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Projekt
Identifizierung von Mechanismen, die der Variabilität von Entscheidungsprozessen zugrunde liegen, mithilfe datengetriebener optimaler Steuerungsrahmen
Antragstellerin
Professorin Dr. Georgia Koppe
Fachliche Zuordnung
Experimentelle und theoretische Netzwerk-Neurowissenschaften
Förderung
Förderung seit 2026
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 437610067
Datengetriebene, multimodale Modelle zur Inferenz dynamischer Systeme aus neuronalen und verhaltensbezogenen Zeitreihen liefern leistungsfähige Ersatzmodelle des Gehirns. Diese lassen sich gezielt analysieren und manipulieren, um mechanistische Einsichten in die Beziehung zwischen Gehirn und Verhalten zu gewinnen. In Kombination mit Methoden der optimalen Kontrolltheorie können so zentrale Hirnareale oder Zellverbände identifiziert werden, die zielgerichtetes Verhalten steuern, sowie die dafür nötigen Eingriffe bestimmt werden - unter Berücksichtigung von Einschränkungen wie Energieaufwand oder zeitlichem Rahmen. Durch die formale Verknüpfung eines dynamischen Modells mit einer Kostenfunktion lassen sich Zielverhalten definieren und Steuerstrategien mathematisch fundiert ableiten. Auf diese Weise ermöglicht die optimale Kontrolltheorie, neuronale Systeme vom Ausgangs- in einen gewünschten Endzustand zu überführen und dabei zugrundeliegende Steuermechanismen aufzudecken. Aus dieser Perspektive kann beobachtete Verhaltensvariabilität zwischen Individuen verschiedene Ursachen haben: strukturelle Unterschiede in der Netzwerkarchitektur, Unterschiede in Steuerparametern (z. B. Planungshorizont oder Ressourcenschonung), verschiedene Optimierungsziele oder auch die Existenz mehrerer äquivalenter Lösungen. Ziel dieses Projekts ist es, diese Quellen der Variabilität systematisch zu untersuchen. Wir entwickeln hierzu einen datengetriebenen methodischen Rahmen, der die Inferenz dynamischer Systeme mit optimaler Steuerung kombiniert. Vorarbeiten zeigen, dass sich mit diesem Ansatz neuronale Dynamiken zuverlässig aus kurzen, verrauschten Datensätzen rekonstruieren und individuelle Unterschiede in Steuerstrategien erfassen lassen. Auf dieser Basis wollen wir Variabilität im Entscheidungsverhalten bei Tier und Mensch untersuchen und gezielt neuromodulatorische Eingriffe optimieren - durch die Identifikation individuell zugeschnittener Steuerstrategien für neuronale Prozesse.
DFG-Verfahren
Forschungsgruppen
