Description du projet
Les mécanismes d’apprentissage du cerveau pour les prévisions sensorielles
Les animaux doivent pouvoir faire la différence entre les informations sensorielles provoquées par leurs propres mouvements et celles provenant du monde extérieur. Cette capacité est essentielle pour guider leur comportement, mais il s’agit d’un processus complexe. Le cerveau apprend à prévoir les sensations générées par le mouvement propre, en utilisant les erreurs de prévision pour ajuster ses prévisions. Ces erreurs se produisent lorsqu’il y a un décalage entre ce que le cerveau s’attend à percevoir et ce qu’il perçoit réellement. Dans cette optique, le projet Learn2Predict, financé par le CEI, étudie la manière dont le cerveau apprend de ces erreurs de prévision. En concentrant ses recherches sur le cortex visuel et le système neuromodulateur du cerveau, le projet entend appréhender la manière dont le cerveau améliore ses prévisions sensorielles. S’appuyant sur technologies telles que la réalité virtuelle et l’optogénétique, les chercheurs étudieront en quoi ce processus d’apprentissage affecte le comportement.
Objectif
To perform sensory guided behaviors, animals need to distinguish self-generated and externally generated sensory inputs. Predictive processing theories propose that the brain does this by learning to predict sensations caused by self-motion. The key signals thought to drive this learning are prediction errors: differences between predicted and actual sensory input. My previous work shows that neurons in the primary visual cortex (V1) compute visuomotor prediction errors, and that prediction errors activate the locus coeruleus, a brain-wide neuromodulatory system. We will now investigate the circuit and neuromodulatory mechanisms underlying the learning of sensory predictions, using V1 as a model. I hypothesize that input to V1 from higher order cortical areas undergoes plasticity during self-generated sensory feedback. This plasticity should be driven by prediction errors in V1 activity, modulated by locus coeruleus output, and improve detection of externally generated visual flow during self-motion. We will test this hypothesis using innovative methods, including a multimodal virtual reality system and a novel object detection task, combined with in vivo whole cell recordings, two-photon imaging, and optogenetics. The specific aims are to (1) investigate how prediction errors are communicated between the locus coeruleus and the cortex, (2) decipher the mechanisms of predictive plasticity within the V1 circuit, and (3) assess the behavioral relevance of this plasticity. The knowledge gained will have a fundamental impact on our mechanistic understanding of predictive learning in the cortex and the role of neuromodulation in this process, which will have significance for 1) understanding conditions in which the processing of self-generated sensory feedback is thought to be disrupted (e.g. neurodevelopmental conditions and psychosis), and 2) development of AI and brain-machine interfaces that deal with self-generated sensor feedback (e.g. prostheses).
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- ingénierie et technologiegénie électrique, génie électronique, génie de l’informationingénierie électroniquecapteurs
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Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thème(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-STG
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HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitution d’accueil
EH8 9YL Edinburgh
Royaume-Uni