Kategoria: Wykład

Dzięki uprzejmości Wydziału Psychologii UW już w tym tygodniu mamy zaszczyt gościć prof. Marco Zorzi z Uniwerytetu Padewskiego. Wygłosi on miniserię wykładów otwartych:

From pixels to numbers: Numerosity perception in humans and machines – wykład odbędzie się w środę 21.05.2025 o godzinie 17:00 w sali 0.06 na Wydziale Fizyki Uniwersytetu Warszawskiego.

Abstact: How is visual numerosity computed from images? How is numerical information encoded and how it relates to non-numerical visual magnitudes? Why does numerosity discrimination improve during development but it lags behind in dyscalculia? This talk will address these issues using computational simulations with deep neural networks.

Computational modelling of cognition: methods and challenges – wykład odbędzie się w czwartek 22.05.2025 o godzinie 17:30 w sali 0.06 na Wydziale Fizyki Uniwersytetu Warszawskiego.

Abstact: The lecture will cover basic methodological issues in computational modeling of cognition. Starting from a taxonomy of cognitive models and the aims of computational modeling, the discussion will focus on evaluation criteria and their application to connectionist (neural network) models.

Marco Zorzi is Full Professor of Artificial Intelligence and Cognitive Psychology at the University of Padova, and Senior Researcher at IRCCS San Camillo Neurorehabilitation Hospital in Venice-Lido.

Trained in cognitive psychology, computational modelling, computational and cognitive neuroscience during doctoral and postdoctoral studies in Trieste (University of Trieste and SISSA), London (UCL) and Padova, he joined San Raffaele University-Milan in 2000 as assistant professor and the University of Padova in 2001 as associate professor (full professor since 2006).

In 2001 he set up the Computational Cognitive Neuroscience Lab, an interdisciplinary research laboratory at the frontiers between cognitive science, computer science and neuroscience, focused on the computational bases of human cognition.  Computational modeling based on artificial neural networks is complemented by empirical studies on adults (both healthy and neurologically impaired) and children (both typically and atypically developing) using behavioral and cognitive neuroscience methods.

Recent computational work was supported by the European Research Council and exploits deep learning and probabilistic graphical models to produce realistic simulations of human neurocognitive functions. State-of-the-art machine learning methods are also applied to neuroinformatics (neuroimaging data) and industrial applications.

Major past grants include Italian Ministry of Education and University (PRIN 2002, 2004, 2006, 2008), Italian Ministry of Health (RF 2013), University of Padova (Strategic Grants), Cariparo Foundation (Excellence Grants), Compagnia di San Paolo (Neuroscience Program), European Commission (FP5 and FP6, Marie Curie RTN), European Research Council.

A może tak rzucić wszystko i założyć firmę AI? W ramach cyklu wykądów otwartych zapraszamy serdecznie na wykład prof. Jana Kwapisza, gdzie dowiemy się co można robić po fizycę!

Wykład odbędzie się 13.05.2025 o 17:30 w sali 1.40 na Wydziale Fizyki Uniwersytetu Warszawskiego.

Serdecznie zapraszamy!

Najbliższy wykład z cyklu wykładów otwartych będzie świetną okazją na zgłębienie tajników neuronalnego podłoża procesu czytania. Wygłosi go specjalistka w dziedzinie neurobiologii procesów językowych: dr. hab. Agnieszka Dębska.

Wykład odbędzie się na Wydziale Fizyki Uniwersytetu Warszawskiego w sali 1.40 w czwartek 20.05 o godzinie 18:00.

Zaproszeni są wszyscy: zainteresowani tą tematyką, a także ci, którzy słyszą o niej po raz pierwszy!

Cykl wykładów otwartych czas zacząć!

Zapraszamy serdecznie na wykład dr hab. Agnieszki Pluty, gdzie dowiecie się, czym jest synchronia biobehawioralna oraz poznacie szczegóły o projekcie SYNCC-IN!

Wykład odbędzie się na Wydziale Fizyki Uniwersytetu Warszawskiego w sali 1.40 w czwartek 27.03 br. o godzinie 17:30.

Serdecznie zapraszamy wszystkich zainteresowanych!

Serdecznie zapraszamy na pierwsze spotkanie Koła Naukowego Neuroinformatyki w semestrze letnim. Tym razem będziemy gościć prelegentkę Wiktorię Podolecką, doktorantkę Pracowni Neuroinformatyki w Instytucie Biologii Doświadczalnej im. M. Nenckiego PAN.

Spotkanie odbędzie się w środę 13.03.2024 o godzinie 17:00 w sali 1.01.

Po wykładzie zapraszamy na spotkanie Koła, gdzie będziecie mieli okazję dowiedzieć się więcej o naszej działalności i dołączyć w nasze szeregi.

