論文の概要: From Neural Sensing to Stimulation: An Interdisciplinary Roadmap for Neurotechnology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.07116v1
- Date: Wed, 08 Oct 2025 15:09:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.584573
- Title: From Neural Sensing to Stimulation: An Interdisciplinary Roadmap for Neurotechnology
- Title（参考訳）: 神経センシングから刺激へ:神経工学の学際的ロードマップ
- Authors: Ruben Ruiz-Mateos Serrano, Joe G Troughton, Nima Mirkhani, Natalia Martinez, Massimo Mariello, Jordan Tsigarides, Simon Williamson, Juan Sapriza, Ioana Susnoschi Luca, Antonio Dominguez-Alfaro, Estelle Cuttaz, Nicole Thompson, Sydney Swedick, Latifah Almulla, Amparo Guemes,
- Abstract要約: 神経技術は、脳と体の相互作用を計測し、解釈し、調節する方法を変えつつある。
臨床領域と非臨床領域にまたがるトランスフォーメーションポテンシャルを持つ。
この視点は神経テクノロジー開発の戦略的ロードマップを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Neurotechnologies are transforming how we measure, interpret, and modulate brain-body interactions, integrating real-time sensing, computation, and stimulation to enable precise physiological control. They hold transformative potential across clinical and non-clinical domains, from treating disorders to enhancing cognition and performance. Realizing this potential requires navigating complex, interdisciplinary challenges spanning neuroscience, materials science, device engineering, signal processing, computational modelling, and regulatory and ethical frameworks. This Perspective presents a strategic roadmap for neurotechnology development, created by early-career researchers, highlighting their role at the intersection of disciplines and their capacity to bridge traditional silos. We identify five cross-cutting trade-offs that constrain progress across functionality, scalability, adaptability, and translatability, and illustrate how technical domains influence their resolution. Rather than a domain-specific review, we focus on shared challenges and strategic opportunities that transcend disciplines. We propose a unified framework for collaborative innovation and education, highlight ethical and regulatory priorities, and outline a timeline for overcoming key bottlenecks. By aligning technical development with translational and societal needs, this roadmap aims to accelerate equitable, effective, and future-ready adaptive neurotechnologies, guiding coordinated efforts across the global research and innovation community.
- Abstract（参考訳）: ニューロテクノロジーは、脳と体の相互作用を計測し、解釈し、調節する方法を変え、リアルタイムセンシング、計算、刺激を統合することで、正確な生理的制御を可能にしている。
疾患の治療から認知とパフォーマンスの向上まで、臨床および非臨床領域にまたがるトランスフォーメーションの可能性を保っている。
この可能性を実現するには、神経科学、材料科学、デバイス工学、信号処理、計算モデリング、規制と倫理の枠組みを含む複雑な学際的な課題をナビゲートする必要がある。
このパースペクティブは、アーリーケア研究者によって創造されたニューロテクノロジー開発のための戦略的ロードマップを示し、規律の交わりにおける彼らの役割と、伝統的なサイロを橋渡しする能力を強調している。
機能、スケーラビリティ、適応性、トランスレーサビリティの進歩を制約する5つの横断的なトレードオフを特定し、技術的ドメインがその解決にどのように影響するかを説明します。
ドメイン固有のレビューではなく、規律を超越する課題と戦略的機会を共有することに重点を置いています。
我々は、協調的なイノベーションと教育のための統一された枠組みを提案し、倫理的および規制的な優先順位を強調し、主要なボトルネックを克服するためのタイムラインを概説する。
技術開発を翻訳的・社会的ニーズに合わせることで、このロードマップは、グローバルな研究とイノベーションのコミュニティ全体で協調的な取り組みを導く、平等で効果的で、そして将来の適応的な神経工学を加速することを目的としている。
関連論文リスト
- Mind Meets Space: Rethinking Agentic Spatial Intelligence from a Neuroscience-inspired Perspective [53.556348738917166]
エージェントAIの最近の進歩は、自律的なタスク実行と言語に基づく推論が可能なシステムにつながっている。
