Le neuroscienze
Le neuroscienze si occupano di studiare il sistema nervoso, e attingono a diverse discipline come la psicologia, la linguistica e la biologia.
Sono un ramo della biologia e quindi, in quanto tali, necessitano di conoscenze anche in ambito di fisiologia, biologia molecolare, biologia cellulare, biologia dello sviluppo, biochimica, anatomia, genetica, biologia evoluzionistica, chimica, fisica, matematica e statistica. (Fonte: Wikipedia)
L’ambito di azione delle neuroscienze è molto vasto e comprende diversi approcci, dallo sviluppo funzionale ed evoluzionistico ai sistemi cognitivi e computazionali.
Ecco i rami principali delle neuroscienze:
- Neuroanatomia
- Neuroscienze cellulari
- Neurofisiologia
- Neuroscienze dello sviluppo
- Neuroimaging
- Neuroscienze computazionali
- Neuroscienze cognitive
- Neuroetologia
- Neuroscienza evolutiva
- Neuroscienze molecolari
- Neuroinformatica
- Neuroscienze sistemiche
Da diversi anni le neuroscienze vengono applicate e utilizzate in moltissimi settori, anche in ambito commerciale, aziendale e industriale.
Il legame tra neuroscienze, big data, sistemi di intelligenza artificiale, robotica, deep learning e altre tecnologie è sempre più forte.
Big Data
Nell’ultimo decennio abbiamo assistito a un importante cambiamento nell’utilizzo dei dati. I dati e in particolare modo i big data hanno acquisito sempre più importanza e sono diventati la base su cui fondare decisioni e strategie. In tutti gli ambiti, da quello industriale, a quello finanziario, a quello medico e scientifico sono ormai sempre più numerose le realtà che prendono decisioni data driven.
Questo è infatti il risultato dell’aumento del volume, della velocità e della varietà dei dati raccolti prodotti e raccolti in tutti i settori.
I big data prodotti in ambito sanitario, ad esempio, uniti all’uso dell’intelligenza artificiale e delle nuove tecnologie sta apportando grandi rivoluzioni in tutto il comparto. Con importanti innovazioni nel campo delle cure mediche, della ricerca e della prevenzione.
E ancora, passando per esempio nel campo del marketing, proprio grazie alla conoscenza derivante dagli studi e dalle analisi delle neuroscienze cognitive, sempre più aziende utilizzano il neuromarketing per analizzare i comportamenti delle mente inconscia e tutti quei processi inconsapevoli che condizionano le scelte e le decisioni di acquisto dei consumatori.
Robotica e Neuroscienze
Lo sviluppo e la diffusione sempre più massiva dei cosiddetti wearable device, di smart sensor, dei modelli di deep learning, machine learning, del cloud computing e più in generale dell’Internet of things ha comportato una spinta importante per l’evoluzione e l’innovazione dei modelli organizzativi, industriali e produttivi.
Questo processo è potuto avvenire e in parte si sta ancora realizzando proprio grazie ai processi di studio e di analisi tipici delle neuroscienze. Comprendere meglio i processi mentali, approfondire le funzioni cognitive, analizzare le reazioni delle mente a determinati stimoli e in determinati contesti è fondamentale per lo sviluppo e l’implementazione dei nuovi sistemi di robotica e di intelligenza artificiale.
Robotica e neuroscienze quindi sono sempre più connesse e interdipendenti l’una dall’altra.
La realizzazione di un qualsiasi compito da parte di un robot è subordinata all’esecuzione di un movimento specifico che quindi deve essere pianificato. L’esecuzione corretta dei movimenti del robot viene affidata a unità di controllo che gestiscono diversi comandi, in base al tipo di movimento desiderato.
Grazie alle neuroscienze è possibile conoscere nel dettaglio il comportamento del cervello umano quando compie determinate azioni e trasferire così questa conoscenza in ambito robotico. Nello sviluppo dei robot appunto e dei compiti/azioni a lui richieste.
Senza le neuroscienze i robot sarebbero infatti solo delle semplici macchine automatiche. E infatti sempre più smesso ormai si sente parlare di neuro-robotica.
La neuro-robotica è una disciplina emergente che studia proprio l’interazione tra i dispositivi artificiali e sistemi neurali. E la possibilità di implementare la dinamica neurale nei dispositivi artificiali. Per comprendere meglio come il cervello biologico elabora le informazioni, e poter sviluppare migliori interfacce uomo-macchina e per emulare emularlo al meglio nei robot.
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