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From spatial relationships to temporal correlations: New vistas on predictive coding

Descrizione del progetto

Nuova teoria sul ruolo delle onde gamma nella trasmissione di informazioni

Quando siamo svegli, l’attività corticale del cervello si organizza in schemi di onde gamma. Tuttavia, gli scienziati non sono d’accordo sull’esatto ruolo delle onde gamma nella trasmissione delle informazioni. Per quanto riguarda le teorie sulla codifica predittiva, la convinzione generale è che le onde gamma portino errori di predizione. Un’ipotesi recente afferma il contrario: in primo luogo, che le onde gamma segnalano una corrispondenza tra previsioni e input sensoriali e, in secondo luogo, che le colonne che prevedono l’input visivo reciproco si impegnano nella sincronizzazione gamma a lungo raggio. Per verificare questa ipotesi, il progetto SPATEMP, finanziato dall’UE, mira a sviluppare un nuovo metodo volto a quantificare le previsioni e gli errori di previsione nel contesto della visione naturale. Per fare ciò, utilizzerà reti di apprendimento profondo sviluppate di recente. Il progetto avanzerà una nuova teoria unificata sul ruolo delle onde gamma nella trasmissione delle informazioni.

Obiettivo

During active wakefulness, cortical activity organizes itself into highly coherent patterns of gamma waves (30-80Hz). These waves are believed to be essential for cortical communication and synaptic plasticity. Their impairment is a hallmark of neurological and psychiatric disorders. Yet, it remains heavily debated what gamma waves encode, and what their precise role in information transmission is. I have recently proposed a new theory about gamma in visual cortex, building on the predictive coding theory. The predictive coding theory holds that the brain makes active top-down predictions about its own sensory inputs. By comparing these, it generates bottom-up prediction errors to drive learning and the updating of priors. The standard view in predictive coding theories is that gamma waves carry prediction errors. However, I recently hypothesized the opposite: 1) Gamma waves signal a match between predictions and sensory inputs (i.e. predictability), and 2) Columns that predict each other's visual input engage in long-range gamma-synchronization. To test this hypothesis, it is critical to develop a new method to quantify predictions and prediction errors in the context of natural vision. I will solve this by using recently developed deep-learning networks for prediction. By making multi-areal recordings from visual cortex in marmosets and humans (MEG), I will test if predictability indeed determines gamma waves and their synchronization pattern across space. Because stimulus priors have to be acquired through learning, I will further determine whether gamma waves depend on experience and perceptual learning. In marmosets, I will develop an optogenetics approach to test whether gamma waves drive perceptual learning, and test the prediction that V1 gamma waves depend on top-down feedback. In sum, I expect to provide evidence for a new, unified theory about the role of gamma waves in information transmission and the integration of sensory evidence with predictions.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

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Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

ERC-STG - Starting Grant

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2019-STG

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Istituzione ospitante

ERNST STRUNGMANN INSTITUTE GGMBH
Contributo netto dell'UE
€ 1 750 000,00
Indirizzo
DEUTSCHORDENSTRASSE 46
60528 Frankfurt Am Main
Germania
Regione
Hessen Darmstadt Frankfurt am Main, Kreisfreie Stadt
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale
€ 1 750 000,00

Beneficiari (1)