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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Using deep learning to understand computations in neural circuits with Connectome-constrained Mechanistic Models

Ziel

Advances in experimental techniques yield detailed wiring diagrams of neural circuits in model-systems such as the Drosophila melanogaster. How can we leverage these complex connectomes, together with targeted recordings and perturbations of neural activity, to understand how neuronal populations perform computations underlying behavior? Achieving a mechanistic understanding will require models that are consistent with connectomes and biophysical mechanisms, while also being capable of performing behaviorally relevant computations. Current models fail to address this need: Mechanistic models satisfy anatomical and biophysical constraints by design, but we lack methods for optimizing them to perform tasks. Conversely, deep learning models can be optimized to perform challenging tasks, but fall short on mechanistic interpretability.

To address this challenge, we will provide a machine learning framework that unifies mechanistic modeling and deep learning, and will make it possible to algorithmically identify models that link biophysical mechanisms, neural data, and behavior. We will use our approach to study two key neural computations in D. melanogaster. We will build large-scale mechanistic models of the optic lobe and motor control circuits which are constrained by connectomes and physiological measurements, and optimize them to solve specific computational tasks: Extracting behaviorally relevant information from the visual input, and coordinating leg movements to achieve robust locomotion. Our methodology for building, interpreting and updating these `deep mechanistic models' will be applicable to a wide range of neural circuits and behaviors. It will serve as a powerful hypothesis generator for predicting neural tuning and optimizing experimental perturbations, and will yield unprecedented insights into how connectivity shapes efficient neural computations in biological and artificial networks.

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2022-COG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

EBERHARD KARLS UNIVERSITAET TUEBINGEN
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 997 321,00
Adresse
GESCHWISTER-SCHOLL-PLATZ
72074 Tuebingen
Deutschland

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Region
Baden-Württemberg Tübingen Tübingen, Landkreis
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 997 321,00

Begünstigte (1)

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