Learning & Dynamics Seminars : Dr Richard Gao (University of Tübingen)

La série de séminaires "Apprentissage et dynamique" souhaite aborder la manière dont on peut analyser et découvrir des modèles physiquement interprétables de systèmes dynamiques sur la base de données temporelles observées, plutôt que d'essayer de les étudier de manière purement analytique.

Nous avons le plaisir d'accueillir Dr. Richard Gao, Tübingen University (Germany) jeudi 17 Avril à 14h00 pour un séminaire dont le thème est  : "Accélérer la découverte de modèles et de théories de la dynamique neuronale basés sur des données".

Résumé : Comment la cognition émerge-t-elle de l'interaction complexe des éléments biologiques dans le cerveau ? La dynamique neuronale offre un pont potentiel entre la structure et la fonction, où l'activité de la population est façonnée par une variété de propriétés du circuit et exploitée pour des calculs à des échelles de temps multiples. En disséquant ces relations, nous accumulons aujourd'hui des mesures cérébrales à une échelle sans précédent. Mais si l'intelligence artificielle excelle à découvrir des associations dans de vastes ensembles de données, la manière dont elle peut compléter et faire progresser les théories mécanistes de la dynamique neuronale reste une question ouverte. Dans cet exposé, je décrirai comment les développements récents de l'IA - en particulier les modèles génératifs probabilistes et les modèles de séquence - peuvent aider à relier la dynamique neuronale à la structure et à la fonction. Pour illustrer les possibilités et les défis liés à l'intégration d'ensembles de données multimodales hétérogènes, je présente un exemple motivant axé sur les échelles de temps neuronales. 

Informations, contact : JJ Aucouturier, FEMTO Neuro Group

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