Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | "Biologically Inspired Spiking Neural Network for Real-Time and Ultra-Low Power AI Adaptive Decoder for Neuronal Signals"-WP2-MAIA |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | "Biologically Inspired Spiking Neural Network for Real-Time and Ultra-Low Power AI Adaptive Decoder for Neuronal Signals"-WP2-MAIA |
| Campo principale della ricerca | Neurosciences |
| Sottocampo della ricerca | Neuroinformatics |
| Settore Concorsuale | 05 - Scienze biologiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | I meccanismi neurali di prensione sono controllati da strutture corticali, subcorticali e spinali. In caso di lesioni a questi network, le interazioni con l’ambiente che ci circonda risultano fortemente compromesse. Nuove tecnologie (brain-computer interfaces), sono in sviluppo per il controllo di arti artificiali usando segnali neuronali. Nell’ambito di questo progetto si applicheranno le ultime tecnologie AI per decodificare il codice neuronale atto a coordinare i movimenti di raggiungimento. Gli algoritmi verranno implementati su neuroni in-silico garantendo una decodifica delle intenzioni motorie in tempo reale con minimo consumo energetico. L’algoritmo sarà adattativo per migliorare l’interazione protesi-paziente. L’assegnista sará responsabile dell’elaborazione di dati neurali raccolti della corteccia cerebrale di primati non umani e dello studio di algoritmi di decodifica capaci di predire con alta accuratezza e in tempo reale, la direzione dei movimenti da effettuare. |
| Descrizione sintetica in inglese | The neural mechanisms of prehension are controlled by cortical, subcortical, and spinal structures. In case of damage to these networks, interactions with the environment around us are severely compromised. New technologies (brain-computer interfaces) are being developed to control artificial limbs using neuronal signals. In this project we will apply the latest AI technologies to decode the neuronal code to coordinate reaching movements. Algorithms will be implemented on in-silico neurons ensuring real-time decoding of motor intentions with minimal power consumption. The algorithm will be adaptive to improve the prosthesis-patient interaction. The researcher will be responsible for the elaboration of neural data collected from the cerebral cortex of non-human primates and in the study of decoding algorithms able to predict with high accuracy and in real time, the direction of the movements to be performed. |
| Data del bando | 26/02/2021 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI SCIENZE BIOMEDICHE E NEUROMOTORIE |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| sam.nonstrutturati@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | H2020 |
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| Data di scadenza del bando | 12/03/2021 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |