今天，我们为大家解析的是拉德堡大学博士研究项目。
“PhD Position at the Donders Centre for Cognition: Neural Control”
学校及专业介绍
学校概况
拉德堡大学(Radboud University)位于荷兰奈梅亨市，始建于1923年，前身为奈梅亨天主教大学。作为荷兰顶尖研究型大学，拉德堡大学拥有7个学院，涵盖人文、社会科学、自然科学、医学等多个领域。学校拥有约24,000名学生和近5,000名教职员工，其中国际学生占比约15%，形成了多元文化的学术环境。
院系介绍
该博士项目隶属于唐德斯脑、认知与行为研究所(Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour)的认知中心，该研究所是世界级的跨学科研究中心，汇聚了700多名研究人员。项目具体在社会科学学院的机器学习与神经计算系人工认知系统小组进行。研究所拥有卓越的神经科学研究设施，被国际评估委员会评为"卓越"，并被认可为"对顶尖研究人员和青年人才都极具吸引力的环境"。导师团队包括Dr. Yuzhen Qin、Dr. Mario Senden、Prof. Marcel van Gerven和Prof. Rainer Goebel等神经科学和人工智能领域的知名专家。
招生专业介绍
本次招生项目为认知神经科学方向的博士项目，专注于神经控制(Neural Control)研究。该项目旨在培养能够开发先进人工智能方法来建模、估计和控制大脑动态活动的高级研究人才。研究方向：该博士项目的主要研究方向是开发创新的人工智能驱动方法，用于建模、估计和控制大脑动态活动。这些时间依赖的神经活动模式是大脑功能、行为和认知的基础。通过控制调节这些动态，有潜力恢复正常功能并缓解神经和精神疾病的症状，如帕金森病、癫痫、抑郁症、焦虑症、慢性疼痛和运动障碍。
就业前景：项目就业前景广阔，毕业生可在学术研究机构、神经科技公司、医疗设备企业以及人工智能领域的前沿企业中担任研究科学家或技术专家。
申请要求
- 学历要求：人工智能、控制工程、生物医学工程、计算机科学、物理学或相关领域的硕士学位
- 专业背景：具备扎实的理论基础，精通以下一个或多个领域：机器学习、深度学习、神经微分方程、扩散模型、流匹配、动态系统理论、控制理论、模型预测控制
- 技能要求：具备出色的技术/计算能力，包括高级Python编程
- 优先条件：最好具备嵌入式人工智能解决方案开发和软硬件协同优化方面的专业知识
- 语言能力：良好的英语口语和书面表达能力
项目特色与优势
1.技术路径
- 研究将整合动态系统理论和控制理论与机器学习，致力于为个性化神经调节建立可推广、适应性的基础设施。核心是建立一个闭环系统，其中大脑是控制目标，聚焦超声刺激(FUS)和深部脑刺激(DBS)等技术作为执行器，目标是将神经活动引导向治疗或增强状态。系统将使用神经行为数据生成个性化调节命令，适用于多种神经调节方法。
2.薪资福利
- 起始薪资：每月税前2,901欧元
- 薪资增长：第四年增至每月税前3,707欧元(薪资等级P)
- 额外津贴：8%假期津贴和8.3%年终奖金
- 休假福利：全职雇佣可选择每年30天或41天年假(法定为20天)
3.其他福利
- 双职业支持：为伴侣提供双职业指导，通过支持、工具和资源提高其在荷兰独立就业的机会
- 灵活工作：提供灵活工作时间、各种休假安排和在家工作的可能性
- 自定义福利：可部分自行设计雇佣条件，如用收入换取额外休假日，获得体育会员费报销
4.研究设施
- 研究所拥有卓越的、最先进的研究设施，支持广泛的神经科学研究。这些设施包括先进的神经成像设备、脑刺激技术平台、高性能计算集群等，为研究提供了坚实的硬件支持。
有话说
项目理解
- 交叉学科该项目位于人工智能、神经科学和控制工程的交叉领域，综合应用计算机科学、生物医学和认知科学知识，实现对大脑动态活动的精确建模和控制，代表了当前神经技术领域的前沿研究方向。
