基本信息
赵菲菲 女 硕导 中国科学院自动化研究所
电子邮件: zhaofeifei2014@ia.ac.cn
通信地址: 北京市海淀区中关村东路95号自动化大厦210
邮政编码:100190
研究领域
我的主要研究领域为类脑认知智能,研究目标旨在构建脑启发的脉冲神经网络,揭示大脑结构和功能的发育和演化机理,实现多脑区、多认知功能的自组织协同,探索动态环境下的在线学习、多任务连续学习、复杂决策,并将其应用于机器人、人机交互等多智能体复杂社会决策场景。
具体的研究方向包括:
1、类脑脉冲神经网络:多尺度生物可塑性协同的类脑脉冲神经网络、类脑发育与自然演化脉冲神经网络。
2、社会认知与道德决策:类脑心理揣测脉冲神经网络、脑与心智启发的道德决策脉冲神经网络。
招生信息
招生专业
081104-模式识别与智能系统
招生方向
多尺度可塑性启发的类脑脉冲神经网络,类脑演化与发育脉冲神经网络,多任务连续学习与决策,自然启发的社会智能
教育背景
2014-09--2019-06 中国科学院自动化研究所 博士学位2010-09--2014-06 东北大学 学士学位
学历
博士研究生
学位
博士学位
工作经历
工作简历
2022-04~现在, 中国科学院自动化研究所, 副研究员2019-07~2022-04,中国科学院自动化研究所, 助理研究员
社会兼职
2022-12-16-今,中国人工智能学会心智计算专业委员会, 副秘书长
教授课程
系统与计算神经科学(助教)
专利与奖励
专利成果
( 1 ) 基于全局反馈以及局部突触可塑的脉冲神经网络优化方法, 发明专利, 2020, 第 3 作者, 专利号: CN112085198A( 2 ) 基于脑发育机制的自适应神经网络模型的构建方法及系统, 发明专利, 2020, 第 1 作者, 专利号: CN110766138A( 3 ) 基于自主决策脉冲神经网络的响应动作确定方法及系统, 发明专利, 2019, 第 1 作者, 专利号: CN109919305A( 4 ) 基于多脑区协同计算的人类动作意图识别训练方法, 发明专利, 2018, 第 4 作者, 专利号: CN108304767A( 5 ) 基于多模态融合的多脑区协同自主决策方法, 发明专利, 2018, 第 1 作者, 专利号: CN108197698A( 6 ) 基于视觉恐惧反应脑机制的应急避障方法, 专利授权, 2017, 第 1 作者, 专利号: CN106815550A( 7 ) 复杂环境下无人机自动障碍物检测和避障方法, 专利授权, 2017, 第 2 作者, 专利号: CN106708084A( 8 ) 运动检测方法及躲避和跟踪运动目标的方法, 专利授权, 2017, 第 3 作者, 专利号: CN106651921A
出版信息
发表论文
(1) A brain-inspired theory of mind spiking neural network improves multi-agent cooperation and competition, Patterns, 2023, 第 2 作者(2) A Brain-Inspired Theory of Mind Spiking Neural Network for Reducing Safety Risks of Other Agents, FRONTIERS IN NEUROSCIENCE, 2022, 第 3 作者(3) Nature-inspired self-organizing collision avoidance for drone swarm based on reward-modulated spiking neural network, PATTERNS, 2022, 第 1 作者(4) 从认知脑的计算模拟到类脑人工智能, 人工智能, 2022, 第 3 作者(5) Brain Inspired Sequences Production by Spiking Neural Networks With Reward-Modulated STDP, FRONTIERS IN COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE, 2021, 第 3 作者(6) Dynamically Optimizing Network Structure Based on Synaptic Pruning Mechanism in the Brain, Frontiers in System Neuroscience, 2021, 第 1 作者(7) Toward a Brain-Inspired Developmental Neural Network Based on Dendritic Spine Dynamics. Neural Computation, MIT Press, 2021, 第 1 作者(8) A Brain-Inspired Model of Theory of Mind, FRONTIERS IN NEUROROBOTICS, 2020, 第 5 作者(9) A neural algorithm for Drosophila linear and nonlinear decision-making, SCIENTIFIC REPORTS, 2020, 第 1 作者(10) GLSNN: A Multi-Layer Spiking Neural Network Based on Global Feedback Alignment and Local STDP Plasticity, FRONTIERS IN COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE, 2020, 第 5 作者(11) A Brain-Inspired Visual Fear Responses Model for UAV Emergent Obstacle Dodging, IEEE TRANSACTIONS ON COGNITIVE AND DEVELOPMENTAL SYSTEMS, 2020, 第 1 作者(12) Training a V1 Like Layer Using Gabor Filters in Convolutional Neural Networks, 2019 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN), 2019, 第 4 作者(13) A Brain-Inspired Decision-Making Spiking Neural Network and Its Application in Unmanned Aerial Vehicle, FRONTIERS IN NEUROROBOTICS, 2018, 第 1 作者(14) A Brain-Inspired Decision Making Model Based on Top-Down Biasing of Prefrontal Cortex to Basal Ganglia and Its Application in Autonomous UAV Explorations, COGNITIVE COMPUTATION, 2018, 第 1 作者(15) Towards a Brain-inspired Developmental Neural Network by Adaptive Synaptic Pruning, 2017, 第 1 作者(16) Brain-Inspired Obstacle Detection Based on the Biological Visual Pathway, BRAININFORMATICSANDHEALTH, 2016, 第 2 作者
科研活动
科研项目
( 1 ) 基于自主演化的类脑决策脉冲神经网络模型研究, 负责人, 国家任务, 2022-01--2024-12