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Reconstruction and Unification of Neural and Ecological Systems

Projektbeschreibung

Wechselwirkungen höherer Ordnung in komplexen Systemen verstehen

In traditionellen Netzwerkmodellen stehen hauptsächlich paarweise Interaktionen im Mittelpunkt, wobei oft die Bedeutung von Wechselwirkungen höherer Ordnung übersehen wird, die mehrere Elemente umfassen und für das Verständnis komplexer Systeme von entscheidender Wichtigkeit sind. Innerhalb des ERC-finanzierten Projekts RUNES wird ein umfassender Rahmen für das Verständnis, die Vorhersage und die Beeinflussung von Wechselwirkungen höherer Ordnung entwickelt, wobei Netzwerkmodelle neu definiert werden, um diese Wechselwirkungen einzubeziehen, und informationstheoretische und topologische Ansätze kombiniert werden. Außerdem werden statistische Methoden erschaffen, um aus Daten auf Wechselwirkungen höherer Ordnung zu schließen und deren unterschiedliche Strukturen und Funktionen aufzudecken. Im Rahmen des Projekts werden diese in der experimentellen Verhaltenswissenschaft anhand kontrollierter Gruppenexperimente am Menschen und in der Neurowissenschaft zur Untersuchung der funktionellen Topologie des Gehirns unter verschiedenen Bedingungen, bei unterschiedlichen Altersgruppen und Arten eingesetzt.

Ziel

In the last two decades, network science has revolutionized our understanding of diverse biological, social, and technological systems, becoming a cornerstone across various scientific and technological domains. Traditional network models, however, predominantly focus on pairwise interactions, often overlooking the complexity of higher-order interactions (HOIs) that involve more than two elements. This oversight is significant, as emerging evidence increasingly demonstrates that HOIs are not only prevalent but also critically influence the emergent behaviors of complex systems, thereby impacting our ability to comprehend and forecast their dynamics.

RUNES aims to pioneer a novel paradigm in network science, tailored to the intricacies of higher-order systems. This project will develop a holistic mathematical, methodological, and empirical framework to effectively understand, predict, and manipulate HOIs. This will involve redefining existing network models to incorporate higher-order interactions, combining information-theoretic and topological perspectives, and formulating new dynamical processes on these advanced substrates.

Concurrently, RUNES will innovate in developing model-informed statistical methods for inferring HOIs from data, enabling us to discern their unique structures and functions. This framework will be applied in two groundbreaking contexts: firstly, in experimental behavioral science, where we will quantify the impact of HOIs in controlled human group experiments; secondly, in neuroscience, where we will investigate the higher-order functional topology of the brain across various conditions, ages, and species.

RUNES’ new science of higher-order real-world complex systems will directly impact how we think about and deal with structural and dynamical patterns in many contexts, including epidemiology, artificial intelligence, economy and medicine.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2024-COG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

Northeastern University - London
Netto-EU-Beitrag
€ 1 996 580,00
Adresse
Devon House, 58 St. Katharines Way
E1W 1LP London
Vereinigtes Königreich
Region
London Inner London — East Tower Hamlets
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
€ 1 996 580,00

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