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周尚林

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周尚林青年研究员

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计算与系统神经实验室

周尚林，脑科学转化研究院青年研究员，博士生导师。2008年本科毕业于四川大学华西药学院药学专业，2014年博士毕业于中国科学上海药物所神经药理专业，先后于bwin必赢(2014-2016)与加州大学洛杉矶分校(2017-2023)进行计算神经与系统神经的交叉学术训练。主要研究成果以通讯作者和/或第一作者发表在Nature Human Behaviour、Neuron、Plos Computational Biology等杂志。2023年9月加入bwin必赢任青年研究员并组建计算与系统神经实验室。实验室应用人心理物理/动物行为实验、大规模多脑区神经活动记录及计算建模与机器学习等技术，主要开展如下研究方向：1，时空变换及时空变换不变性的神经及计算机制；2，神经网络结构与群体活动的交互作用；3，脑科学与人工智能潜在通用数学原理。

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处理各种感觉与运动信息的时间及空间变换并高效地实现时空变换不变性是大脑最基本的认知功能之一。比如在感觉层面，一个苹果经历旋转、变形等各种变换后，大脑依然可以很轻易的得出苹果这个概念本身，即认知的不变性；同一段旋律经历不同方式演奏(如不同乐器、速度、音高等)依然不会影响我们对该旋律的认知。运动层面，我们写字的时候可以根据需要，很轻易地写出具有不同形状、大小、速度的运动轨迹。

另一方面，灵活实现时空变换不变性也是人工智能最基本任务之一，然而其能力似乎远不如大脑。因此理解大脑如何表征各种时空变换以及如何实现时空变换不变性不仅有助于我们解开大脑的计算奥秘也将为类脑人工智能的算法设计提供灵感。

因此，从“top”到“bottom”，我们实验室主要包括但不限于以下研究方向：

1.在认知层面，时空变换及不变性的计算机制，以及在大脑内的生物实现机制。

2.神经网络结构连接与群体活动的交互作用。一般的，认知层面的机制(如时空变换的机制)依赖于底层网络结构与神经活动的相互作用：也就是结构决定活动，而活动又可以通过长时程或短时程可塑性反过来影响结构。

3.大脑与人工智能潜在的通用底层计算原理。我们将持续探索描述大脑与人工智能通用计算原理的数学结构。并重点关注时空变换及不变性方向。

为实现上述目标，实验室将继续采取实验与理论建模深度交叉的技术策略。具体包括：人心理物理实验、动物行为实验、大规模多脑区神经活动记录、机器学习与跨尺度计算建模等。