- 研究目标项目核心目标是开发创新的人工智能驱动方法，实现对大脑动态活动的精确建模、估计和控制，通过对这些神经活动模式的调控，恢复神经疾病患者的正常功能，缓解症状，同时探索认知增强的可能性。
- 技术手段项目采用动态系统理论与控制理论相结合的方法，融合深度学习、神经微分方程、扩散模型等先进人工智能技术，构建闭环神经调节系统，通过聚焦超声刺激和深部脑刺激等执行器实现对大脑活动的精准干预。
- 理论贡献该项目将增进我们对大脑功能动态机制的理解，提供神经系统复杂动态的数学描述和计算模型，为脑科学的基础理论研究提供新视角，同时推动控制理论在生物系统中的应用发展，拓展人工智能与认知科学的理论边界。
- 应用价值项目开发的个性化神经调节技术具有显著临床应用价值，可用于治疗帕金森病、癫痫、抑郁症等神经精神疾病，减轻患者痛苦，提高生活质量；同时其研究成果也可应用于脑机接口、认知增强和康复工程等领域，促进医疗健康产业发展。
创新思考
- 前沿方向可拓展探索量子计算与神经控制的结合，利用量子算法提升神经动态建模精度；同时研究脑肠轴与神经调节的关联，发掘微生物组对神经活动的影响；还可深入研究意识计算模型，将神经控制技术拓展至意识状态调节领域。
- 技术手段可引入自适应迁移学习方法，实现跨个体神经模型的有效迁移；结合联邦学习技术保护患者隐私的同时聚合多中心数据；探索混合现实技术辅助神经反馈训练；开发新型生物可降解神经界面材料，提高长期植入设备的生物相容性。
- 理论框架构建多尺度神经动力学整合框架，连接分子、细胞、网络和行为层面的神经活动；发展可解释神经控制理论，增强AI决策透明度；创建个性化神经可塑性数学模型，预测干预效果；提出神经-免疫-内分泌系统整合调控理论，全面理解神经系统与其他生理系统互动。
- 应用拓展将神经控制技术应用于自闭症、ADHD等发育障碍的早期干预；拓展到老年认知健康维护和阿尔茨海默病预防；开发面向高强度脑力工作者的认知增强应用；探索运动技能快速学习辅助系统；设计情绪调节应用帮助应对压力和创伤；开发针对睡眠障碍的精准调节方案。
- 实践意义该项目将大幅降低神经精神疾病治疗成本，减轻医疗系统负担；提升患者治疗依从性和康复效果；为偏远地区提供可及的神经调节解决方案；推动建立神经调节技术伦理规范，确保安全使用；促进相关产业链发展，创造经济价值；提高公众对脑健康的认识，推动预防医学发展。
- 国际视野建立全球神经控制技术共享平台，促进国际科研合作；推动制定国际通用的神经调节治疗标准和评估体系；发起跨国神经技术人才培养计划；在发展中国家推广经济实用的神经调节技术；组建国际神经伦理咨询委员会，共同应对技术发展带来的伦理挑战；推动全球神经健康数据互联互通。
- 交叉创新探索神经控制与基因编辑技术结合，实现更精准的神经调节；研究与药物递送系统整合，开发智能药物释放平台；结合社会认知科学，研究群体互动中的神经同步现象；与环境科学交叉，研究环境因素对神经系统的影响及调控方法；整合人文学科视角，关注技术应用的伦理和社会影响。
- 其他创新点开发神经控制技术的家庭友好版本，扩大应用场景；建立多层次临床数据整合系统，提高个性化治疗精准度；探索虚拟现实环境下的脑状态训练；研究文化差异对神经调节效果的影响；开发非侵入式长期监测技术，实现日常生活中的连续神经活动监测；构建开源神经控制算法库，促进技术普及和优化。
博士背景
Aurelia ，美国TOP10院校计算机科学与认知科学双博士生，研究聚焦算法博弈论不确定性及其在人工智能中的应用。她的跨学科研究融合了计算机科学、语言学和心理学知识，在国际顶级期刊《Journal of Artificial Intelligence Research》和《Cognitive Science》上发表多篇论文。Aurelia 荣获ACM SIGAI博士论文奖，擅长相关方向的PhD申请指导。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
