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Computational models and technology for investigating time and sequences in the brain

English title Computational models and technology for investigating time and sequences in the brain
Applicant Hahnloser Richard
Number 102956
Funding scheme SNSF Professorships
Research institution Institut für Neuroinformatik Universität Zürich Irchel und ETH Zürich
Institution of higher education University of Zurich - ZH
Main discipline Information Technology
Start/End 01.04.2004 - 31.03.2008
Approved amount 1'346'073.00
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All Disciplines (4)

Discipline
Information Technology
Technical Physics
Neurophysiology and Brain Research
Other disciplines of Engineering Sciences

Keywords (9)

songbird; network; electrophysiology; simulation; learning; vocalization; motor; neuron; microdrive real-time

Lay Summary (German)

Lead
Lay summary
Welches sind die neuronalen Mechanismen, mit welchen dasGehirn das Erlernen und die Erzeugung von komplexen motorischenSequenzen steuert? Mit Computer-Simulationen und mit der Entwicklungneuartiger akustischer und elektrophysiologischer Aufnahmetechnologienmöchten wir die informationsverarbeitenden Prinzipien beim Singvogelstudieren, der über die besten Fähigkeiten des Erlernens motorischerAbläufe, nämlich des Gesanges, verfügt.So wie die menschliche Sprache mit Konsonanten und Vokalen operiert,die dann zu Silben, Wörtern und Sätzen zusammengesetzt werden, bestehtein Vogelgesang hierarchisch aus Noten, Silben und Gesangsmotiven. DieÄhnlichkeit des Vogelgesangs mit der menschlichen Sprache zeigt sichnicht nur in der zeitlichen Struktur, sondern auch in der Art derAufnahme: Singvögel lernen ihren Gesang durch Hören, Speichern undÜben der erzeugten Laute, bis eine getreue Kopie des elterlichenGesangs entsteht.Das Ziel unserer Arbeit ist es, die detaillierten Schaltpläne derGesangszentren im Vogelhirn zu entschlüsseln. Dazu muss dieTechnologie für die in-vivo Neurophysiologie verbessert werden. Zumeinen müssen neue motorisierte Apparate für elektrophysiologischeAbleitungen entwickelt werden. Zum andern, um das Erlernen des Gesangsbeim Jungvogel zu analysieren, müssen wir akustischeDatenverarbeitungsprogramme schreiben, die es erlauben, den sichentwickelnden Gesang in Echtzeit zu verarbeiten und diecomputergesteuerte akustische Kommunikation zu erproben.Unserer Arbeit liegt eine Hypothese über den neuronalen Mechanismuszugrunde, der es ermöglichen soll, komplexe Vokalisierungen in minimalerZeit und höchster Genauigkeit zu erlernen und zu reproduzieren. DieHypothese beruht auf der von uns kürzlich entdeckten Zeitdarstellungin einem übergeordneten Gesangszentrum im Gehirn des Singvogels. JedesNeuron in dieser Darstellung ist zu einem einzigen individuellenZeitpunkt des erlernten Gesangs aktiv. So wie ein Pianist sich in jedemMoment im klaren ist, auf welche Stelle der Sonate sich eine angeschlageneKlaviertaste bezieht, nehmen wir an, dassdiese Zeitdarstellung kontinuierlich die Konfigurationen der Muskelnder Syrinx steuert und so indirekt die Noten des Gesangsproduziert. Wir werden diese Hypothese mittels elektroakustischerExperimente am singenden Vogel testen. Weiterhin werden wir amComputer untersuchen, ob eine solche Zeitdarstellung auch dem Erlernendes Gesangs zugrunde liegt. Dieses Projekt enthält Innovationspotenzialfür die medizinische Technologie und könnte darüber hinaus Hinweise aufdie neuronalen Prinzipien der Genese der menschlichen Sprache liefern.
Direct link to Lay Summary Last update: 21.02.2013

Responsible applicant and co-applicants

Employees

Associated projects

Number Title Start Funding scheme
127024 The roles of social context and sleep replay for vocal learning in a songbird 01.10.2010 Project funding

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