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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Using deep learning to understand computations in neural circuits with Connectome-constrained Mechanistic Models

Objetivo

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.

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2022-COG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

EBERHARD KARLS UNIVERSITAET TUEBINGEN
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 1 997 321,00
Dirección
GESCHWISTER-SCHOLL-PLATZ
72074 Tuebingen
Alemania

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Región
Baden-Württemberg Tübingen Tübingen, Landkreis
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 1 997 321,00

Beneficiarios (1)

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