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Neural algorithms and representations of flexible behaviour

Projektbeschreibung

Die neuronalen Grundlagen flexiblen Denkens entschlüsseln

Der Mensch kann sich neue Situationen erschließen, indem er auf Muster zurückgreift, die er schon einmal zuvor gesehen hat. Wir können planen, uns anpassen und flexibel schlussfolgern – sei es, dass wir wissen, ein Geschenk einzupacken, bevor man es öffnet, oder dass wir verstehen, dass nur registrierte Wählerinnen und Wähler ihre Stimme abgeben können. Die Wissenschaft weiß jedoch nur wenig darüber, wie das Gehirn diese Art des Denkens unterstützt. Die Forschung hat sich bisher auf das räumliche Gedächtnis und den Hippocampus konzentriert. Vor diesem Hintergrund versucht das vom Europäischen Forschungsrat finanzierte NARFB-Projekt, die neuronalen Algorithmen aufzudecken, die dabei zum Einsatz kommen. Durch die Verknüpfung von Computermodellen, Theorie und Neurowissenschaften wird sie aufzeigen, wie verschiedene Gehirnregionen zusammenarbeiten, um eine Verallgemeinerung zu ermöglichen. Die Ergebnisse sollen neue Einblicke sowohl in die menschliche Kognition als auch in die künstliche Intelligenz bieten.

Ziel

Humans and other animals learn from experience and generalise it to new situations. This generalisation permits rich inferences from sparse data and building novel plans in the face of new obstacles. Yet our understanding of the neural mechanisms underpinning flexible behaviours is limited to simple situations such as spatial learning and only in the hippocampal formation. Flexibly behaviour and generalisation is much more than just space and the hippocampal formation – it is for any structured knowledge. Flexible generalisation lets you know that presents should be wrapped before being opened, in the same way as knowing that you can only vote if you are already registered. Such structured knowledge, and their corresponding tasks, are often hierarchical, compositional, and require inferences., yet we have little understanding of the neural mechanisms of hierarchical, composition, or inference. This grant aims to build an understanding of the underlying neural algorithms and representations permitting these cognitive functions. By combining modelling and theory, we will investigate the optimal neural representations and algorithms for solving these tasks and relate them to prefrontal cortex and the hippocampal formation. We will use recurrent neural networks trained to learn and generalise on structured tasks. Furthermore, we will understand these systems theoretically - providing a mathematical formalism for optimal neural representations and algorithms that can explain when and why neural systems learn different representations and algorithms. We will collaborate with experimentalists to test model and theory predictions. Lastly, we will use the understanding gained from neuroscience tasks to build bridges between natural and artificial intelligence. Building such an understanding will offer deep insights into the neural mechanisms of cognition, how and when it dysfunctions, and allow us to interpret modern AI systems that have an increasing impact on humanity.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2025-STG

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

Gastgebende Einrichtung

THE CHANCELLOR, MASTERS AND SCHOLARS OF THE UNIVERSITY OF OXFORD
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 486 863,00
Adresse
WELLINGTON SQUARE UNIVERSITY OFFICES
OX1 2JD Oxford
Vereinigtes Königreich

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Region
South East (England) Berkshire, Buckinghamshire and Oxfordshire Oxfordshire
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 486 863,00

Begünstigte (1)

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