[ca] En la presa de decisions perceptives, la informació sensorial s'acumula al llarg del temps per arribar a una decisió categòrica. Aquest procés d'acumulació pot seguir diferents estratègies, on certs moments de l'estímul tenen més pes en la decisió que d'altres. Aquestes estratègies de ponderació temporal s'han relacionat amb diversos mecanismes subjacents, com l'acumulació limitada, que prioritza la informació primerenca de l'estímul (ponderació per primacia); la integració perfecta, que tracta tota la informació de manera uniforme (ponderació uniforme); i la integració amb fuites, que afavoreix la part final de l'estímul (ponderació per recència). A més, l'evidència experimental suggereix que tant els primats com els humans poden ajustar dinàmicament la seva estratègia de ponderació temporal en funció de les estadístiques de l'estímul, prioritzant la informació més primerenca o tardana segons el que requereixi la tasca. No obstant això, els mecanismes proposats no expliquen aquesta flexibilitat, ja que cap pot generar tota la diversitat dels patrons de ponderació temporal observats experimentalment. En aquesta tesi, combinem l'anàlisi de dades, el modelatge computacional i les xarxes neuronals recurrents per desenvolupar un marc integral que proposa un sol mecanisme capaç de capturar tota la flexibilitat en els patrons de ponderació temporal, caracteritzar els correlats conductuals i neuronals d'aquesta flexibilitat, i examinar l'optimalitat d'aquests patrons. En primer lloc, presentem evidència experimental sobre com la flexibilitat en la ponderació temporal es reflecteix en el comportament d'humans i macacos. Vam trobar que aquesta flexibilitat s'adquireix mitjançant l'exposició a les estadístiques de l'estímul, sent l'estat de vigília previ a la presentació de l'estímul un factor determinant per un bon rendiment en la tasca. A més, vam analitzar enregistraments de la cortesa temporal mitjana (MT) de macacos i vam descobrir que, tot i que la taxa mitjana de disparo neuronal roman constant malgrat els canvis en les estadístiques de l'estímul, l'activitat relacionada amb l'estímul i amb l'elecció depèn de les estadístiques de manera no trivial. En segon lloc, vam desenvolupar un model de taxa de disparo en dues àrees, compost per un circuit sensorial i un circuit de decisió, connectats per senyals de baix a dalt i de dalt a baix, amb una senyal de modulació que controla la dinàmica d'atractor del circuit de decisió. Aquest model replica amb èxit la flexibilitat observada experimentalment en la ponderació temporal. Mecanísticament, la senyal de modulació inicia el procés de presa de decisions empentant la xarxa cap a un règim competitiu, i modula la dinàmica de la decisió accelerant o retardant l'elecció, de forma similar a una senyal d'urgència. En controlar la integració de l'evidència i alterar la forma o durada de la senyal, vam ser capaços de generar una gamma més àmplia de patrons de ponderació temporal, més enllà del que es va observar experimentalment. En tercer lloc, utilitzem Xarxes Neuronals Recurrents (RNN) per explorar si els patrons observats en les dades experimentals són òptims. Les estratègies de ponderació no uniformes emergeixen com adaptacions òptimes al soroll intern quan les RNN es especialitzen en una sola condició de l'estímul. Quan vam entrenar una RNN en una configuració seqüencial similar a la dels macacos, va adoptar una estratègia rígida de ponderació temporal sesgada cap a la condició inicial, sense adaptar-se a noves demandes. Per superar aquesta limitació, vam introduir senyals contextuales que representaven les condicions de la tasca, permetent entrenar totes les condicions en una sola RNN. Aquest enfocament va permetre que la RNN mostrés flexibilitat comparable a les xarxes entrenades independentment, aprengués més ràpid i generalitzés a noves tasques. Aquests resultats suggereixen que les senyals contextuales podrien ser el mecanisme subjacent al canvi de context observat en les dades experimentals.

[es] En la toma de decisiones perceptivas, la información sensorial se acumula con el tiempo para alcanzar una decisión categórica. Este proceso de acumulación puede seguir diferentes estrategias, en las cuales ciertos momentos del estímulo tienen más peso en la decisión que otros. Estas estrategias de ponderación temporal se han relacionado con diversos mecanismos subyacentes, como la acumulación limitada, que prioriza la información temprana del estímulo (ponderación por primacía); la integración perfecta, que trata toda la información de manera uniforme (ponderación uniforme); y la integración con fugas, que favorece la parte final del estímulo (ponderación por recencia). Además, investigaciones experimentales sugieren que tanto primates como humanos pueden ajustar dinámicamente su estrategia de ponderación temporal en función de las estadísticas del estímulo, priorizando la información más temprana o tardía según lo requiera la tarea. Sin embargo, los mecanismos actuales no explican completamente esta flexibilidad, ya que ninguno puede generar la diversidad de patrones de ponderación temporal observados experimentalmente. En esta tesis, combinamos análisis de datos, modelado computacional y redes neuronales recurrentes para desarrollar un marco integral que propone un único mecanismo capaz de captar toda la flexibilidad en los patrones de ponderación temporal, caracterizar sus correlatos conductuales y neuronales, y examinar la optimalidad de estos patrones. En primer lugar, presentamos evidencia experimental sobre cómo la flexibilidad en la ponderación temporal se refleja en el comportamiento de humanos y macacos. Encontramos que esta flexibilidad se adquiere mediante la exposición a las estadísticas del estímulo, siendo el estado de vigilia previo a la presentación del estímulo un factor determinante para un buen desempeño en la tarea. Además, analizamos grabaciones de la corteza temporal media (MT) de macacos y descubrimos que, aunque la tasa promedio de disparo neuronal permanece constante a pesar de los cambios en las estadísticas del estímulo, la actividad relacionada con el estímulo y con la elección depende de las estadísticas de una manera no trivial. En segundo lugar, desarrollamos un modelo de tasa de disparo en dos áreas, compuesto por un circuito sensorial y uno de decisión, conectados mediante señales de abajo hacia arriba y de arriba hacia abajo, con una señal de modulación que controla la dinámica de atractor del circuito de decisión. Este modelo reproduce exitosamente la flexibilidad observada experimentalmente en la ponderación temporal. Mecanísticamente, la señal de modulación inicia el proceso de toma de decisiones al empujar la red hacia un régimen competitivo, y modula la dinámica de la decisión acelerando o retrasando la elección, de forma similar a una señal de urgencia. Al controlar la integración de la evidencia y alterar la forma o duración de la señal, pudimos generar una gama más amplia de patrones de ponderación temporal, más allá de lo observado experimentalmente. En tercer lugar, utilizamos redes neuronales recurrentes (RNN) para explorar si los patrones observados en los datos experimentales son óptimos. Las estrategias de ponderación no uniformes emergen como adaptaciones óptimas al ruido interno cuando las RNN se especializan en una sola condición de estímulo. Cuando entrenamos una RNN en una configuración secuencial similar a la de los macacos, adoptó una estrategia rígida de ponderación temporal sesgada hacia la condición inicial, sin adaptarse a nuevas demandas. Para superar esta limitación, introdujimos señales contextuales que representaban las condiciones de la tarea, permitiendo entrenar todas las condiciones en una sola RNN. Este enfoque permitió que la RNN mostrara flexibilidad comparable a las redes entrenadas independientemente (alineando la ponderación temporal con las estadísticas del estímulo), aprendiera más rápido y generalizara a nuevas tareas. Estos hallazgos sugieren que las señales contextuales podrían ser el mecanismo subyacente al cambio de contexto observado en los datos experimentales.