Descripción del proyecto
Crear un modelo neurocomputacional de la integración de la información
Las características neurobiológicas, computacionales y conductuales del aprendizaje a partir de resultados singulares experimentados han sido ampliamente estudiadas. Sin embargo, este no es el caso del aprendizaje por refuerzo, que se define por la forma en que aprendemos de manera adaptativa, por ensayo y error, y por recompensas y castigos. En este contexto, el proyecto INFORL, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, estudiará cómo las personas priorizan, filtran o valoran la información de los resultados en el aprendizaje por refuerzo. Su hipótesis de trabajo es que, aunque las personas pueden aprender a partir de múltiples muestras de información simultáneas, las limitaciones computacionales y los sesgos afectivos minimizan la integración de la información. Se utilizarán modalidades de neuroimagen funcional y seguimiento ocular para crear un modelo neurocomputacional de la integración de la información. Los hallazgos arrojarán luz sobre el proceso de aprendizaje y los rasgos maladaptativos del comportamiento humano.
Objetivo
Reinforcement learning (RL) characterizes how we adaptively learn, by trial and errors, to select actions that maximize the occurrence of rewards, and minimize the occurrence of punishments. While the behavioural, computational and neurobiological features of learning from singular experienced outcomes have been extensively studied, the mechanisms by which RL could leverage multiple, concurrent information samples – including abstract information about prospective outcomes – have been largely overlooked.
As a consequence, little is known about how we prioritize, filter or value outcome information in RL, while these processes likely critically contribute to shaping learning behaviour.
This project proposes to address this gap, and hypothesizes that humans can learn from multiple concurrent information samples, but that computational limitations and affective biases curb information integration.
First, using a new experimental and computational framework, I will evidence and quantify these cognitive features. Using eye-tracking and complementary functional neuroimaging modalities (EEG, fMRI), I will build a neuro-computational model of information integration, by deciphering the interactions between attentional parieto-frontal network and the affective ventro-limbic networks during reinforcement learning.
Then, I propose to investigate the strategic modulation of information integration, by investigating the effects of information quantity and quality on learning strategies and on the neural correlates of learning variables.
Finally, I will assess several behavioural interventions to ameliorate information integration and improve learning performance.
By investigating an overlooked aspect of reinforcement learning –the integration of available information–, this project could not only help refine computational and neurobiological models of the learning process, but also shed new lights on maladaptive traits of human behaviour in social and clinical contexts.
Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMA PRINCIPAL
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
ERC-STG - Starting Grant
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2020-STG
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
75014 Paris
Francia
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.