Objectif
The principles of sensory perception are still a large experimental and theoretical puzzle. A strong difficulty is that perception emerges from networks of recurrently connected brain areas whose activity and function are poorly approximated by current generic mathematical models. These models also fail to explain many of the fundamental structures effortlessly identified by the brain (shapes, objects, auditory or tactile categories). I here propose to establish a new approach combining high-throughput population recoding methods with a tailored theoretical framework to derive computational principles operating throughout sensory systems and leading to biologically structured perception. This approach follows on the recent mathematical proposal, suggested by Deep Machine Learning methods, that complex perceptual objects emerge through series of simple nonlinear operations combining increasingly complex sensory features along the sensory pathways. Starting with the mouse auditory system as a model pathway, we will recursively extract, with model-free methods, the main nonlinear sensory features encoded in genetically tagged output and local neurons at different processing stages, using optical and electrophysiological high density recording techniques in awake animals. The role of these features in perception will be identified with behavioural assays. Specific intra- and interareal feedback connections, typically not included in Deep Leaning models, will be opto- and chemogenetically perturbed to assess their contribution to precise nonlinearities of the system and their role in the emergence of complex perceptual structures. Based on these structural, functional and perturbation data, a new generation of well-constrained and predictive sensory processing models will be built, serving as a platform to extract general computational principles missing to link neural activity to perception and to fuel artificial neural networks technologies.
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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- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique
- sciences naturelles mathématiques mathématiques appliquées modèle mathématique
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle intelligence de calcul
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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).
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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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.
ERC-COG - Consolidator Grant
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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.
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(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2017-COG
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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.
75794 PARIS
France
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.