न्यूरोइन्फोर्मेटिक्स क्या है? - टेक्नोपेडिया से परिभाषा

परिभाषा - न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स का क्या अर्थ है?

न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स एक शोध क्षेत्र को संदर्भित करता है जो विश्लेषणात्मक उपकरणों और कम्प्यूटेशनल मॉडल के माध्यम से तंत्रिका विज्ञान डेटा को व्यवस्थित करने पर केंद्रित है। यह मस्तिष्क के जटिल कार्यों को समझने और मस्तिष्क से संबंधित बीमारी के लिए उपचार की दिशा में काम करने के लिए तराजू और तंत्रिका विज्ञान के स्तरों के पार डेटा को जोड़ती है। न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स में डेटा प्राप्त करने, साझा करने, भंडारण, प्रकाशन, विश्लेषण, मॉडलिंग, कल्पना और अनुकरण के लिए तकनीक और उपकरण शामिल हैं।

न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स शोधकर्ताओं को डेटा को एकीकृत करने और विश्लेषण करने के लिए दृष्टिकोण और उपकरणों के आदान-प्रदान के माध्यम से विभिन्न सुविधाओं और विभिन्न देशों में डेटा साझा करने में मदद करता है। यह क्षेत्र विभिन्न जैविक संगठन स्तरों पर किसी भी प्रकार के डेटा को एकीकृत करना संभव बनाता है।

Techopedia न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स की व्याख्या करता है

न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स तकनीक की उन्नति इस क्षेत्र में किए गए शोध को सुविधाजनक बनाती है और दुनिया भर के न्यूरोलॉजिस्ट शोधकर्ताओं के बीच डेटा और विचारों के मुक्त आदान-प्रदान में मदद करती है।

न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स में निम्नलिखित प्रमुख कार्य हैं:

• उपकरणों और प्रौद्योगिकियों का निर्माण जो तंत्रिका विज्ञान के शोधकर्ताओं को आसानी से वास्तविक समय में समग्र डेटा लोड का प्रबंधन, संचार और साझा करने में मदद करता है। यह शोधकर्ताओं को प्रभावी ढंग से समय का उपयोग करने में मदद करता है और सुनिश्चित करता है कि वे सबसे अद्यतित डेटा पर काम कर रहे हैं।
• अप-टू-डेट टूल और सॉफ्टवेयर का निर्माण तंत्रिका विज्ञान डेटा का सर्वोत्तम तरीके से विश्लेषण करने और उस डेटा के आधार पर जटिल मॉडल विकसित करने के लिए।
• केंद्रीय तंत्रिका तंत्र के जटिल मॉडल का विकास, जो शोधकर्ताओं को कम्प्यूटेशनल प्रक्रियाओं के कामकाज को समझने और विभिन्न स्थितियों और उत्तेजनाओं के प्रति अपनी प्रतिक्रिया को समझने के लिए एक मॉडल पर प्रत्यक्ष प्रयोग करने में मदद करता है।

न्यूरोइन्फ़ॉर्मेटिक्स के लाभों में शामिल हैं:

• कई तंत्रिका संबंधी विकारों के उपचार में तंत्रिका विज्ञान में सुधार और सुधार
• शोधकर्ताओं के ज्ञान में वृद्धि। न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स उन्हें कम्प्यूटरीकृत मॉडल के अंदर कुछ विशिष्ट कार्यों का पता लगाने के लिए शोधकर्ताओं को अनुमति देकर कुछ विशेष न्यूरोलॉजिकल कार्यों के काम के पैटर्न को समझने में सक्षम बनाता है।
• परीक्षण के लिए अधिक परिष्कृत मॉडल बनाने के लिए नए डेटा के विशाल संस्करणों की उपलब्धि।