招生 | 博士生 | ML + Neuroscience方向 | 奥地利维也纳医科大学Adam Gosztolai教授

奥地利维也纳医科大学Medical University of Vienna 位于奥地利共和国首都维也纳，是一所成立于2004年的公立大学，同时也是世界上领先的医科大学之一，系原维也纳大学医学院。该大学是所有德语地区大学中，医学科学生最多的大学。维也纳医科大学下辖诊疗所、临床研究所与临床中心等学术机构。维也纳医科大学给符合条件的学生提供一定量的奖学金，以鼓励和帮助优秀的学生顺利完成学业，为社会作出应有的贡献。

导师简介

自 2024 年 3 月起，我将成为维也纳医科大学人工智能研究所的研究组组长。敬请关注新网站。目前，我是EPFL信号处理实验室 2的HFSP 跨学科博士后研究员，由 Pierre Vandergheynst 领导。我也是麻省理工学院脑与认知科学系的研究员。此前，我是EPFL Pavan Ramdya神经工程实验室的博士后。我在伦敦帝国理工学院获得了应用数学博士学位，导师是毛里西奥·巴拉奥纳 (Mauricio Barahona)和马丁·巴克 ( Martin Buck)。在此之前，我在剑桥大学学习应用数学（第三部分），在伦敦大学学院学习机械工程。

研究兴趣：我们的大脑和人工智能系统都以高度分布式的方式解决计算挑战，这些方式编码在神经群体的集体活动中。我的研究重点是理解支撑神经计算的动态过程，以得出这些根本不同的系统所共享的共同算法原理。我受到两个协同目标的激励：（1）利用机器学习、几何和动力系统理论开发新颖的方法，以促进发现更好的大脑工作模型；（2）对支持复杂动物行为的动力过程进行逆向工程以开发更先进的人工智能系统有利于脑机接口等临床应用。

个人主页：www.adamgosztolai.wordpress.com

研究方向

神经科学和机器学习正处于变革时代的风口浪尖。在神经科学领域，我们现在可以使用新一代 Neuropixel 探针和钙成像记录多个大脑区域中数以万计的单个神经元。这些大规模记录有望为神经元活动如何促进健康和病理认知功能提供新的见解。然而，为了揭示这种联系，我们需要新的机器学习工具来从这些复杂的神经动力学系统中提取细粒度的信息。我们将使用这些工具获得的新理解将激发新的机器学习理论，这些理论可以更像大脑一样处理任务。

岗位描述

致力于小鼠和猕猴的尖端单神经元记录，以研究复杂的认知功能如何在大脑中分布，挑战当前的解剖学划分观点。

开发结合几何深度学习和动力系统理论的最先进方法，并为神经科学和人工智能做出新的贡献。

福利

该项目提供了多种合作和发展可转移技能的机会。

• 与维也纳医科大学的神经科学家和临床医生就神经影像和脑机接口等项目建立合作。

• 参与洛桑联邦理工学院、麻省理工学院和伦敦帝国理工学院的国际合作者网络。

• 在人工智能和神经科学的国际会议上展示您的工作。

岗位要求

准备好解决计算神经科学和人工智能领域的重大问题。理想的候选人将具有定量背景（例如计算机科学、数学、计算神经科学、物理或工程学）以及强大的数学和/或编程技能。或者，拥有神经科学背景，并表现出发展定量技能的意愿。

申请方式

gosztola@mit.edu

www.bit.ly/3l7WMhs

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