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SONATA: Brain-Aligned Neural Architectures for Real-Time Sound Recognition

Descrizione del progetto

Migliorare la comprensione del suono

Gli esseri umani sono in grado di riconoscere rapidamente il parlato, la musica e i suoni ambientali, anche in ambienti rumorosi o imprevedibili, mentre gli attuali sistemi di intelligenza artificiale (IA) faticano ancora a raggiungere questa flessibilità perché spesso apprendono da set di dati statici, anziché elaborare il suono in modo dinamico come fa il cervello. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto SONATA utilizzerà registrazioni dell’attività cerebrale umana al fine di progettare sistemi basati sull’IA più sofisticati per il riconoscimento dei suoni. Attraverso la magnetoencefalografia, che misura i segnali cerebrali con una precisione nella gamma dei millisecondi, i ricercatori confronteranno il modo in cui il cervello e i modelli di IA rappresentano i suoni, generando conoscenze che guideranno la creazione di reti neurali ispirate alla biologia. I risultati del progetto dispongono del potenziale per far progredire le neuroscienze, migliorare le tecnologie assistive per l’udito e rafforzare le applicazioni di IA basate sull’audio.

Obiettivo

SONATA (Sound-Oriented Neural-AI Alignment for Temporal Audition) addresses a core scientific and technological challenge: artificial systems still lack the human brain’s ability to interpret sounds quickly and flexibly. While the brain extracts meaning from sound through dynamic, multiscale processing, current AI systems are trained on static datasets and often fail in unpredictable or noisy conditions. SONATA proposes a new strategy: using high-resolution brain data to guide the development of deep learning models for sound recognition. Specifically, it develops biologically inspired multistream neural networks and constrains their architecture using recordings from magnetoencephalography (MEG), a non-invasive technique that captures brain activity with millisecond precision. The key innovation lies in integrating tools from cognitive neuroscience—such as Representational Similarity Analysis—into the training and evaluation pipeline. These techniques allow the project to align internal model representations with those observed in the brain. The action is structured around three objectives: (O1) design of neuro-inspired model architectures; (O2) incorporation of both theoretical and data-driven neural constraints; and (O3) dual benchmarking of functional accuracy and biological plausibility. SONATA is hosted at Aix-Marseille Université under the supervision of Dr. Bruno Giordano, and will generate open-source tools and insights with applications in auditory neuroscience, AI, and assistive hearing technologies.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinatore

UNIVERSITE D'AIX MARSEILLE
Contributo netto dell'UE
€ 226 420,56
Indirizzo
BOULEVARD CHARLES LIVON 58 LE PHARO
13284 Marseille
Francia
Regione
Provence-Alpes-Côte d’Azur Provence-Alpes-Côte d’Azur Bouches-du-Rhône
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato