<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
  </head>
  <body>
    Boa tarde<br>
    <br>
    <b>Nota: </b> por uma questão de gestão de espaço, para quem
    tencionar participar agradecemos que envie, ainda hoje, um email
    para <a class="moz-txt-link-abbreviated moz-txt-link-freetext"
      href="mailto:lara@isr.uc.pt">lara@isr.uc.pt</a><br>
    <br>
    Com os melhores cumprimentos<br>
    -- Urbano J. Nunes
    <div class="moz-forward-container"><br>
      ------------------------------------------------------------<br>
      <br>
      <b>Local: </b>Anfiteatro do ISR<br>
      <b>Data/Hora:</b> 07/03/2022, com início às 14h30<br>
      <br>
      <div><b>Título da Palestra: Neurorobotics model of Parkinson's
          Disease </b><b><b>&amp; </b><b>Spiking Neural Networks
            Applications<br>
          </b> Orador:  </b><b><b>Assistant Professor Dr. Renan C.
            Moioli (Digital Metropolis Institute (IMD) from the Federal
            University of Rio Grande do Norte, Brazil)<br>
          </b></b> <br>
        In this talk, I will first describe our work on developing a
        neurorobotics model of Parkinson's Disease (PD). PD is a
        neurodegenerative disorder, linked to the death of dopaminergic
        neurons at the substantia nigra pars compacta, which affects the
        normal dynamics of the basal ganglia-thalamus-cortex (BG-T-C)
        neuronal circuit of the brain. Although there are multiple
        mechanisms underlying the disease, a complete description of
        those mechanisms and molecular pathogenesis are still missing,
        and there is still no cure. In our computational model, we
        performed a data-driven approach in which a set of biologically
        constrained parameters is optimised using  evolutionary
        computation. Evolved models successfully resembled spectral
        signatures of local field potentials and single-neuron mean
        firing rates from healthy and parkinsonian marmoset monkey brain
        data. Eventually, we hope that our work may facilitate the
        investigation of the mechanisms of PD and support the
        development of new therapies. Then, in the final part of the
        talk, I'll highlight how spiking neural networks with
        biophysically plausible neural architectures, such as the one
        developed in our project, are being used in diverse
        applications. These networks are often faster and require less
        energy to operate, and may benefit from novel neuromorphic
        implementations.   <br>
        <br>
        Short Bio<br>
        Dr. Renan C. Moioli is an assistant professor at the Digital
        Metropolis Institute (IMD) from the Federal University of Rio
        Grande do Norte, Brazil, where he is also part of the Graduate
        Program in Bioinformatics. He has a D. Phil. in Cognitive
        Science from the University of Sussex (2013), UK, working at the
        Centre for Computational Neuroscience and Robotics (CCNR). From
        2013 to 2018 he was a research fellow at the Edmond and Lily
        Safra International Institute of Neuroscience, Brazil. His
        research interests are in the fields of computational
        intelligence and intelligent robotics. He is currently a UK
        Royal Society Newton Advanced Fellow, working in close
        collaboration with Dr. Patricia Vargas and Heriot-Watt's
        Robotics Laboratory in the project "Neuro4PD: neurorobotics
        model of Parkinson's Disease".<br>
      </div>
      <div><br>
      </div>
    </div>
  </body>
</html>