Il corso esplorerà modelli computazionali e fisici per emulare la dinamica e l'efficienza dell'attività di neuroni biologici del sistema nervoso periferico e centrale. Una particolare attenzione sarà dedicata all'implementazione in tempo reale di artefatti neuro-robotici basati su logica impulsata e a eventi, integrati in studi neurofisiologici e in sistemi bionici-ibridi a ciclo chiuso finalizzati al recupero di funzioni sensorimotorie, o per la compressione del volume dei dati generati da reti di sensori ad alta densità.
Prerequisiti
Conoscenze di analisi matematica e fisica, fondamenti di elettronica ed elettrotecnica, principi di chimica e fisiologia, competenze con software di programmazione grafica (Labview Core 1)
Metodi didattici
Lezioni frontali e seminari con ausilio slide e del materiale didattico, e con attività anche pratiche con l'ausilio di codice Labview e dispositivi sensoriali con codifica dell’informazione “a spike” per applicazioni biorobotiche.
Verifica Apprendimento
Progetto sui temi del corso. Si accede all’esame orale avendo preparato il progetto. Esame orale orientato alla discussione del progetto e alla verifica delle competenze teoriche dell’insegnamento.
Testi
Materiale didattico: dispense di lezioni ed esercitazioni scaricabili da una cartella condivisa in cloud. Testi suggeriti per la consultazione: • Principles of Neural Science, E.R. Kandel et al. Part V, Perception • Selezione di articoli scientifici fornita dal docente
Contenuti
• Basi della fisiologia neuronale • Introduzione ai metodi elettrofisiologici di microneurografia e microstimolazione • Modelli di neuroni e di reti per applicazioni bioingegneristiche • Modello di Izhikevich applicato al tatto artificiale • Classificazione di spike train offline • Classificazione di spike train on line con architetture neuroispirate (ad es. ispirate al nucleo cuneato) • Basi del neural coding • Introduzione alla codifica corticale degli stimoli somatosensoriali • Tatto artificiale neuromorfo per protesi di arto bioniche via microstimolazione e impianti neurali • Stimolazione intraneurale e induzione di discriminazione di caratteristiche tattili in soggetti amputati e intatti • Neuroni tattili di secondo ordine (modelli di nucleo cuneato) • Neuroni di secondo ordine nell'udito (modello di Jeffress) • Modelli di oscillazioni neurali • Recupero del tatto, neuroprotesi e biorobotica • Stimolazione neuromorfa e registrazioni corticali • Attività sperimentali con dispositivi biorobotici e codifica dell’informazione “a spike”
Lingua Insegnamento
Italiano
Altre informazioni
Le lezioni saranno concentrate in 2 settimane durante il secondo semestre
