[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.

[en] In perceptual decision-making, sensory information is accumulated over time to reach a categorical decision. This accumulation process can follow different strategies, where certain moments of the stimulus are weighted more heavily in the decision than others. Such temporal weighting strategies have been linked to various underlying mechanisms, including bounded accumulation, which prioritizes early stimulus information (primacy weighting); perfect integration, which treats all stimulus information uniformly (uniform weighting); and leaky integration, which favors only the later part of the stimulus (recency weighting). Moreover, experimental evidence suggests that both primates and humans can dynamically adjust their temporal weighting strategy in response to stimulus statistics, prioritizing later or early stimulus information as the task requires. Nevertheless, the proposed mechanisms fall short in explaining this flexibility, as none can generate the full diversity of experimentally observed temporal weighting patterns. In this thesis, we combine data analysis, computational modeling, and recurrent neural networks to develop a comprehensive framework that proposes one single mechanism that can capture the full range of flexibility in the temporal weighting patterns, characterize the behavioral and neural correlates of this flexibility, and examine the optimality of these patterns. First, we present experimental evidence of how temporal weighting flexibility is represented in the behavior of both humans and macaques. We found that this flexibility is acquired through exposure to the stimulus statistics with the state of vigilance previous to the presentation of the stimulus having a significant impact on effectively performing the task. Additionally, we analyzed middle temporal (MT) recordings from behaving macaques and found that, while the average firing rate of the neural population remains stable despite changes in stimulus statistics, stimulus-related and choice-related activity depend on the stimulus statistics in a non-trivial way. Second, we developed a two-area firing rate model consisting of a sensory circuit and a decision circuit, connected by bottom up and top down, with a modulation signal that controls the attractor dynamics of the decision circuit. This model successfully replicates the experimentally observed flexibility in temporal weighting. Mechanistically, the modulation signal initiates the decision-making process by pushing the network into a competitive regime and modulates the decision dynamics by either accelerating or delaying the choice, similar to an urgency signal. By controlling the initiation of evidence integration and altering the signal's shape and/or duration, we were able to generate a broader range of temporal weighting patterns, extending beyond what was observed experimentally. Third, we use Recurrent Neural Networks (RNNs) to explore whether the temporal weighting patterns observed in experimental evidence are optimal. Non-uniform weighting strategies emerge as optimal adaptations to internal noise when RNNs specialize in a single stimulus condition. These patterns are robust across networks, with task-specific low- or high-dimensional dynamics. When trained in a sequential setup similar to the macaques, the RNN adopted a rigid temporal weighting strategy biased towards the initial training condition, failing to adapt to new task demands. To overcome this limitation, we introducing contextual signals representing the task conditions which allowed simultaneous training across all conditions in a single RNN. This approach allowed the RNN to exhibit flexibility comparable to independently trained networks (aligning temporal weighting with stimulus statistics), faster learning, and generalization to novel tasks. These findings suggest that contextual signals may be the mechanism underlying the context switching observed in experimental data.