| Resumo: |
As redes cognitivas cerebrais se consolidam emergentemente de acordo com, mas não se limitando às experiências individuais ao longo da vida relacionadas à emoção, estresse, medo, atenção, aprendizado, sociedade, linguagem, religião, cultura e ambiente familiar. Portanto, o funcionamento cognitivo, questões de causalidade versus contingência, redes cerebrais, protocolo de intervenção e eficácia da reabilitação são desafios nas ciências cognitivas e das neurociências. Além disso, o conhecimento orientado a dados suporta a descoberta de padrões, a criação de estratégias de tomada de decisão e a possibilidade de análises preditivas e de perspectiva. No entanto, a reabilitação cognitiva também é desejada pela atualização do conhecimento e aprendizagem autônoma por meio de novas condições devido à consolidação cerebral emergente individualizada. Eventualmente, a infraestrutura digital e o desempenho da computação são essenciais para tornar os modelos desenvolvidos acessíveis, acessíveis e atualizáveis para o sistema de saúde. Uma das soluções práticas que podem enfrentar coletivamente todos os desafios é uma plataforma de computação cognitiva. A Computação Cognitiva (CC) é um nicho de conhecimento emergente baseado em ciência cognitiva, neurociência, ciência de dados e tecnologias de computador. Arquitetonicamente, proponho uma plataforma de Computação Cognitiva construída a partir de redes de micromódulos chamada computação neurocognitiva. A Computação Neurocognitiva (NcC) é uma unidade de computação cognitiva autorregulada que pode aprender e ser treinada em tempo real para gerar mecanismos de sistemas cognitivos individualmente ou em uma rede complexa. Neste projeto de 8 anos, tentei fazer uma Plataforma de Reabilitação Cognitiva (iCRP) integrada como computação neurocognitiva para navegar no comprometimento cognitivo (desregulação emocional) e reabilitação com técnicas de estimulação elétrica transcraniana para pacientes com zumbido. No iCRP, conceituamos e desenvolvemos parcialmente segmentos de computação neurocognitiva em paralelo, desde modelagem cognitiva teórica, ensaio clínico e mineração orientada a dados não/supervisionada até aprendizado profundo em tempo real. Tentei documentar a seção de ciências cognitivas do projeto de forma concisa e profunda, desenvolvendo caixas de ferramentas teóricas e experimentais para reconhecimento de padrões não supervisionado e explorando as metodologias orientadas por dados com avaliações de desempenho de métricas para alimentar o aprendizado de reforço profundo no futuro. |
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