NeuroMetric

Очень полезный (и теоретикам, и экспериментаторам) обзор применений в нейронауке современных статистических метрик на основе понятий энтропии и сложности: R. Cofre, A. Destexhe, Entropy and Complexity Tools Across Scales in Neuroscience: A Review, Entropy 27, 115 (2025). https://doi.org/10.3390/e27020115

Англоязычный сборник "Нелинейная динамика в вычислительной нейронауке" (2019) F. Corinto, A. Torcini (Eds.), Nonlinear Dynamics in Computational Neuroscience (Springer, 2019). https://doi.org/10.1007/978-3-319-71048-8 Это не учебник, а сборник расширенных докладов на научном семинаре. Многое там уже не актуально, но есть как минимум две содержательно написанные главы — "Unraveling Brain Modularity Through Slow Oscillations" и, особенно, "Functional Cliques in Developmentally Correlated Neural Networks". PS: См. также пост "Учебники и Методика (само)образования в области теоретической/вычислительной нейронауки" (https://t.me/NeuroMetric/502)

Конференции по вычислительной нейронауке и смежным прикладным тематикам 1. Bernstein Conference on Computational Neuroscience (29 September – 1 October 2026, Frankfurt am Main, Germany) https://bernstein-network.de/en/bernstein-conference/ Submission deadline: 27 May 2026 (contributed talks) / 1 July 2026 (posters) ===================================================== 2. 18th International Conference on Simulation of Adaptive Behavior (19–22 October 2026, Berlin, Germany) https://www.sab-conference.org Selected papers will be invited to a special issue in the journal Adaptive Behavior. Submission deadline: 15 May 2026 ===================================================== 3.TAROS (Towards Autonomous Robotic Systems) 2026 Conference (7–9 September 2026, Manchester, UK) https://taros-conference.org/ Submission deadline: 24 April 2026 (papers) / 2 June 2026 (poster abstracts) ===================================================== 4. 7th IEEE International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems (7–11 September 2026, Cesena, Italy) https://2026.acsos.org Submission deadline: 24 April 2026 (abstract registration) / 1 May 2026 (papers) / 25 June 2026 (posters) ===================================================== 5. NEST Conference 2026 (16–17 June 2026, online) https://nest-simulator.org/conference The conference provides an opportunity to meet, exchange success stories, swap advice, learn about current developments in and around NEST spiking neural network simulator and its application. Submission deadline: 3 May 2026

Аспирантская вакансия по NeuroAI (Лаборатория Колд Спринг Харбор, штат Нью-Йорк, США) https://www.cshl.edu/phd-program/bioai-phd-program/ The Cowley group is recruiting a bioAI PhD student to start Fall 2026 at Cold Spring Harbor Laboratory in NY, USA (about an hour from NYC). This is a brand new PhD program track for students already with Master's degrees in a quantitative field (CS, engineering, physics, etc.) to build and apply computational approaches in cutting edge biological experiments. The Cowley group (https://cowleygroup.cshl.edu/) builds data-driven AI models to predict neural responses and behavior. We focus on closed-loop, active learning experiments that combine data collection and model training. If interested, please directly contact Prof. Ben Cowley ([email protected]). ❗️PS: В РФ вышеуказанные ссылки могут не работать без прокси или VPN. К сожалению, многие универы и исследовательские центры в США стали автоматически блокировать доступ к своим веб-сайтам с "российских" IP-адресов.

Вакансия постдока по вычислительной нейронауке (Бостонский университет, США) https://reinhartlab.org/ We invite applications for a postdoctoral research position in our lab at Boston University, directed by Prof. Rob Reinhart. Our work focuses on the computational and neural mechanisms of human perception and cognition. The lab is fundamentally a basic science training environment, oriented toward building representational computational accounts of cognition. Our central goal is not merely to describe behavior and its correlates, but to identify and test the internal representations and operations that constitute the cognitive phenotype, and to articulate the causal mechanisms by which these representations are implemented in neural systems. Research Approach: Our work aims to integrate: (1) Causal perturbation of neural systems, including high-definition transcranial alternating current stimulation (HD-tACS) and temporal interference (TI) stimulation, to directly test mechanistic hypotheses. (2) Computational modeling across levels, including: Electric field models, Formal and normative models, Cognitive models, Neural spiking models and neural mass models. (3) Rich, theory-driven experimental design, using behavioral measures (e.g., psychophysics, eye movements) that feed directly into computational models, with behavior serving as a window into latent representational structure rather than an endpoint of interest. (4) Human neuroscience methods, including EEG and fMRI, integrated with perturbation and modeling. (5) Advanced machine learning and multivariate analysis, including representational similarity analysis (RSA), multivariate decoding and encoding models, pattern component modeling (PCM), cross-validated model comparison, dimensionality-reduction and manifold-learning methods, regularized and probabilistic models, and related techniques for interrogating representational geometry and latent structure in neural and behavioral data. Intellectual Environment: The lab values theoretical clarity, mechanistic explanation, and close coupling between experiment and model. We are especially interested in candidates who think carefully about: (1) What representations are being computed? (2) What operations transform them? (3) How these computations are implemented neurally. (4) How causal perturbation constrains theory. The postdocs will have substantial latitude to shape the direction of their research, develop new paradigms or modeling approaches, and pursue questions that cut across cognition, computation, and neuroscience. Qualifications: We welcome applicants from a broad range of academic backgrounds relevant to the study of cognition, including cognitive neuroscience, cognitive science, neuroscience, psychology, and linguistics. Applicants with strong theoretical and computational training from related fields such as physics, applied mathematics, or computer science who are motivated to translate this expertise to questions in cognitive neuroscience are also encouraged to apply. Ideal candidates will have: (1) a strong interest in computational and mechanistic explanations of cognition; (2) experience with at least one of the following: computational modeling, EEG/fMRI, brain stimulation, advanced data analysis, or experimental design; and (3) a desire for deep, theory-driven training. Application: Please send a short cover letter, CV, and names of three references to [email protected].

