| Das Ziel der theoretischen Neurophysik ist es, fundamentale Konzepte
und Mechanismen neuronaler Informationsverarbeitung aufzudecken,
zu analysieren, und in einen quantitativen Zusammenhang mit empirischen
Beobachtungen zu setzen. Wichtig ist uns dabei die Erfassung
von grundlegenden Gesetzmäßigkeiten hinter einer Fülle scheinbar
unabhängiger Einzelbeobachtungen.
Unsere Abteilung legt bei allen Projekten großen Wert auf eine
enge Zusammenarbeit mit experimentell oder anwendungsbezogen arbeitenden
Gruppen. Der Schwerpunkt
in unseren Kooperationen liegt einerseits in der Entwicklung
und dem Transfer neuer Methoden der Datenanalyse. Parallel dazu
werden Modelle und Mechanismen neuronaler Informationsverarbeitung
durch gezielte Experimente auf ihren Erklärungsgehalt getestet.
Theoretische Untersuchungen werden ergänzt durch anwendungsbezogene
Projekte, in denen Konzepte neuronaler Verarbeitung auf Probleme der Robotik
und der Bildanalyse übertragen werden.
In aktuellen Projekten interessieren wir uns für folgende Fragen:
Welche raum-zeitlichen Zustände im Gehirn sind verantwortlich für die
Wahrnehmung von Objekten? Wie entstehen diese Zustände, und auf welchen
Zeitskalen existieren sie? Auf welche Weise wird Information gelernt und
gespeichert? Welchen Kode benutzt das Gehirn, um diese Informationen
zu bearbeiten? Nach welchen Gesetzmäßigkeiten werden Signale aus der
Umwelt mit Zuständen im Gehirn kombiniert, um sinnvolles Verhalten in
einer dynamischen Umgebung zu generieren?
Unsere Hypothese ist, daß die für Objekterkennung und Verhalten relevante
Informationsverarbeitung aus der Interaktion und präzisen Koordination
einzelner Neuronen ensteht, die sich in raum-zeitlichen Mustern
von Aktivität und Verschaltung äußert. Hierzu untersuchen wir
biologisch realistische Modelle neuronaler Verarbeitung, die numerisch
mit Hilfe großer Computersimulationen, und mathematisch mit Methoden der
nichtlinearen Dynamik und der statistischen Physik analysiert werden.
Aktuelle Projekte beschäftigen sich zum Beispiel mit den Grundlagen
von Konturintegration als ersten Schritt einer objektbasierten Bildanalyse.
Weitere Projekte erforschen die Kodierung von einzelnen, sowie von kombinierten
Merkmalen visueller Reize. Neben einer informationstheoretischen Behandlung
der Grundlagen dieser Frage interessieren wir uns besonders für die
Rolle von Aufmerksamkeit bei der Kodierung und der Wahrnehmung von Objekten.
Ein Schwerpunkt anwendungsorientierter Forschung in unserer Gruppe ist die
Entwicklung optimierter, robuster Algorithmen zur Erkennung typischer
Gehirnmuster, die in Brain-Computer-Interfaces zur Steuerung von Prothesen
genutzt werden können. Gleichermaßen bedeutend für das Verständnis des
Gehirns und als Applikation in der Robotik ist die Analyse von Lern- und
Verhaltensalgorithmen zur Orientierung autonomer Agenten in einer
dynamischen Umgebung. Theoretische Konzepte werden hier greifbar in die Praxis
übersetzt und führen so zu einem vertieften Verständnis der Emergenz von
Verhalten durch Interaktion mit einer Umwelt.
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