Descrizione del progetto
Un modello basato sull’apprendimento automatico per lo studio approfondito della cognizione
L’introduzione di modelli meccanicistici ben allineati con dati sperimentali potrebbe migliorare considerevolmente la comprensione delle proprietà cellulari e di rete alla base della cognizione, nonché delle cause sottostanti a determinate condizioni patologiche. Finanziato dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto AutoMIND si propone di sviluppare uno strumento di inferenza del modello basato sull’apprendimento automatico che sia in grado di identificare i parametri di particolari modelli di reti neurali spiking acquisendo al contempo le dinamiche neurali di destinazione arbitrarie da registrazioni del cervello umano. Lo strumento sfrutta i recenti progressi nelle tecniche di inferenza basate sulla simulazione, incorporando l’apprendimento simultaneo di molteplici parametri e simulazioni basate su gradiente. Inoltre è in grado di risolvere problemi neuroscientifici attraverso esperimenti in silico.
Obiettivo
Human cognition depends on complex coordinated dynamics of neural populations, which is shaped by a rich heterogeneity in cellular properties and network connectivity patterns of neural circuits. While cognitive neuroscience leverages macroscopic brain signals to relate neural activity to behavioral states, we currently cannot dissect them for their physiological contributions, hindering mechanistic interpretations of experimental data. One way to systematically study how physiological parameters shape neural dynamics is through mechanistic modeling of spiking neural networks. However, current modeling approaches are not quantitatively constrained by observed electrophysiological data, and often require painstaking and ad-hoc parameter-tuning by hand. Efficient discovery of mechanistic models that are consistent with experimental data would dramatically accelerate our understanding of how cellular and network properties impact cognition, and why it breaks down in pathological states, representing a radical departure from how neural data is analyzed in cognitive neuroscience. To this end, I propose to develop a machine learning-assisted model inference tool—Automated Model Inference from Neural Dynamics (AutoMIND)—that can identify parameters of candidate spiking neural network models that could capture arbitrary target neural dynamics from human brain recordings. AutoMIND extends on recent advances in simulation-based inference techniques, incorporating simultaneous parameter manifold-learning and gradient-based simulations. AutoMIND has broad utility for tackling neuroscientific questions by enabling expedited in-silico experiments. Here, I apply it to multiscale neural data to study how cellular and network properties shape: 1) the emergence of synchronous network oscillations during early neurodevelopment, and 2) the difference in neural dynamics and computation between sensory and association cortices—two questions of fundamental importance to neuroscience.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
- scienze naturali scienze biologiche neurobiologia neuroscienze cognitive
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale intelligenza computazionale
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMMA PRINCIPALE
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2020
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Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
72074 Tuebingen
Germania
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.