A theory and model of the neural transformations mediating human object perception

Projektbeschreibung

Die Geheimnisse der Objektwahrnehmung näher im Blick

Innerhalb eines Wimpernschlags verwandelt unser Gehirn schnellstmöglich die auf unsere Netzhaut treffenden Photonen in eine detaillierte Wahrnehmung einer Welt voller Objekte. Die genauen neuronalen Transformationen, die diese reichhaltige Objektwahrnehmung ermöglichen, bleiben jedoch ungeachtet aller Forschungsbemühungen rätselhaft. Um die Bedeutung der uns umgebenden visuellen Welt zu entschlüsseln, ist es sehr wichtig, zu verstehen, wie diese Transformationen ablaufen. Das Team des ERC-finanzierten Projekts TRANSFORM wird die neuronalen Mechanismen erforschen, die der Objektwahrnehmung zugrunde liegen. Anhand der Kartierung dieser Veränderungen vom Kindes- bis zum Erwachsenenalter wird das TRANSFORM-Team ein Vorhersagemodell erstellen, das eine Brücke zwischen Gehirnaktivität und Verhalten schlägt. Mithilfe von Gehirnbildgebung, mathematischer Analyse und Deep Learning wird unser Verständnis des menschlichen Sehens und der menschlichen Wahrnehmung neu definiert werden.

Ziel

In the blink of an eye our brain rapIn the blink of an eye our brain rapidly transforms the photons hitting our retina into a rich and detailed percept of the world as consisting of objects. By knowing what the objects are, and in what configuration these objects appear to us, we understand the meaning of the visual world around us. Yet, despite intense research how neural transformations enable rich object perception remains unclear. The overall goal of the research program TRANSFORM is to provide an explanatory theory of the neural transformations mediating rich object perception, and a predictive quantitative model embodying this theory.

Towards this goal TRANSFORM will provide three strong and novel constraints for theory and model building. First, TRANSFORM will reveal the neural transformations underlying visual object perception in the mature brain, providing the neural constraint. Second, it will unravel the link between the neural transformation and object-related behaviour, providing the behavioural constraint. Third, it will clarify the developmental trajectory of neural transformations underlying visual object perception from infancy into adulthood, providing the developmental constraint. For maximal efficiency and power in unified theory formation and model building, TRANSFORM will employ an integrated, interdisciplinary research strategy that combines i) large-scale non-invasive brain imaging to capture neural transformations in space and time with unprecedented depth, ii) advanced mathematical analysis to reveal the geometry of the transformations, and iii) computational modelling using deep neural networks to build a predictive, quantitative model of those transformations.

Through this orchestrated effort TRANSFORM will provide the empirical pieces of evidence for a new theory and model of the neural transformations mediating our rich everyday experience of object vision and change the way we think about and investigate human vision and cognition.