టేలర్ కెర్గాన్ యొక్క పరిశోధన మెదడు పరిశోధనలో రోగనిర్ధారణ మరియు అన్వేషణ కోసం మెషిన్-లెర్న్డ్ మోడళ్లను ఉపయోగించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది
టేలర్ కెర్గాన్ కాల్గరీ విశ్వవిద్యాలయంలోని హాచ్‌కిస్ బ్రెయిన్ ఇన్‌స్టిట్యూట్‌లో చరిత్ర సృష్టించడంలో సహాయం చేస్తున్నారు. అతను ఇన్స్టిట్యూట్ యొక్క కొత్త కంప్యూటేషనల్ న్యూరోసైన్స్ (CN) ఇంటర్ డిసిప్లినరీ స్పెషలైజేషన్ ప్రోగ్రామ్‌లో మొదటి గ్రాడ్యుయేట్. 2022 శరదృతువులో ప్రారంభించబడిన ఈ ప్రోగ్రామ్ కెర్గాన్ కోసం అన్వేషణ మరియు అభ్యాసానికి సంబంధించిన కొత్త రంగాలను తెరిచింది, అతను భౌతికశాస్త్రంలో గ్రాడ్యుయేట్ స్టడీస్‌తో స్పెషలైజేషన్‌ను మిళితం చేశాడు.
దాని మనోహరమైన కోర్సు వర్క్ ద్వారా కంప్యూటేషనల్ న్యూరోసైన్స్‌కు ఆకర్షించబడింది, కెర్గాన్ పరిశోధన మెదడు-ప్రేరేపిత యంత్ర అభ్యాస నిర్మాణాలలో లోతైన డైవ్ తీసుకుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఒక రకమైన సాంకేతికత, ఇది కంప్యూటర్లు డేటా నుండి నేర్చుకునేందుకు మరియు నేరుగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా కాలక్రమేణా మెరుగుపరచడానికి అనుమతిస్తుంది. కెర్గాన్ యొక్క థీసిస్ ఎవల్యూషనరీ అల్గారిథమ్‌లు మరియు పార్టికల్ స్వార్మ్ ఆప్టిమైజేషన్‌ని ఉపయోగించి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఆప్టిమైజ్ చేయడం గురించి అన్వేషించింది, నెట్‌వర్క్‌లను వాటి ఉత్తమ స్థితిలో ప్రారంభించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. మెదడు పరిశోధనలో రోగనిర్ధారణ మరియు అన్వేషణ కోసం మెషిన్-లెర్న్డ్ మోడల్‌లను ఉపయోగించడం అతని దీర్ఘకాలిక లక్ష్యం.
“మేము ట్రాన్స్‌డిసిప్లినరీ శిక్షణ కోసం చూసిన అవసరాన్ని పూరించడానికి మరియు ఫిజిక్స్, న్యూరోసైన్స్, సైకాలజీ మరియు కంప్యూటర్ సైన్స్‌లో అధ్యాపకులు మరియు విద్యార్థులను ఒకచోట చేర్చడానికి కంప్యూటేషనల్ న్యూరోసైన్స్ స్పెషలైజేషన్‌ను రూపొందించాము” అని ప్రోగ్రామ్‌ను అభివృద్ధి చేయడంలో సహాయపడిన డాక్టర్ సిగ్నే బ్రే, PhD చెప్పారు.
“ఈ రంగం మెదడును బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది, అలాగే కొత్త సాంకేతికతలను అభివృద్ధి చేస్తుంది. ఈ విభాగాలలో ఆలోచించేలా విద్యార్థులకు శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా, మేము పరివర్తనాత్మక అంతర్దృష్టులు మరియు ఆవిష్కరణలకు తలుపులు తెరుస్తున్నాము.”
కెర్గాన్ గర్వించదగిన విజయాలలో ఒకటి “గందరగోళం యొక్క అంచు”ని అధ్యయనం చేయడం – మెదడు వంటి వ్యవస్థలు గరిష్ట సౌలభ్యం మరియు సామర్థ్యం కోసం పనిచేస్తాయని భావించారు. ఇది పూర్తి యాదృచ్ఛికత మరియు ఖచ్చితమైన క్రమం మధ్య సమతుల్యతగా ఊహించుకోండి. మెషిన్ లెర్నింగ్ నెట్‌వర్క్‌లు ఈ అస్తవ్యస్తమైన పాయింట్‌కి దిగువన అత్యంత ప్రభావవంతంగా పనిచేస్తాయని కెర్గాన్ పని చూపించింది.
