DFG project G:(GEPRIS)562627320

Zeitliche Vorhersagen und Belohnungserwartung: ein Rahmenwerk neuraler Berechnungen in schneller menschlicher Kognition

CoordinatorMatthias Grabenhorst, Ph.D.
Grant period2025 -
Funding bodyDeutsche Forschungsgemeinschaft
 DFG
IdentifierG:(GEPRIS)562627320

Note: Die Antizipation zukünftiger Ereignisse ermöglicht schnelles Handeln. In zahlreichen alltäglichen Handlungen bringen Menschen die Belohnungen schnellen Handelns mit ihren Kosten in Einklang. Dies geschieht schnell, oft innerhalb weniger hundert Millisekunden, z.B. in der Kommunikation, im Verkehr, in der Musik, im Kampf, im Sport. Welche neuralen Prozesse liegen einer solchen schnellen Kognition zugrunde? Dies ist eine grundlegende biologische Frage und von klinischer Relevanz: Gehirnsysteme, die zeitliche Informationen integrieren, die Aufmerksamkeit formen, Entscheidungen treffen und motorische Handlungen vorbereiten, sind bei neurodegenerativen Erkrankungen funktionell eingeschränkt und beeinträchtigen die Kognition und adäquates Verhalten. Unser Ziel ist es, die kognitiven und systemischen Neurowissenschaften voranzutreiben, indem wir bestimmen, welche neuralen Prozesse der belohnungsbasierten zeitlichen Antizipation sensorischer Signale zugrunde liegen. Die damit verbundenen neuralen Berechnungen sind für die Neurowissenschaften von erheblicher Relevanz, da sie Belohnungsparameter in der Umwelt mit ubiquitärem Timing-Verhalten verknüpfen. Obwohl beide Prozesse von erheblicher neurowissenschaftlicher Relevanz sind, werden ihre Wechselwirkungen typischerweise nicht untersucht und bleiben unklar. Folglich ist schnelles, zielgerichtetes Verhalten - eine Schlüsselfunktion, die vielen Bereichen der Kognition zugrunde liegt - nicht gut verstanden. Im Gegensatz zu früheren Ansätzen untersuchen die vorgeschlagenen Experimente die Rolle von Belohnungserwartung in der Vorhersage zeitlicher Ereignisse und mögliche Wechselwirkungen zwischen den beiden Funktionen. Wir entwickeln einen neuen Ansatz, der gezielte Experimente beinhaltet: Wir manipulieren die zeitliche Statistik sensorischer Ereignisse und variieren unabhängig davon Belohnungsstatistiken. Wir modellieren das Verhalten und untersuchen die neurale Aktivität mit Hilfe der Magnetoenzephalographie. Zuerst ermitteln wir die individuellen Effekte der statischen und dynamischen Belohnungswahrscheinlichkeit auf antizipatorisches Verhalten. Zweitens separieren wir, geleitet von unseren Verhaltensmodellen, die Effekte der Belohnungswahrscheinlichkeit von der zeitlichen Ereignisantizipation in neuraler Aktivität. Wir konzentrieren uns auf parietale Assoziationsareale, den präfrontalen und sensomotorischen Kortex. Dies wird unser Verständnis dafür verbessern, wie das Gehirn sensorischen Input abstrahiert, im Dienste schneller belohnungsbasierter Handlungen. Zusammenfassend ermitteln wir neue Zusammenhänge zwischen Belohnungserwartung und zeitlicher Antizipation und deren neuralen Mechanismen. Wir entwickeln eine bioloisch plausible Beschreibung schneller menschlicher Kognition basierend auf grundlegenden neuralen Berechnungen.
   

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 Record created 2025-05-28, last modified 2025-05-28



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