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Rekonstruktion neuro-dynamischer Prinzipien präfrontaler Berechnungen bei unterschiedlichen kognitiven Aufgaben und Spezies

Fachliche Zuordnung Experimentelle und theoretische Netzwerk-Neurowissenschaften
Förderung Förderung seit 2021
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 437610067
 
Die hier geplante Forschungsgruppe eröffnet für uns zuvor nicht dagewesene Möglichkeiten, neurodynamische und computationale Prinzipien und Mechanismen höherer kognitiver Funktionen über Spezies, Entwicklungsstadien und kognitive Domänen hinweg zu verstehen. Dieses Projekt soll diese Möglichkeiten nutzen, um generische computationale Prinzipien über die Analyse der durch die Partnerprojekte akquirierten experimentellen Daten zu entschlüsseln, aus einer vereinheitlichenden dynamischen Systemperspektive heraus und innerhalb eines gemeinsamen Ansatzes des statistischen maschinellen Lernens. Dafür werden wir tiefe generative rekurrente neuronale Netze (RNN) nutzen, um die den experimentellen Daten zugrundeliegenden dynamischen Systeme zu approximieren. RNN sind allgemein kürzlich zu einem in den Neurowissenschaften favorisierten Ansatz geworden, um dynamische Mechanismen zu untersuchen. Unsere Methoden gehen hier noch einen Schritt weiter als die meisten bisherigen Ansätze, indem Parameter der RNN direkt aus den beobachteten physiologischen oder behavioralen Zeitreihen inferriert werden, in einem statistischen, Maximum-Likelihood-basierten oder Bayes’schen Ansatz, durch den quantitative Vorhersagen möglich werden. In Kollaboration mit den experimentell-orientierten Projektpartnern werden wir diese in unserer Gruppe etablierten Ansätze nutzen, um neuronale Attraktordynamiken zu untersuchen, die Prozessen wie der Entscheidungsfindung, der Schätzung von zeitlichen Intervallen und spezies-spezifischen neuro-computationalen Mechanismen des Arbeitsgedächtnisses zugrundeliegen, und wie sich diese über Entwicklungsstadien ändern. Wir werden auch die lang bestehende Frage angehen, ob PFC-abhängigen Leistungen in verschiedenen kognitiven Aufgaben ähnliche oder unterschiedliche neuro-computationale Prozesse zugrundeliegen. Für jedes der Teilprojekte formulieren wir spezifische Hypothesen bezüglich der zugrundeliegenden neuro-dynamischen Mechanismen, die über unseren Ansatz getestet werden können. Darüber hinaus werden wir spezifische, quantitative Prädiktionen generieren, die an die experimentellen Partner zurückgegeben werden. Unsere RNN sind zudem interpretierbar in dem Sinne, dass neuronale Trajektorien im Zustandsraum konkreten raum-zeitlichen Mustern in den Daten zugeordnet werden können, d.h. neuronalen Zellverbänden wie sie auch in TP9 untersucht werden, wodurch eine Verbindung zwischen diesen beiden theoretischen TP hergestellt wird. Schließlich beabsichtigen wir, all Befunde in ein einheitlichen computationales Rahmenwerk und eine Theorie neurodynamischer Prinzipien einzubetten, die kognitiver Flexibilität zugrundeliegen.
DFG-Verfahren Forschungsgruppen
 
 

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