Kliknij aby zobaczyć wydarzenie!

Abstrakt wykładu:
Changes in olfaction are emerging as early warning signs of several major neurological diseases. Neurological diseases are also associated with aberrant brain rhythms. Olfactory sensory neurons (OSN) deliver input from the nasal epithelium (NE) to the olfactory bulb (OB) and are key drivers of rhythmicity.
Here, we examine the role of sensory input arising from the NE in the generation of electrophysiological rhythms in the OB. Rats were implanted with electrodes in the OB, PFC and VS. Post-surgery gadolinium/saline was infused bilaterally to both nares. Ketamine infusions were done every 4 days. Behavioral tests to test anosmia were done every 2 days. Olfactory marker protein (OMP) immunohistochemistry was used to stain for OSN at different time points. Analyses of LFPs, during waking, revealed reduced amplitude of HFO (130-180 Hz) in gadolinium-infused rats compared to saline-infused rats. This effect lasted up to 10 days. Behavioural tests have shown that anosmia lasted around 10 days.
Immunohistochemical analyses revealed gadolinium infusion was associated with weaker OMP staining in the NE. Given that the OB can orchestrate brain-wide rhythms, we speculate that early deficits in olfactory function may contribute, at least in part, to changes in brain rhythms reported in neuropsychiatric diseases.

Zapraszamy na Spotkanie Inauguracyjne KN Neuroinformatyki, szczególnie mile widziane są osoby, które chcą dołączyć do nas jako nowi członkowie.
Zaczniemy o 17:00 we wtorek 25.10.2023 od wykładu dr hab. Jarosława Żygierewicza, prof. ucz. pt. ,,Modele uczenia maszynowego są leniwe” w sali 1.02.

Dr. hab. Jarosław Żygierewicz, profesor nadzwyczajny w Zakładzie Fizyki Biomedycznej na Wydziale Fizyki Uniwersytetu Warszawskiego. Jego zainteresowania badawcze dotyczą analizy czasowo-częstotliwościowej sygnałów EEG i MEG, w szczególności zmian mocy tych sygnałów związanych ze zdarzeniami wywołanymi. Opracował metodologię statystycznej analizy synchronizacji i desynchronizacji związanej ze zdarzeniami wywołanymi w EEG i MEG. Jest zaangażowany w projektowanie interfejsów mózg-komputer, walidację psychologicznych modeli emocji i pamięci roboczej. Jego badania obejmują również realistyczne modele sieci neuronalnych, które zapewniają wgląd w mechanizmy leżące u podstaw efektów obserwowanych w sygnałach EEG i MEG.

Kliknij aby zobaczyć wydarzenie!

Po wykładzie porozmawiamy o planach i pomysłach na przyszły rok akademicki (organizacja konferencji Aspects of Neuroscience, Brainhacka, projektów naukowych). Jeśli masz pomysł na projekt naukowy dotyczący mózgu lub AI, chcesz poznać inne osoby o podobnych zainteresowaniach albo po prostu stworzyć coś nowego to przyjdź, niezależnie od zaplecza/kierunku studiów.

Po spotkaniu zapraszamy na integrację przy piwie w luźnej atmosferze.
Tak, po spotkaniu będzie piwo integracyjne.

Wracamy z naszymi seminariami! Cieszymy się, że możemy was zaprosić na kolejny wykład z cyklu NEURO Seminar. Zaczniemy wykładem Victorii Paterson pt. „Spatial filtering in invasive neurophysiology”. Poniżej opis wykładu i link do wydarzenia na Facebooku.

Kliknij aby zobaczyć wydarzenie!

Victoria Peterson will talk about spatial filteringin invasive neurophysiology.
The recorded brain activity can be modelled as a linear superposition of brain and non-brain sources. While the proximity of electrode contacts in invasive neurophysiology is higher than in non-invasive neurophysiology, the spatial filtering techniques used to recover the brain sources related to a given task or behavior can still be utilized for the construction of brain decoding algorithms.
In this talk Victoria will present how spatial filtering methods can be used in invasive neurophysiology, putting special emphasis on the use of these techniques for movement decoding in the context of developing adaptive deep brain stimulation devices.
Victoria is a CONICET Assistant Researcher at IMAL, Santa Fe, Argentina and an Associated Professor at Universidad Nacional del Litoral, Argentina. She got her degree in Biomedical Engineering in 2013 and in 2018 her Ph.D degree in Engineering, Signals, Systems and Computational Intelligence. In 2019 she joined the IMAL, UNL-CONICET, as a CONICET postdoc fellow and then in 2021 she joined the Brain Modulation lab as a Harvard Research Fellow in the Massachusetts General Hospital, Boston, US. Currently she serves as an international and external collaborator of the Brain Modulation Lab. She has more than 10 years of experience working in machine learning solutions for brain signal decoding in the context of brain-computer interfaces. One of her research projects was nominated to receive the BCI Award 2021. More info in her website: https://sites.google.com/view/victoria-peterson/home

Krzysztof Raczyński, założyciel i prezes firmy Digital Fingerprints, która zajmuje się zabezpieczeniami biometrycznymi, wygłosił dla nas wykład „Jesteś tym, jak piszesz – Biometria Behawioralna”. 

