Descrizione del progetto
Il meccanismo di apprendimento del cervello per le previsioni sensoriali
Gli animali devono distinguere tra le informazioni sensoriali causate dai loro stessi movimenti e quelle provenienti dal mondo esterno. Questa capacità è essenziale per guidare il comportamento, ma è un processo complesso. Il cervello impara a prevedere le sensazioni generate dall’auto-movimento, utilizzando gli errori di previsione per aggiustare le sue previsioni. Questi errori si verificano quando c’è una mancata corrispondenza tra ciò che il cervello si aspetta e ciò che effettivamente percepisce. In quest’ottica, il progetto Learn2Predict, finanziato dal CER, studia come il cervello impara da questi errori di previsione. Concentrandosi sulla corteccia visiva e sul sistema neuromodulatorio del cervello, il progetto intende capire come il cervello migliora le sue previsioni sensoriali. Utilizzando tecnologie come la realtà virtuale e l’optogenetica, i ricercatori esploreranno come questo processo di apprendimento influisca sul comportamento.
Obiettivo
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).
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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- ingegneria e tecnologiaingegneria elettrica, ingegneria elettronica, ingegneria informaticaingegneria elettronicasensori
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Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsIstituzione ospitante
EH8 9YL Edinburgh
Regno Unito