Claudia Clopath es profesora de neurociencia computacional en el Imperial College de Londres y líder de investigación en el Sainsbury Wellcome Center for Neural Circuits and Behavior . Desarrolla modelos matemáticos para predecir la plasticidad sináptica tanto para aplicaciones médicas como para el diseño de máquinas similares a las humanas.
Claudia Clopath | |
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alma mater | EPFL (Maestría, Doctorado) |
Carrera científica | |
Instituciones | Universidad de Columbia Paris Descartes University Imperial College London |
Tesis | Modelado de la plasticidad sináptica en diferentes escalas de tiempo: la influencia del voltaje, la sincronización de los picos y la síntesis de proteínas (2009) |
Asesor de doctorado | Wulfram Gerstner |
Temprana edad y educación
Clopath estudió física en la École Polytechnique Fédérale de Lausanne . Permaneció allí durante sus estudios de posgrado, donde trabajó junto a Wulfram Gerstner . Juntos trabajaron en modelos de plasticidad dependiente del tiempo de picos (STPD) que incluían los potenciales de membrana presinápticos y postsinápticos . [1] Después de obtener su doctorado, trabajó como becaria postdoctoral con Nicolas Brunel en la Universidad Paris Descartes . [2] Posteriormente se unió a la Universidad de Columbia, donde trabajó en el Centro de Neurociencia Teórica . [3]
Investigación y carrera
Clopath utiliza modelos matemáticos para predecir la plasticidad sináptica y estudiar las implicaciones de la plasticidad sináptica en las redes neuronales artificiales . [4] Estos modelos pueden explicar los orígenes de las vibraciones en las redes neuronales y podrían determinar las actividades de las neuronas excitadoras e inhibidoras . Usó este modelo para explicar que las neuronas inhibitorias son importantes en la determinación de la frecuencia oscilatoria de una red. [5] Ella espera que los modelos que genera del cerebro puedan usarse en aplicaciones médicas, así como para diseñar máquinas que puedan lograr un aprendizaje similar al humano.
Ha estudiado las conexiones de las células nerviosas en la corteza visual . [6] El modelo desarrollado por Clopath, Sandra Sadeh y Stefan Rotter en el Bernstein Center Freiburg fue el primero en combinar redes neuronales biológicas en una red neuronal computacional. [6] Permite a los usuarios hacer que las células nerviosas del sistema visual sean capaces de detectar diferentes características, así como coordinar las sinapsis entre las células. Se puede utilizar para comprender cómo se desarrollan las células nerviosas a medida que reciben información de cada ojo. [6]
Clopath ha trabajado con DeepMind para crear sistemas de inteligencia artificial que se pueden aplicar a múltiples tareas, lo que les permite recordar información o dominar una serie de pasos. Juntos, Clopath y DeepMind utilizaron la consolidación sináptica, un mecanismo que permite que las redes neuronales recuerden. [7] El algoritmo, Elastic Weight Consolidation, puede calcular la importancia de las diferentes conexiones en una red neuronal y aplicar un factor de ponderación que dicta su importancia. [7] Esto determina la velocidad a la que se alteran los valores de un nodo dentro de la red neuronal. [7] Demostraron que el software que usaba Elastic Weight Consolidation podía aprender y lograr un rendimiento a nivel humano en diez juegos. [7] El desarrollo de sistemas de aprendizaje automático para tareas de aprendizaje continuo se ha convertido en el foco de la investigación de Clopath, utilizando modelos computacionales en redes neuronales recurrentes para establecer cómo la inhibición abre las puertas a la plasticidad sináptica. [8]
En 2015 recibió un premio Google Faculty Research Award. [9]
Publicaciones Seleccionadas
- Clopath, Claudia; Vasilaki, Eleni; Gerstner, Wulfram (2010). "La conectividad refleja la codificación: un modelo de STDP basado en voltaje con homeostasis" . Neurociencia de la naturaleza . 13 (3): 344–352. doi : 10.1038 / nn.2479 . PMID 20098420 . S2CID 8046538 .
- Clopath, Claudia; Gerstner, Wulfram (2011). "Plasticidad inhibitoria equilibra la excitación y la inhibición en las vías sensoriales y las redes de memoria". Ciencia . 334 (6062): 1569-1573. Código bibliográfico : 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). "La aparición de microcircuitos funcionales en la corteza visual" . Naturaleza . 496 (7443): 96–100. Código bibliográfico : 2013Natur.496 ... 96K . doi : 10.1038 / nature12015 . PMC 4843961 . PMID 23552948 .
Referencias
- ^ Clopath, Claudia; Büsing, Lars; Vasilaki, Eleni; Gerstner, Wulfram (24 de enero de 2010). "La conectividad refleja la codificación: un modelo de STDP basado en voltaje con homeostasis" . Neurociencia de la naturaleza . 13 (3): 344–352. doi : 10.1038 / nn.2479 . ISSN 1097-6256 . PMID 20098420 . S2CID 8046538 .
- ^ Clopath, Claudia; Brunel, Nicolas (21 de febrero de 2013). "Propiedades óptimas de los perceptrones analógicos con pesos excitadores" . PLOS Biología Computacional . 9 (2): e1002919. Código Bibliográfico : 2013PLSCB ... 9E2919C . doi : 10.1371 / journal.pcbi.1002919 . ISSN 1553-7358 . PMC 3578758 . PMID 23436991 .
- ^ "Centro de Neurociencia Teórica | Personas" . www.columbia.edu . Consultado el 15 de octubre de 2019 .
- ^ "Claudia Clopath" . www.sainsburywellcome.org . Consultado el 15 de octubre de 2019 .
- ^ "Taktgeber für Hirnwellen" . www.mpg.de (en alemán) . Consultado el 15 de octubre de 2019 .
- ^ a b c "El modelo de computadora muestra cómo se forman las conexiones de las células nerviosas en la corteza visual" . ScienceDaily . Consultado el 15 de octubre de 2019 .
- ^ a b c d Kahn, Jeremy (15 de marzo de 2017). "DeepMind de Google encuentra la manera de superar el problema del olvido de la IA" . menta viva . Consultado el 15 de octubre de 2019 .
- ^ "Regla de aprendizaje desinhibitorio inspirado en el cerebro para tareas de aprendizaje continuo en redes neuronales artificiales" . UKRI .
- ^ "Premios de investigación de la facultad de Google de febrero de 2015" (PDF) . Google . Consultado el 15 de octubre de 2019 .