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Flexible Dimensionality of Representational Spaces in Category Learning

Descrizione del progetto

I meccanismi neurali alla base della dimensionalità flessibile

Il sistema visivo classifica input complessi e a elevata dimensionalità con l’obiettivo di identificare le dimensioni chiave. L’apprendimento in molte dimensioni è impegnativo e le teorie propongono come strategie la compressione o l’espansione della dimensionalità: come fa il cervello a decidere quale utilizzare? Un’ipotesi suggerisce che il cervello passerebbe in modo flessibile da una strategia all’altra in base al compito, consentendo di adattare i codici neurali. Il progetto DimLearn, finanziato dal CER, si propone di studiare il modo in cui la dimensionalità del compito influenza le rappresentazioni mentali e l’attività neurale nell’apprendimento. Concentrando l’attenzione sull’apprendimento delle categorie visive, il progetto utilizzerà la neuroimmagine negli esseri umani, l’elettrofisiologia nelle scimmie rhesus e le reti neurali artificiali al fine di svelare i meccanismi neurali alla base della dimensionalità flessibile, nell’ambito di una ricerca che rivelerà nuovi principi di apprendimento e ispirerà future applicazioni educative.

Obiettivo

Our visual system frequently has to classify complex, high dimensional inputs. A key learning objective of the brain is thus to identify diagnostic dimensions. Often, tasks require simultaneous consideration of multiple dimensions. Yet, learning many dimensions is computationally challenging. Here, I ask how the visual system tackles the challenge of learning high dimensional tasks. Some theories suggest that the brain does so by compressing dimensions, while others suggest dimensionality expansion. Yet, dimensionality compression and expansion both have advantages and disadvantages, and some studies find dimensionality compression where others find expansion. This raises the hitherto unanswered question what determines whether the brain invokes either of the two strategies. I hypothesize that instead of settling on a single strategy, the brain can reap the benefits of dimensionality compression and expansion by flexibly adjusting dimensionality to the task at hand. This entails the novel prediction of flexible neural codes that can switch dimensionality. To test this theory, I build on a multimodal, multispecies approach I have developed to study learning: using the paradigmatic case of visual category learning, I will establish the effect of task dimensionality on the structure of mental representations in behavior, I will determine how task dimensionality transforms neural activity using neuroimaging in humans, I will identify the neural building blocks of flexible dimensionality using electrophysiology and causal perturbations in rhesus monkeys, and I will unravel computational principles of flexible dimensionality with artificial neural networks. This combination of species and techniques is ideally suited to unravel the neural mechanisms for coping with high dimensional tasks. By elucidating the flexibility of mental and neural representations, I aim to reveal a hitherto unknown principle governing learning and stimulate future educational applications.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2023-COG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

RUHR-UNIVERSITAET BOCHUM
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 1 136 731,50
Indirizzo
UNIVERSITAETSSTRASSE 150
44801 Bochum
Germania

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Regione
Nordrhein-Westfalen Arnsberg Bochum, Kreisfreie Stadt
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 1 136 731,50

Beneficiari (2)

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