Kliknij aby zobaczyć wydarzenie!

Poniżej znajduje się abstrakt wykładu:

Wraz z ilością transakcji internetowych i zakupów dokonywanych w Polsce, rośnie też zapotrzebowanie na coraz silniejsze metody uwierzytelniania użytkownika. Przestępcy dzięki socjotechnice i phishingowi omijają najpopularniejsze zabezpieczenia takie jak hasła, kody autoryzacyjne czy tokeny SMS. Naprzeciw temu wyzwaniu wychodzi biometria behawioralna – nowa odmiana autoryzacji opartej o niuanse interakcji użytkownika z jego urządzeniem. Krzysztof Raczyński, CEO Digital Fingerprints opowie o historii biometrii behawioralnej sięgającej czasów telegrafu, przedstawi aktualny stan wiedzy oraz czekającą tuż za rogiem przyszłość, w której nie będziemy już musieli pamiętać haseł.

Krzysztof Raczyński

Założyciel i prezes Digital Fingerprints, dostawcy systemu bezpieczeństwa opartego o biometrię behawioralną. Digital Fingerprints w niewidoczny sposób chroni klientów instytucji finansowych, między innymi mBanku oraz ING Banku Śląskiego, gdzie wykrywa przejęcia kont oraz fraudy zanim dojdzie do utraty środków. Krzysztof posiada ponad 10 letnie doświadczenie w zarządzaniu zespołami i projektami związanymi z bezpieczeństwem oraz IT w Polsce, a także w Stanach Zjednoczonych. Jest absolwentem Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych oraz studentem MBA Akademii Leona Koźmińskiego.

W zagadnienie neuronalnych i behawioralnych korelat przetwarzania własnych błędów w prokrastynacji wprowadził nas dr Marek Wypych.

Dr Wypych jest pracownikiem w Pracowni Obrazowania Mózgu w Instytucie Biologii Doświadczalnej im. Marcelego Nenckiego Polskiej Akademii Nauk.

Kliknij aby zobaczyć wydarzenie!

Abstrakt wystąpienia dr. Wypycha:

Prokrastynacja to zaburzenie samokontroli polegające na irracjonalnym odkładaniu niektórych zadań. Szacuje się, że problem ten dotyka około 15% dorosłej populacji. W czasie seminarium opowiem pokrótce co naukowcy już wiedzą na temat prokrastynacji, następnie przejdę o przedstawienia naszych badań (behawioralnych i z wykorzystaniem fMRI).

Pierwsze badania opierały się na klasycznym zadaniu Go/No-go, zmodyfikowanym jednak, aby dołożyć do niego kontekst kar i nagród. Okazało się, że osoby z tendencją do odkładania zadań (HP) różnią się od osób bez takiej tendencji (LP) aktywnością mózgu w czasie zadania. Osoby z grupy HP charakteryzowały się niższą aktywnością przedniej części zakrętu obręczy (anterior cintulate cortex, ACC) po popełnieniu błędu w zadaniu. Ponadto w warunku z karaniem za błędy osoby z grupy HP wykazywały też niższą aktywność grzbietowo-bocznej kory przedczołowej (dorsolateral prefronal cortex, DLPFC) w porównaniu do osób z grupy LP.

Kolejne badania, dotyczą zdolności uczenia się na własnych błędach. W badaniu wykorzystano zadanie probabilistycznego naprzemiennego uczenia się (probabilistic reversal learning task), a przy analizie wyników wykorzystano klasyczny model uczenia Rescorli i Wagnera. Zastosowanie tego modelu pozwoliło zaobserwować, że osoby z grupy LP stają się bardziej wrażliwe na swoje błędy, jeśli są za te błędy karane. Zależności takiej nie zaobserwowano w grupie prokrastynatorów. Następnie przeprowadziliśmy podobne badanie z wykorzystaniem fMRI – analizy trwają i jest szansa, że przedstawię pierwsze wyniki w czasie seminarium.

Jedną z możliwych interpretacji otrzymanych wyników jest hipoteza, że prokrastynacja jest wynikiem trudności w uczeniu się samokontroli.

•