Description du projet
Comprendre la formation de la mémoire dans le cerveau
Les animaux ont la capacité unique de former des souvenirs et de les mettre à jour en fonction de leur expérience. Nous savons que les neurones dopaminergiques fournissent des signaux d’apprentissage pour s’adapter à cela, mais nous manquons d’informations sur le processus de calcul. Le projet LeaRNN, financé par l’UE, vise à identifier les réseaux neuronaux responsables de ces signaux d’apprentissage dans le cerveau de la drosophile. Les chercheurs vont générer une carte de toutes les connexions monosynaptiques fonctionnelles dopaminergiques et la combiner avec des cartes d’activité du système nerveux chez des animaux vivants pendant la formation de la mémoire. Cela leur permettra de révéler le circuit d’apprentissage chez les animaux et contribuera à faire progresser les neurosciences, l’apprentissage automatique et la robotique.
Objectif
                                Forming memories, generating predictions based on memories, and updating memories when predictions no longer match actual experience are fundamental brain functions. Dopaminergic neurons provide a so-called “teaching signal” that drives the formation and updates of associative memories across the animal kingdom. Many theoretical models propose how neural circuits could compute the teaching signals, but the actual implementation of this computation in real nervous systems is unknown. 
This project will discover the basic principles by which neural circuits compute the teaching signals that drive memory formation and updates using a tractable insect model system, the Drosophila larva. We will generate, for the first time in any animal, the following essential datasets for a distributed, multilayered, recurrent learning circuit, the mushroom body-related circuitry in the larval brain. First,  building on our preliminary work that provides the synaptic-resolution connectome of the circuit, including all feedforward and feedback pathways upstream of all dopaminergic neurons, we will generate a map of functional monosynaptic connections. Second, we will obtain cellular-resolution whole-nervous system activity maps in intact living animals, as they form, extinguish, or consolidate memories to discover the features represented in each layer of the circuit (e.g. predictions, actual reinforcement, and prediction errors), the learning algorithms, and the candidate circuit motifs that implement them. Finally, we will develop a model of the circuit constrained by these datasets and test the predictions about the necessity and sufficiency of uniquely identified circuit elements for implementing learning algorithms by selectively manipulating their activity.
Understanding the basic functional principles of an entire multilayered recurrent learning circuit in an animal has the potential to revolutionize, not only neuroscience and medicine, but also machine-learning and robotics.
                            
                                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
 - sciences naturelles sciences biologiques zoologie entomologie
 - ingénierie et technologie génie électrique, génie électronique, génie de l’information ingénierie électronique robotique
 
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                                        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.
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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.
                    
                  
                
            
                          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-2018-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.
CB2 1TN CAMBRIDGE
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.