一、关于实验室

Ohmae实验室通过结合尖端的动物实验与先进的AI技术，研究新皮层-小脑的认知功能。我们开发基于深度学习的AI电路，模拟真实的大脑神经回路，从而复现和研究大脑内部信息的流动与转换。此外，我们通过比较大脑与AI，深入理解大脑中的认知处理过程。我们独特的“受AI启发的神经科学”方法利用类脑AI的洞察力，提出并验证神经科学中的新理论。通过这一跨学科策略，我们的目标是揭示驱动大脑认知处理的计算机制。如果您热衷于推动AI与神经科学的边界，我们诚邀您加入这一激动人心的探索！

实验室主页：

https://cibr-ohmae.notion.site/Ohmae-CIBR-1b60786c909980158c35c544ae945d6c

我们的最新工作：

Emergence of syntax and word prediction in an artificial neural circuit of the cerebellum.

https://www.nature.com/articles/s41467-024-44801-6

The brain-AI convergence: Predictive and generative world models for general-purpose computation.

https://arxiv.org/abs/2512.02419

二、关于研究员

Ohmae博士于2004年从京都大学获得了医学士学位 (M.D.)，2008年在顺天堂大学获得博士学位 (Ph.D.)，并在北海道大学和宾夕法尼亚大学从事博士后研究，随后任贝勒医学院助理教授并获得NIH 的R34 科研基金。实验室运用大规模神经活动记录方法和基于AI 的神经计算建模技术，主要从事大脑新皮质-小脑认知功能研究，如语言和序列任务处理等，致力于将AI 与神经科学研究深度融合，为脑科学研究及脑机接口技术发展提供新的思路。自2024年3月起，Ohmae教授开始在北京脑科学与类脑研究所(CIBR)担任研究员。

个人主页：

https://www.cibr.ac.cn/?language=en#/teamDetail/cibrTeamteam/708776693555478daae3bc97fe255dcd/Shogo%20Ohmae?lang=zh

三、工作机会：神经科学研究团队博士后-AI工程师方向

我们正在寻找一位对神经科学-AI交叉研究有浓厚兴趣的技能娴熟的AI工程师，加入我们的神经科学研究团队。理想的候选人应具备人工智能、机器学习和/或自然语言处理（NLP）的扎实背景，并对神经科学-AI交叉研究充满热情。我们的项目将为您提供一个独特的机会，让您能够在神经科学与AI的交叉领域工作，参与前沿的神经科学研究以及开发受生物学启发的AI系统工作中。

四、岗位职责

最终的工作职责将根据候选人的专业知识和项目需求进行调整。潜在项目可能包括新皮层-小脑认知处理的计算机模拟、大脑与AI信号对比以及其他相关任务。

职责可能包括但不限于：

五、研究与开发

1、计算神经科学与数据科学: 基于实验神经元活动数据开展研究。具体可能包括开发脑机接口解码模型、分析大规模神经数据集，以及创建多模态框架来比较大脑和AI之间的处理机制。

2、类脑AI建模: 设计、开发和部署类脑AI模型，例如人工神经网络以及模拟大脑回路和认知过程的模型(如语言、内部世界模型等)。

3、跟踪前沿进展: 及时了解AI、机器学习、NLP和计算神经科学领域的最新发展，推动脑启发建模领域的创新。

4、跨学科整合: 跨学科合作，将AI计算模块与神经科学实验平台整合，为认知计算和神经解码研究的系统集成提供支持。

六、技术与编程支持

1、计算平台: 构建和维护用于数据分析和脑启发AI模型的计算平台。

2、实验设备整合: 与其他技术人员合作，组装和维护实验设备(如Windows计算机、Arduino、放大器、TTL驱动设备等)，以确保其与计算研究的无缝整合。

3、方法学开发: 为在研项目的数据分析和计算建模新方法提供支持。

4、编程协助: 为实验室成员提供编程支持，包括代码技能指导，并引导其获得系统的学习资源。

七、任职资格

1、对大脑计算机制和神经科学-AI交叉研究有浓厚兴趣。

2、出色的英语书面和口头沟通能力。

3、拥有计算机科学、人工智能、计算神经科学或相关领域的学士或硕士学位。

4、具备强大的沟通能力，能够向具有生物学背景的研究人员和工作人员解释复杂的AI概念。

5、具备扎实的计算机及编程基础，熟练运用Python等编程语言及深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）。

八、具备以下能力更佳

1、扎实的深度学习及统计机器学习基础，熟练掌握自然语言处理（NLP）、概率建模、优化算法。

2、具备强化学习、生成式 AI 或多模态模型开发经验。

3、熟悉生物信息学数据分析方法或神经科学实验范式。

4、能够针对生物学探索中的各种问题来灵活地设计解决方案。

九、应聘材料及简历投递方式

请将个人英文简历发送至shogo@cibr.ac.cn并同时抄送 sohmae.jp@gmail.com 和 keiko.kitaguchi@gmail.com（邮件主题标明为“应聘岗位+姓名+博士后招聘网”）

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原文出处：

https://www.cibr.ac.cn/#/detail/cibrRecruitmentrecruitInfo/82f84512de1f4853b254b03dc23c47a4?lang=zh

邮件申请时请标题注明信息来自博士后招聘网-boshihoujob.com，电话咨询时说明从博士后招聘网(www.boshihoujob.com)看到的博士后招聘信息。

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