Le neuroscienze sono l'insieme delle discipline scientifiche che studiano il sistema nervoso, in particolare il cervello, dal punto di vista strutturale, funzionale, evolutivo e patologico. L'obiettivo è comprendere i meccanismi biologici alla base dei fenomeni cognitivi, emotivi e comportamentali. Si distinguono dalle scienze cognitive per il loro approccio sperimentale e biologico, sfruttando tecniche che vanno dalla biologia molecolare alla modellazione computazionale e utilizzando avanzati strumenti di imaging e simulazione.
Casi d'uso ed esempi
Le neuroscienze vengono applicate nella ricerca di base per decifrare i circuiti neuronali, ma anche in ambito clinico per la diagnosi e il trattamento di malattie neurodegenerative (Alzheimer, Parkinson), neurologia comportamentale e psichiatria. Sono impiegate nello sviluppo di protesi neurali, nell'ottimizzazione delle interfacce cervello-macchina e nel miglioramento degli algoritmi di intelligenza artificiale ispirati al cervello.
Principali strumenti software, librerie, framework
Gli strumenti principali includono software di analisi dati come MATLAB, Python (con librerie come MNE, Nilearn, Brainstorm), piattaforme di imaging cerebrale come FreeSurfer o SPM, e ambienti di simulazione neurale come NEURON o NEST. I framework di deep learning come TensorFlow o PyTorch sono utilizzati anche per la modellizzazione di reti neurali biologiche e artificiali.
Sviluppi recenti, evoluzioni e tendenze
Tra le tendenze attuali figurano l'integrazione massiccia dell'intelligenza artificiale nell'analisi dei dati cerebrali, l'avanzata delle neuroscienze computazionali multimodali e la crescita della neuroetica. Le interfacce cervello-macchina sono sempre più performanti e la connettomica (mappatura delle connessioni neuronali) apre nuove prospettive in sanità e intelligenza artificiale.