Institut für Theoretische Physik

Institute for Theoretical Neurophysics

One of the most challenging scientific mysteries of our time is the function of the brain. Which mechanisms in the brain allow us to see, to hear, or to feel? Recent decades of neurobiological, biochemical, biophysical and psychophysical research have provided an increasing flood of information about the neuronal substrate and its abilities. However, simple questions still are far from being resolved. Which spatio-temporal states in the brain are responsible for the perception of an object? How do these states emerge, and on which time scales do they exist? What happens when we recognize an object? How is information learned and stored in the brain? What code does the brain use for processing this information and subsequently generating a meaningful behaviour?

It appears that the neocortex, from an evolutionary perspective thes most recent part of our brains, holds a key to these questions. Our hypothesis is that the information processing relevant for object perception and behavior emerges from the interaction and coordination of precisely organized spatial and temporal patterns of activity and connectivity in the cortex.

Novel experimental techniques like multielectrode recordings and several methods of functional imaging now reveal a range of collective phenomena including a high degree of functional organization of cortex and particular spatio-temporal patterns of neuronal activity which have been demonstrated to reflect Gestalt properties of perceived objects.

In our institute we study biologically realistic models of neural computation. We use methods of nonlinear dynamics and statistical physics to understand the principles leading to the emergence of particular structures in the cortex.

Our approach covers the development and application of methods for the analysis of neurobiological time series using information theoretical methods and hidden Markov models, the simulation of large-scale neuronal networks, the mathematical analysis of collective spatial and dynamical phenomena in these models, and various applications of artificial neural networks to technical problems of system identification and pattern recognition.

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Prof. Dr. Klaus Pawelzik
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Institut für Theoretische Physik - Abt. Neurophysik -

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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