美NSF发布“计算神经科学协作研究”项目指南

美国国家科学基金会(NSF)发布“计算神经科学协作研究(CRCNS)”项目指南,支持如下两类研究——跨科学学科的创新合作研究,以及数据、软件与其他资源共享研究。通过CRCNS项目,NSF、国家卫生研究院、德国联邦教育与研究部、法国国家研究机构、美国-以色列双边科学基金会和日本国家信息通信技术研究所将支持协作研究活动,促进对神经系统结构和功能、神经系统紊乱的机制和神经系统使用的计算策略的理解。

计算神经科学为理解神经系统的原理和动力学提供了理论基础和丰富的技术方法。以计算机科学、神经科学、生物学、数学和物理科学、社会与行为科学、工程学等领域的理论、方法和发现为基础,计算神经科学采用广泛的方法来研究神经系统各个层次的结构、功能、组织和计算。整合和分析复杂数据的新方法、汇聚众多不同理论来源的概念框架以及数据收集、模拟、建模和实验操作的新模式正在不断加速计算神经科学的进步。

(1)跨科学学科的创新合作研究

该类研究旨在跨越传统学术学科界限,以提高生产力、创造力和应对重大挑战。该类研究应强调创新研究和资源,鼓励理论家、计算科学家、工程师、数学家和统计学家应用和开发最先进的计算方法解决动力学和复杂神经科学问题。

该类提案支持的计算研究必须涉及生物学过程,并推导出在生物学研究中可检验的假设。预期:①研究合作将建立在各学科专业知识基础之上,涉及计算或建模、理论和/或实验神经科学方面;②合作应包括一个模型、理论和/或分析技术发展和完善的动力学持久过程,以及来自不同学科的科学家和工程师之间的充分交流;③新模型或理论的发展和测试应为实验的设计和新假说的产生提供框架,这些假说可以帮助揭示神经系统正常或患病状态的机制和过程。

(2)数据、软件与其他资源共享研究

强烈建议在所有CRCNS项目中共享数据和软件,以便于翻译和传播研究成果,加速开发可普遍使用的方法和工具,扩大计算神经科学和相关领域的合作范围。数据共享项目应专门针对数据、软件、代码库、刺激物、模型或其他资源的准备和部署,以满足广泛的研究人员需求,提供涵盖一系列主题、系统或方法的数据和其他资源集合。

数据共享提案的主要创新和学术价值可体现于共享资源的广度、深度或重要性。鼓励技术创新以及对社区发展和持续改进的周密方法,以使所提议的资源最大限度地发挥作用。CRCNS对数据共享的支持主要集中在数据和其他资源上,而不是更为普遍的基础设施,或者获取数据的研究。强烈建议数据共享项目提议者尽可能在现有设施和服务的基础上进行建设,而不是从头开始建设基础设施。

原文发布于微信公众号 - 人工智能快报(AI_News)

原文发表时间:2018-01-03

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