腦智卓越中心舉辦AI for Neuroscience系列學科交叉融合活動
為加強職工創(chuàng)新能力培訓，提升神經(jīng)科學數(shù)據(jù)處理與分析、神經(jīng)信號編解碼等方向的工作效能，2025年2月24日，中國科學院腦科學與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心舉辦AI for Neuroscience系列學科交叉融合活動，特邀上海人工智能實驗室青年科學家、AI for Neuroscience方向負責人宋純鋒研究員做“驅(qū)動神經(jīng)科學的人工智能”講座。講座由何杰研究員主持，180多名科研人員參加了此次講座。
宋純鋒研究員在人工智能與神經(jīng)科學的交叉研究領(lǐng)域公開開源代碼5套，連續(xù)兩年入選全球前2%頂尖科學家“年度影響力”榜單。他在報告中分享了團隊在腦圖譜繪制、行為分析、腦機接口、虛擬腦等研究領(lǐng)域，通過AI分析處理海量數(shù)據(jù)和復雜結(jié)構(gòu)的最新進展；重點介紹了通過AI無損高保真壓縮神經(jīng)光學影像1000倍的方法，以及腦電EEG驅(qū)動的3D視覺解碼數(shù)據(jù)集與模型。他指出，大模型技術(shù)逐漸成為AI的核心能力，通過腦圖譜繪制的交互分割大模型，解決了腦圖譜以往依賴大規(guī)模人工標注與校對、跨物種泛化能力差的缺陷，提供了神經(jīng)元跨切片追蹤的快捷標注功能，整合了切片層面的神經(jīng)元交互分割和校對功能。
在隨后的AI for Neuroscience沙龍上，宋純鋒研究員、上海人工智能實驗室科學數(shù)據(jù)項目聯(lián)合負責人鄭啟豪研究員與中心相關(guān)領(lǐng)域的研究員、知識產(chǎn)權(quán)與成果轉(zhuǎn)化處工作人員進一步圍繞神經(jīng)科學數(shù)據(jù)處理、多模態(tài)任務(wù)等方面展開了熱烈討論，共同探索如何提高AI模型的解釋性，使其能夠更好地理解神經(jīng)活動的復雜性。
此次講座由中國科學院腦科學與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心工會主辦，腦認知第一、二、三、四黨支部，腦發(fā)育與腦疾病第一、二黨支部，腦認知第一、二、四分工會以及科普協(xié)會共同承辦。此次活動不僅為AI與神經(jīng)科學的交叉研究提供了高水平的交流平臺，也為未來的學科融合與合作奠定了堅實的基礎(chǔ)。中心工會將結(jié)合廣大科研人員在學科發(fā)展方面的技術(shù)需求，持續(xù)通過系列活動推動腦科學與智能技術(shù)快速發(fā)展，為贏得全球科技競爭主動權(quán)貢獻力量。
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