Neuroscience to zbiór dyscyplin naukowych badających układ nerwowy, w szczególności mózg, w aspektach strukturalnych, funkcjonalnych, ewolucyjnych oraz patologicznych. Celem jest zrozumienie mechanizmów biologicznych leżących u podstaw zjawisk poznawczych, emocjonalnych i behawioralnych. Neuroscience wyróżnia się na tle nauk kognitywnych podejściem eksperymentalnym i biologicznym, stosując metody od poziomu molekularnego po obliczeniowy oraz zaawansowane techniki obrazowania i modelowania.
Przykłady zastosowań
Neuroscience znajduje zastosowanie w badaniach podstawowych nad obwodami neuronalnymi, a także w praktyce klinicznej — w diagnostyce i leczeniu chorób neurodegeneracyjnych (Alzheimer, Parkinson), neurologii behawioralnej czy psychiatrii. Wspiera rozwój neuroprotez, optymalizację interfejsów mózg–maszyna oraz udoskonalanie algorytmów sztucznej inteligencji inspirowanych funkcjonowaniem mózgu.
Główne narzędzia, biblioteki, frameworki
Do kluczowych narzędzi należą oprogramowanie do analizy danych, takie jak MATLAB, Python (biblioteki MNE, Nilearn, Brainstorm), platformy do obrazowania mózgu (FreeSurfer, SPM) oraz środowiska symulacji neuronów (NEURON, NEST). Frameworki uczenia głębokiego, jak TensorFlow czy PyTorch, wykorzystywane są również do modelowania biologicznych i sztucznych sieci neuronowych.
Najnowsze trendy i rozwój
Nowe kierunki obejmują masową integrację sztucznej inteligencji w analizie danych mózgowych, rozwój multimodalnych obliczeniowych neurosciencji oraz wzrost znaczenia neuroetyki. Interfejsy mózg–maszyna stają się coraz bardziej wydajne, a konektomika (mapowanie połączeń neuronalnych) otwiera nowe możliwości w medycynie i AI.