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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Making sense of the senses: Causal Inference in a complex dynamic multisensory world

Description du projet

Comprendre comment le cerveau résout le problème de la liaison dans des environnements complexes à sources multiples

Imaginez la visite d’un marché animé: pour traiter la myriade d’images et de sons, le cerveau traite le problème de «l’inférence causale» ou de la «liaison», en déterminant les signaux qui proviennent de sources communes et en les intégrant. La résolution optimale de cette tâche informatique complexe constitue toutefois un défi dans le monde réel. Le projet MakingSense, financé par le CER, combine des méthodes comportementales, informatiques et de neuro-imagerie pour appréhender la manière dont le cerveau résout le problème de l’inférence causale dans des environnements de plus en plus réalistes. Il part de l’hypothèse que le cerveau calcule des solutions approximatives en sélectionnant séquentiellement des signaux pour une intégration perceptive en fonction des exigences de la tâche, de nos expériences passées et de nos attentes. Cette recherche révolutionnaire pourrait transformer notre compréhension de la perception humaine, inspirer de nouveaux algorithmes d’IA et permettre de mieux comprendre les problèmes de perception auxquels sont confrontées diverses populations cliniques.

Objectif

To interact effectively with the complex dynamic and multisensory world (e.g. traffic) the brain needs to transform the barrage of signals into a coherent percept. This requires it to solve the causal inference or binding problem - deciding which signals come from common sources and integrating those accordingly. Doing so exactly (i.e. optimally) is wildly computationally intractable for all but the simplest laboratory scenes. It is unknown how the brain computes approximate solutions for realistic scenes in the face of resource constraints.

This ambitious interdisciplinary project combines statistical, computational, behavioural and neuroimaging (3/7T-fMRI, MEG/EEG, TMS) methods to determine how, and how well, the brain solves the causal inference problem in progressively richer multisensory environments.

The key hypothesis is that observers compute approximate solutions by sequentially selecting subsets of signals for perceptual integration via attentional and active sensing mechanisms guided by the perceptual tasks they are executing, their prior expectations about the world’s causal structure, and bottom-up salience maps. I will build parallel normative/approximate Bayesian and transformer network models of these processes and combine those with behaviour and neuroimaging to unravel the neurocomputational mechanisms.

The project will develop a novel computational and neuromechanistic account of causal inference in more realistic multisensory scenes, addressing fundamental questions about binding, inference and probabilistic computations. By bringing lab research closer to the real world it will radically alter our perspectives - shifting from near-optimal passive perception in simple scenes to active information gathering in the service of approximate solutions in more realistic scenes. It has the potential to inspire new AI algorithms and drive transformative insights into the perceptual difficulties older and clinical populations face in the real-world.

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2022-ADG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

STICHTING RADBOUD UNIVERSITEIT
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 2 499 527,00
Adresse
HOUTLAAN 4
6525 XZ Nijmegen
Pays-Bas

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Région
Oost-Nederland Gelderland Arnhem/Nijmegen
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 2 499 527,00

Bénéficiaires (1)

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