Projektbeschreibung
Mathematische Methoden reduzieren Komplexität und offenbaren Objektrepräsentation im Gehirn
Eine der zentralen Fragen der Kognitionswissenschaften ist, wie Objekte kognitiv und neuronal repräsentiert werden. Ein großes Problem betrifft dabei das Paradox zwischen unserer Fähigkeit zur Erkennung von Objekten und der überwältigenden Menge an Informationen, über die wir zu all diesen Objekten verfügen. Eine Lösung für dieses Problem liegt im Verständnis der Organisation der neuronalen Repräsentationen und der möglichen Annahme, dass Prinzipien, die normalerweise auf sensorische Daten angewendet werden, auch auf übergeordnete Objektinformationen anwendbar sind. Das EU-finanzierte Projekt ContentMAP soll mittels experimenteller und theoretischer Verfahren hochdimensionale, objektbezogene neuronale und kognitive Muster zu niedrigdimensionalen Darstellungen auf der kortikalen Oberfläche reduzieren. Mit dem Kodierungsmodell, das die Forschungsgruppe entwickelte, könnte künftig für beliebige Objekte ein neuronaler „Fingerabdruck“ erstellt und so deren Repräsentation im Gehirn beschrieben werden.
Ziel
Our ability to recognize an object amongst many others is one of the most important features of the human mind. However, object recognition requires tremendous computational effort, as we need to solve a complex and recursive environment with ease and proficiency. This challenging feat is dependent on the implementation of an effective organization of knowledge in the brain. In ContentMAP I will put forth a novel understanding of how object knowledge is organized in the brain, by proposing that this knowledge is topographically laid out in the cortical surface according to object-related dimensions that code for different types of representational content – I will call this contentotopic mapping. To study this fine-grain topography, I will use a combination of fMRI, behavioral, and neuromodulation approaches. I will first obtain patterns of neural and cognitive similarity between objects, and from these extract object-related dimensions using a dimensionality reduction technique. I will then parametrically manipulate these dimensions with an innovative use of a visual field mapping technique, and test how functional selectivity changes across the cortical surface according to an object’s score on a target dimension. Moreover, I will test the tuning function of these contentotopic maps. Finally, to mirror the complexity of implementing a high-dimensional manifold onto a 2D cortical sheet, I will aggregate the topographies for the different dimensions into a composite map, and develop an encoding model to predict neural signatures for each object. To sum up, ContentMAP will have a dramatic impact in the cognitive sciences by describing how the stuff of concepts is represented in the brain, and providing a complete description of how fine-grain representations and functional selectivity within high-level complex processes are topographically implemented.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
ERC-STG - Starting GrantGastgebende Einrichtung
3004-531 Coimbra
Portugal