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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Uncovering the mechanisms behind rapid motor adaptation in the brain using recurrent neural networks

Description du projet

Les secrets du cerveau pour accélérer l’adaptation motrice

L’apprentissage de la motricité prend du temps (il faut environ un an aux bébés pour apprendre à marcher), mais l’adaptation à de nouvelles conditions, comme la marche sur la neige, peut se faire en quelques minutes. La capacité d’adaptation dépend des compétences antérieures, mais les nouvelles activités peuvent également exiger de désapprendre de vieilles habitudes. Les mécanismes cérébraux d’adaptation motrice demeurent toutefois un mystère. Cela est lié à la difficulté d’enregistrer l’activité neuronale sur de longues périodes. Le projet MotorAdapt, financé par le CER, entend combler cette lacune par le biais de techniques d’apprentissage automatique basées sur des données. La recherche permettra de mieux appréhender les régions du cerveau impliquées et les règles d’adaptation. Ces résultats ouvriront la voie à de nouveaux outils destinés à accélérer l’adaptation motrice.

Objectif

Animals and humans learn some motor skills very slowly: for example, it takes about a year for a baby to learn to walk. In comparison, motor adaptation can be very fast. For example, the first time someone walks on snow, it might take them a little time to get used to the new conditions, but not a whole year. And adaptation depends on previous acquired skillset. Mastering tennis for instance increases how fast squash is learned, but also some “bad habits” from tennis have to be unlearned, and switching to squash for too long can hurt one’s performance in tennis. But how the brain learns different motor skills is still unknown. The main reasons are 1) it is very hard to record single neural activity for the time it takes to learn a new skill, and 2) bottom-up methods from computational neuroscience are very precise for modelling neurons and synapses (i.e. the connections between neurons), but fall short when it comes to learning behaviourally relevant tasks. In contrast, methods from machine learning are becoming increasingly more powerful.

My innovative idea is that instead of focusing on skill acquisition, which is slow, I propose to focus on rapid adaptation where recordings during its whole duration is feasible. I propose to use data-driven machine learning methods alongside newly acquired motor datasets to uncover where changes occur in the brain during motor adaptation, which brain regions are involved, which rules govern the changes, and how different motor skills interact. Unravelling the fundamental mechanisms underpinning rapid motor adaptation will equip me with the knowledge necessary to engineer tools that accelerate motor adaptation, particularly for medical applications. 100 million people in the EU alone suffer from a disability including movement disorders. I propose to leverage these tools to accelerate how quickly users can adapt to intracortical Brain-Computer-Interfaces to improve quality of live and increase patient adoption rate.

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: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

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-2024-COG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

IMPERIAL COLLEGE OF SCIENCE TECHNOLOGY AND MEDICINE
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.

€ 1 993 474,00
Adresse
SOUTH KENSINGTON CAMPUS EXHIBITION ROAD
SW7 2AZ London
Royaume-Uni

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Région
London Inner London — West Westminster
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.

€ 1 993 474,00

Bénéficiaires (1)

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