in Sensory Pathways and Memory Networks". Science. 334 (6062): 1569–1573. Bibcode:2011Sci...334.1569V. doi:10.1126/science.1211095. hdl:10044/1/21441. PMID 22075724. S2CID 45134325.
  • Clopath, Claudia; Hofer, Sonia B.; Mrsic-Flogel, Thomas D. (2013). "The emergence of functional microcircuits in visual cortex". Nature. 496 (7443): 96–100. Bibcode:2013Natur.496...96K. doi:10.1038/nature12015. PMC 4843961. PMID 23552948.

레퍼런스

  1. ^ Clopath, Claudia; Büsing, Lars; Vasilaki, Eleni; Gerstner, Wulfram (2010-01-24). "Connectivity reflects coding: a model of voltage-based STDP with homeostasis". Nature Neuroscience. 13 (3): 344–352. doi:10.1038/nn.2479. ISSN 1097-6256. PMID 20098420. S2CID 8046538.
  2. ^ Clopath, Claudia; Brunel, Nicolas (2013-02-21). "Optimal Properties of Analog Perceptrons with Excitatory Weights". PLOS Computational Biology. 9 (2): e1002919. Bibcode:2013PLSCB...9E2919C. doi:10.1371/journal.pcbi.1002919. ISSN 1553-7358. PMC 3578758. PMID 23436991.
  3. ^ "Center for Theoretical Neuroscience People". www.columbia.edu. Retrieved 2019-10-15.
  4. ^ "Claudia Clopath". www.sainsburywellcome.org. Retrieved 2019-10-15.
  5. ^ "Taktgeber für Hirnwellen". www.mpg.de (in German). Retrieved 2019-10-15.
  6. ^ a b c "Computer model shows how nerve cell connections form in visual cortex". ScienceDaily. Retrieved 2019-10-15.
  7. ^ a b c d Kahn, Jeremy (2017-03-15). "Google's DeepMind finds way to overcome AI's forgetfulness problem". live mint. Archived from the original on 2017-03-15. Retrieved 2019-10-15.
  8. ^ "Brain--inspired disinhihbitory learning rule for continual learning tasks in artificial neural networks". UKRI.{{cite web}}: CS1 maint :url-status (링크)
  9. ^ "Google Faculty Research Awards February 2015" (PDF). Google. Archived (PDF) from the original on 2015-09-24. Retrieved 2019-10-15.