Projet ANR-10-BLAN-0217 – NEUROBOT : Codage de l'information a differentes echelles de temps pour la cognition spatiale
Programme : Sciences de l'information, de la matière et de l'ingénierie : Sciences de l’information, simulation (Blanc SIMI 2) 2010
Année de financement : 2010
Coordinateur du projet : Monsieur Mathias QUOY (UNIVERSITE DE CERGY-PONTOISE)
Partenaires : Laboratoire de Physiologie de la Perception et de l'Action; Laboratoire de Neurosciences Cognitives; Centre national de la recherche scientifique; Graphene et Nanotubes : Sciences et Applications; Equipes Traitement de l'Information et Systèmes
Montant : 829256.0 euros
Date de début : 2010
Durée : 48 mois
Résumé : Le suivi, la mémorisation et le rappel d'événements et de séquences réels sont un problème majeur pour les neurosciences computationnelles. Le facteur majeur est le temps : les mécanismes sous-jacents sont trop rapides (ns ou ms respectivement pour des systèmes in silico ou in vivo). Aussi il faut trouver des solutions pour passer à l'échelle de temps de comportements de robots autonomes ou d'animaux (secondes, minutes, heures). De plus, le déroulement optimal de ces différentes échelles de temps nécessite une hiérarchie de systèmes bouclés pour permettre l'expression d'un comportement adaptatif à l'échelle la plus haute. Nous étudierons ici la nature de ces bouclages et le système permettant in communication optimale entre ces niveaux.
Pour des systèmes de contrôle bioinspirés, nous devons d'abord comprendre les mécanismes neuronaux sous-tendant les fonctions cognitives. Pour cela, nous enregistrons l'activité cérébrale de rats qui effectuent des tâches d'apprentissage, de mémoire et de décision. En particulier, les tâche dans des labyrinthes donnent un aperçu de la connaissance par le rat de son environnement et de ses expériences passées. Même si cette approche permet cet aperçu, elle se borne à fournir des corrélations, mais pas des causes. Pour démontrer si ces mécanismes sont nécessaires et suffisants pour permettre des comportements élaborés, nous reproduisons les principes neuronaux dans des systèmes artificiels à travers des modèles computationnels, et nous confirmons la viabilité de l'implémentation dans des agents ou robots mobiles. Cela nous permet de distinguer les processus qui sont essentiels à la fonction cognitive de ceux qui ne servent qu'à en faciliter l'implémentation dans le tissu nerveux. Nous créons ainsi des robots ou des agents comprenant des systèmes de contrôle robustes et adaptatifs grâce à leur inspiration biologique.
Un des buts est de mieux comprendre et de reproduite de façon efficace comment le cerveau mémorise et organise l'information à différentes échelles de temps, et comment plusieurs aires du cerveau se coordonnent pour cela. Les régimes sur lesquels nous nous focaliserons sont :
1.le lien entre des événements immédiatement passés avec des choix comportementaux imminents pour former une représentation d'une série d'événements (1-10s)
2.le lien entre des séries d'événements pour en faire une séquence (10s-minutes)
3.la décision prise à partir de l'expérience de plusieurs séquences (plusieurs heures, sélection de l'action et stratégie de sélection)
Des modèles de ces trois régimes ont été identifiés dans le système cérébral hippocampe-cortex préfrontal-striatum (Hpc-Pfc-Str):
1.activité prospective et rétrospective dans Hpc; activité prédictive dans Pfc et Str
2.activité dépendant des séquences et de la mémoire dans le Pfc
3.synchronisation d'oscillations à travers ces aires du cerveau pour distinguer les chemins fonctionnellement actifs (et donc les choix comportementaux.
Les équipes participeront de façon interactive à l'étude de ces trois régimes. De plus, de manière à mieux comprendre les liens entre ces régimes, chaque tâche expérimentale et computationnelle inclura au moins deux régimes. Cela nous permettra de déterminer les processus mis en place, et de les transposer dans leur équivalent computationnels pour les intégrer dans des niveaux hiérarchiques supérieurs.