Докладчик представит обзор недавних публикаций о моделировании глубокой стимуляции мозга с помощью глубинного обучения. Контроль такой стимуляции классическими методами — сложная нелинейная задача. Именно из-за нелинейной природы отклика может возникать синхронизация большого ансамбля «неисправных» нейронов мозга, предположительно вызывая некоторые неврологические заболевания, например болезнь Паркинсона с ее характерным симптомом — тремором.

Исследователи разработали первый фреймворк для обучения с подкреплением (RL), где имитируется коллективное поведение нейронов, позволяя ученым находить параметры подавления синхронизации в такой синтетической среде. После обсуждения задач с временной синхронизацией, будет также обсуждена задача контроля пространственной нелинейности для устранения неустойчивостей.