Objectif
Deep generative networks offer a step change in understanding the neural mechanisms supporting human cognition. These networks, trained to predict their own inputs, learn abstract conceptual representations, and schema for translating them into imagined experience, forming a predictive model of the world.
GENERATIVE-MP will build from the “complementary learning systems” idea, of hippocampus storing episodic experience and replaying it to consolidate semantic knowledge in neocortex, by treating neocortex as a deep generative network. In this view, memories can be efficiently stored in hippocampus as a conceptual outline together with episode-unique details, because the concepts are learned to enable neocortical (re)construction of episodes. We will test three fundamental predictions via psychological and functional neuroimaging experiments while people experience virtual reality, stories and artificial stimuli:
1). Memories will become more schematic, with fewer veridical details, as retrieval moves from hippocampus to neocortex with consolidation;
2) Efficient hippocampal episodic representations should group together conceptually similar memories, and change less to encode episodes containing predictable details;
3) Consolidation of sequential experience captures predictive relationships between the elements of experience to enable planning of movements between them. If these relationships have a 2D (map-like) structure, grid cell-like representations in neocortex will support such planning.
GENERATIVE-MP will use the results to develop a hippocampal-generative neocortical model capable of simulating and interpreting them.
The outcome will be a comprehensive understanding of episodic memory and consolidation of semantic and conceptual knowledge for planning, implemented in a neural network that processes realistic stimuli. This will provide a platform for understanding how specific sets of stimuli are processed, e.g. to facilitate learning and avoid pitfalls.
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.
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.
- sciences naturelles sciences biologiques neurobiologie neurosciences cognitives
- sciences naturelles informatique et science de l'information logiciel logiciel d’application réalité virtuelle
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle intelligence de calcul
Vous devez vous identifier ou vous inscrire pour utiliser cette fonction
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).
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.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
-
HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme
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.
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.
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.
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-2025-ADG
Voir tous les projets financés au titre de cet appelInstitution d’accueil
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.
WC1E 6BT London
Royaume-Uni
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.