Computational Neuroscience

Das Fachgebiet "Computational Neuroscience" befasst sich mit mathematischer Modellierung der Physiologie und Pathologie neuronaler Systeme und deren experimenteller Validierung. Es werden Kenntnisse der grundlegenden Funktionsweise von Ionenkanälen vermittelt, ebenso wie ein Verständnis der neuronalen Informationsverarbeitung. 

Die Arbeitsgruppe beschäftigt sich mit den zugrundeliegenden Prinzipien von Hirnprozessen der Wahrnehmung und des motorischen Handelns von der neuronalen bis zur Verhaltensebene sowie deren mathematischer Modellierung. 

Aktuell untersuchen wir in drittmittelgeförderten Projekten:

• wie die Stabilisierung von Augenbewegungen durch das Zentralnervensystem optimiert wird (zusammen mit der Universität Bordeaux).
• warum Patienten, z.B. nach einer COVID Erkrankung, über Atemnot klagen, obwohl physiologisch keine Defizite mehr festzustellen sind (zusammen mit dem Klinikum rechts der Isar, Technische Universität München, Klinik für Psychosomatische Medizin).
• welche Rolle die visuelle Aufmerksamkeit für individuelle Unterschiede in der sensomotorischen Kontrolle spielt (mit der Universität Tsukuba, Japan).
• wie Large Language Models wie ChatGPT unsere kollektive Erinnerung repräsentieren und verändern (mit der Universität für Angewandte Kunst Wien, der Universität Wien, und dem Österreichischen Forschungsinstitut für Artificial Intelligence, Österreich)

In weiteren Projekten wird untersucht:

• wie unser Wahrnehmungssystem Unsicherheiten im sensorischen Eingang verarbeitet (zusammen mit der Université Paris-Saclay, Fakultät für Sportwissenschaften).
• Zeitwahrnehmung: experimentell mit Elektro-Enzephalographie (EEG) und rechnerbasierten Verhaltensexperimenten
• Navigationsverhalten und Wahrnehmung von Raum: experimentell mit Verhaltensexperimenten und Virtual Reality, sowie theoretisch mit mathematischen Bayes-Modellen
• Kooperation und Kompetition im Spiel: Untersuchung mit simultaner Elektro-Enzephalographie, zusammen mit der Universität für Angewandte Kunst, Wien, und der Universität Wien.
• Modellierung der Steuerung von langsamen Augenfolgebewegungen mit Daten unseres Kollaborationspartners MIT Lincoln Lab