“సరళంగా చెప్పాలంటే, నెట్‌వర్క్‌లోని కనెక్షన్‌లు ఊహించిన దాని కంటే కొంచెం స్థిరంగా ఉన్నప్పుడు గ్రాఫ్‌లోని తదుపరి పాయింట్‌ను గుర్తించడం వంటి నమూనాలను నేర్చుకునే మరియు అంచనా వేయగల నెట్‌వర్క్ సామర్థ్యం బలంగా ఉంటుంది” అని కెర్గాన్ చెప్పారు. “ఈ అన్వేషణ మరింత సమర్థవంతమైన మరియు శక్తివంతమైన AI నమూనాలను రూపొందించడానికి ముఖ్యమైన చిక్కులను కలిగి ఉంది.”
డాక్టర్ విల్టెన్ నికోలా, కెర్గాన్ యొక్క సూపర్‌వైజర్, ఈ పరిశోధనలు నాడీ ప్రవర్తనను అర్థం చేసుకోవడానికి మరింత ఖచ్చితమైన నమూనాలకు కూడా దారితీస్తాయని అభిప్రాయపడ్డారు.
“ఈ పరిశోధన నిజంగా కంప్యూటేషనల్ న్యూరోసైన్స్ యొక్క శక్తిని హైలైట్ చేస్తుంది,” నికోలా చెప్పింది, “టేలర్ యొక్క పని మెదడు ఎలా పనిచేస్తుందనే దానిపై విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. మెదడు యొక్క ప్రక్రియలను నియంత్రిత పద్ధతిలో అనుకరించడం ద్వారా, ఈ పరిశోధన భవిష్యత్తులో చేయగలిగే నమూనాల వైపు పునాది వేస్తుంది. మోడల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ని ఉపయోగించడం ద్వారా మెదడు ఆరోగ్యంలో ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి.”
ప్రస్తుతం శాంటా క్రూజ్‌లోని కాలిఫోర్నియా విశ్వవిద్యాలయంలో ఎలక్ట్రికల్ మరియు కంప్యూటర్ ఇంజనీరింగ్‌లో PhD చదువుతున్న కెర్గాన్ మెదడు-ప్రేరేపిత హార్డ్‌వేర్‌పై తన పరిశోధనను విస్తరిస్తున్నారు. తక్కువ శక్తిని వినియోగించే AI వ్యవస్థలను రూపొందించడం పట్ల ఆయనకు మక్కువ ఉంది. AIకి ప్రస్తుతం సంక్లిష్ట గణనలను శక్తివంతం చేయడానికి భారీ మొత్తంలో విద్యుత్ అవసరం, ఇది గణనీయమైన కార్బన్ పాదముద్రకు దారితీస్తుంది. కెర్గాన్ యొక్క PhD పరిశోధన చాలా తక్కువ శక్తిని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు అదే ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేసే హార్డ్‌వేర్‌ను అభివృద్ధి చేయడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఇది AIని పచ్చగా మరియు మరింత నిలకడగా మార్చడం ద్వారా టెక్ పరిశ్రమలో విప్లవాత్మక మార్పులు తీసుకురాగలదు.
న్యూరో లేదా నాన్-న్యూరో నేపథ్యం నుండి అయినా, జీవశాస్త్రం, డేటా మరియు మానవ ప్రభావం యొక్క ప్రత్యేకమైన ఖండన కోసం కంప్యూటేషనల్ న్యూరోసైన్స్‌ను అన్వేషించమని టేలర్ ఇతరులను ప్రోత్సహిస్తాడు.
“కాంప్-న్యూరో ప్రోగ్రామ్ నా పరిశోధనను మరింత చక్కటి నేపథ్యంతో సంప్రదించడానికి నన్ను అనుమతించింది,” అని అతను చెప్పాడు, “కాంప్-న్యూరోను జోడించడం ద్వారా నా మొత్తం నాలెడ్జ్ బేస్ విస్తరించబడింది, నన్ను నా కంఫర్ట్ జోన్ వెలుపలికి నెట్టివేస్తుంది మరియు నేను దానికి మంచివాడిని! ”