"Горящая" (дедлайн – сегодня) вакансия постдока по обучению роботов (Бельгия) Может подойти специалистам по компьютерному зрению. Все подробности по ссылке: https://renaud-detry.net/jobs/kuleuven-postdoc-2026a/

Вакансия постдока (2 года) по вычислительной неврологии (Германия) The Computational Neurology Lab located at the Institute for Neural Computation at Ruhr University (Bochum, Germany) works at the interface of clinical neuroscience (neurostimulation and neurodegenerative diseases) and computational neuroscience (whole-brain network neural mass modeling, parameter inference, control theory), with a strong focus on translational research that connects computational methods to real-world clinical data and patient-oriented questions. Our team is young, motivated, international, and genuinely interdisciplinary, bringing together expertise from medicine, neuroscience, psychology, and quantitative sciences. We invite applications for a postdoctoral associate starting in Summer 2026 working on NeuroAI techniques, with a quantitative background and experience in interdisciplinary neuroscience research. Your responsibilities: • Developing hybrid NeuroAI models at the interface of ANN and differential-equation-based models. • Presenting results in national and international conference and publish in peer-reviewed journals. • Supervision of junior team members. • Writing of grant proposals. • Minor teaching obligations (2 hours/week). Details can be found here: https://www.ini.rub.de/the_institute/jobs/postdoctoral_position_80-100_fmd_in_computational_neurology_1/ If you have inquiries regarding the position, please reach out to Prof. Dr. Xenia Kobeleva: [email protected] Deadline: approx. 15.05.2026, although earlier applications are preferred.

Содержательная* англоязычная статья "Жизнь — это химия плюс информация" (2025) R.L. Wang, Life is chemistry plus information, BBA Advances 7, 100162 (2025). https://doi.org/10.1016/j.bbadva.2025.100162 Аннотация: В современной биологии преобладает парадигма, согласно которой жизнь — это химия. Это означает, что все биологические процессы можно свести к физико-химическим процессам. Некоторые ученые утверждают, что жизнь — это химия плюс информация, но это онтологическое утверждение еще не доказано. В данной статье сначала дается определение биологической информации посредством процесса декодирования, в котором молекулярные машины, такие как мембранные рецепторы и рибосомы, связывают знаки с объектами. Эксперименты показали, что молекулярные машины обеспечивают специфические механизмы для однонаправленного соединения внеклеточных сигналов с внутриклеточными вторичными мессенджерами в процессе передачи сигналов, а также для однонаправленной связи мРНК с белками в генетической информации. Однако я указываю на то, что однонаправленность или необратимость биологической информации нарушает (микроскопическую) симметрию обращения времени в физических законах и принцип микроскопической обратимости в химии. Генетическая информация также нарушает трансляционную симметрию в физических законах, поскольку роль нуклеотидных триплетов в трансляции зависит от их положения в мРНК. Следовательно, биологическая информация не является физико-химической и онтологически отличается от химии. Это означает, что в биологии следует придерживаться парадигмы, согласно которой жизнь — это химия плюс информация, а не просто химия. Парадигма "жизнь — это химия плюс информация" кратко объясняет, что биологическая информация обеспечивает стрелу времени в живых организмах и почему живые и неживые существа так сильно отличаются друг от друга. --- *: В смысле стимуляции мышления. Любая хорошая научная статья должна быть как минимум такой — стимулировать конструктивные критические размышления.

Поздравляю подписчиков с праздником Великой надежды — Пасхой! Христос воскрес! 🕊