人間の空間知能は、統合された多感覚知覚、空間記憶、認知マップに根ざし、非構造環境における柔軟でコンテキスト対応の意思決定を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-11T05:23:22Z) - Neuromorphic Computing for Embodied Intelligence in Autonomous Systems: Current Trends, Challenges, and Future Directions [5.210197476419623]
本稿では,ニューロモルフィックアルゴリズム,専用ハードウェア,層間最適化戦略の進歩について検討する。
イベントベースの動的視覚センサと、高速で効率的な知覚を可能にする役割には、特に注意が払われる。
機械学習、ロボティクス、ニューロサイエンス、ニューロモーフィックエンジニアリングの視点を統合して、この分野の総合的な展望を提供します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-24T07:01:52Z) - Neural Brain: A Neuroscience-inspired Framework for Embodied Agents [78.61382193420914]
大規模な言語モデルのような現在のAIシステムは、いまだに解体され続けており、物理的に世界と関わりが持てない。
この課題の核心は、人間のような適応性を持つエンボディエージェントを駆動するために設計された中枢知能システムであるNeural Brain(ニューラル・ブレイン)の概念である。
本稿では,2つの基本的な課題に対処する,エンボディエージェントのニューラルブレインの統一的枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-12T15:05:34Z) - Three-Factor Learning in Spiking Neural Networks: An Overview of Methods and Trends from a Machine Learning Perspective [0.07499722271664144]
Spiking Neural Networks(SNN)の3要素学習ルールは、従来のヘビーン学習の重要な拡張として現れている。
これらのメカニズムは生物学的な可視性を高め、人工神経系の信用割り当てを改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-06T08:10:16Z) - Open Problems in Mechanistic Interpretability [61.44773053835185]
機械的解釈可能性(Mechanistic Interpretability)は、ニューラルネットワークの能力の根底にある計算メカニズムを理解することを目的としている。
これらの目標に向けての最近の進歩にもかかわらず、解を必要とする分野には多くの未解決問題が存在する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-27T20:57:18Z) - WISDOM: An AI-powered framework for emerging research detection using weak signal analysis and advanced topic modeling [1.8434042562191815]
我々は、新たな研究テーマを検出するために、WISDOMと呼ばれる自動化人工知能対応フレームワークを提案する。
WISDOMは、高度なトピックモデリングと弱い信号分析を用いて、新たな研究テーマを検出する。
水中センシング技術の分野において,WISDOMによる研究の進展と動向の把握における性能の評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-09T18:08:08Z) - Enhancing learning in spiking neural networks through neuronal heterogeneity and neuromodulatory signaling [52.06722364186432]
人工ニューラルネットワーク(ANN)の強化のための生物学的インフォームドフレームワークを提案する。
提案したデュアルフレームアプローチは、多様なスパイキング動作をエミュレートするためのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)の可能性を強調している。
提案手法は脳にインスパイアされたコンパートメントモデルとタスク駆動型SNN, バイオインスピレーション, 複雑性を統合している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-05T14:11:28Z) - A Review of Neuroscience-Inspired Machine Learning [58.72729525961739]
バイオプルーシブル・クレジット・アサインメントは、事実上あらゆる学習条件と互換性があり、エネルギー効率が高い。
本稿では,人工ニューラルネットワークにおける信用代入の生体評価可能なルールをモデル化する,いくつかの重要なアルゴリズムについて検討する。
我々は,このようなアルゴリズムを実用アプリケーションでより有用にするためには,今後の課題に対処する必要があることを論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-16T18:05:09Z) - Contrastive-Signal-Dependent Plasticity: Self-Supervised Learning in Spiking Neural Circuits [61.94533459151743]
この研究は、スパイキングネットワークのシナプスを調整するための神経生物学的に動機づけられたスキームを設計することの課題に対処する。
我々の実験シミュレーションは、繰り返しスパイクネットワークを訓練する際、他の生物学的に証明可能なアプローチに対して一貫した優位性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-30T02:40:28Z) - Active Inference in Robotics and Artificial Agents: Survey and
Challenges [51.29077770446286]
我々は、状態推定、制御、計画、学習のためのアクティブ推論の最先端理論と実装についてレビューする。
本稿では、適応性、一般化性、堅牢性の観点から、その可能性を示す関連する実験を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-03T12:10:26Z) - Generational Frameshifts in Technology: Computer Science and
Neurosurgery, The VR Use Case [0.0]
神経外科の民主化は、現在進行中であり、現代の世界のこれらのツールの開発、抽出、導入によって推進されます。
手術の詳細を把握し,手術の各部位を解析しながら,より安全かつ効率的に手術を行う能力は,当科の領域とすべての外科専門分野に全く新しい画期的な展開をもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-08T20:02:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。