Description du projet
Un aperçu mécaniste de la façon dont notre cerveau apprend
La survie et l’adaptation à un environnement changeant dépendent de la capacité des animaux et des êtres humains à utiliser leurs connaissances antérieures pour apprendre rapidement de nouveaux comportements. Cependant, le mécanisme par lequel le cerveau combine les anciennes informations avec les nouvelles données reste difficile à élucider. Le projet Learning2Learn, financé par l’UE, vise à comprendre le rôle du cortex préfrontal médian du cerveau dans l’apprentissage continu et l’adaptation à de nouvelles situations. Le mécanisme proposé s’inspire d’un cadre théorique d’apprentissage automatique pour les réseaux neuronaux artificiels et sera étudié en combinant des techniques expérimentales de pointe pour dévoiler le mécanisme d’apprentissage du cerveau.
Objectif
In a changing environment the ability to continually and rapidly learn new behaviors is crucial for humans and animals to survive. How the brain stores and integrates new information without forgetting (continual learning, CL) and utilizes prior knowledge to quickly adapt to new situations (fast forward generalization, FFG) remains a mystery. To shed light on this crucial question I propose a novel interdisciplinary approach that derives inspiration from a theoretical machine-learning approach for artificial neural networks (ANN) and simultaneously addresses FFG and CL. In this dual-network model, a so-called meta-network learns to identify the context for all previous tasks and modulates a second, stimulus-processing network, in a task/context specific manner to efficiently solve the task. As a result, similar task contexts elicit the selection of similar stimulus processing networks thereby enabling FFG. In the brain, the medial prefrontal cortex (mPFC) is known to receive contextual information (environment, setting), to store task information and to project to sensory areas. This makes it a promising candidate to function as a meta-network in the brain. In the proposed study, I will investigate if and how the mPFC affects sensory processing in a task-specific manner during CL and FFG, functioning as a meta-network. I will utilize cutting-edge experimental techniques including miniaturized microscopes in freely behaving mice to record neuronal populations in mPFC during FFG and CL combined with chemo- and optogenetic tools. To investigate how mPFC affects stimulus processing on the single neuron level, I will combine calcium and voltage imaging in brain slices. This interdisciplinary project will provide novel insights into the possible implementation of meta-learning in the brain to address CL and FFG. Completion of this innovative project in the multidisciplinary environment of my host lab will provide me with the ideal setting to reach scientific independence.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Mots‑clés
Programme(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2020
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MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinateur
8092 Zuerich
Suisse