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PGC2018-101992-B-I00

Financiado
DESEMPEÑO, SESGOS DE COMPORTAMIENTO Y CONFIANZA EN TAREAS DE ELECCION FORZOSA CO...
DESEMPEÑO, SESGOS DE COMPORTAMIENTO Y CONFIANZA EN TAREAS DE ELECCION FORZOSA CON DOS INTERVALOS EL PARADIGMA EXPERIMENTAL DE TAREAS CON DOS INTERVALOS Y ELECCION FORZOSA (2IFC; GREEN AND SWETS, 1966) ES UNO DE LOS PROCEDIMIENTOS MAS UTILIZADOS EN PSICOFISICA Y EN EXPERIMENTOS DE NEUROFISIOLOGIA PARA INVESTIGAR LA TOMA DE DEC... EL PARADIGMA EXPERIMENTAL DE TAREAS CON DOS INTERVALOS Y ELECCION FORZOSA (2IFC; GREEN AND SWETS, 1966) ES UNO DE LOS PROCEDIMIENTOS MAS UTILIZADOS EN PSICOFISICA Y EN EXPERIMENTOS DE NEUROFISIOLOGIA PARA INVESTIGAR LA TOMA DE DECISIONES BASADAS EN LA PERCEPCION, ES IMPORTANTE NOTAR QUE LAS RESPUESTAS OBSERVADAS EN LOS EXPERIMENTOS APARECEN INFLUENCIADAS POR UN SESGO, QUE DEPENDE DE LA HISTORIA DE LA ESTIMULACION (AUN CUANDO EN EL EXPERIMENTO LOS ESTIMULOS SE ELIJAN EN MODO INDEPENDIENTE EN CADA ENSAYO), POR SU PARTE, LA EXACTITUD DE LAS RESPUESTAS MUESTRA UN EFECTO DE ORDEN, UNA IMPLEMENTACION PARTICULARMENTE INTERESANTE DE TAREAS 2IFC CONSISTE EN VARIAR ALEATORIAMENTE EL PARAMETRO DE LOS DOS ESTIMULOS, EN CADA ENSAYO (ROMO ET AL,, 1999), LOS ESTUDIOS DE ELECTROFISIOLOGIA EN ESTOS EXPERIMENTOS DIERON LUGAR A RESULTADOS IMPORTANTES SOBRE LA MEMORIA OPERATIVA Y SOBRE LA TOMA DE DECISIONES, SIN EMBARGO, SE CONOCE POCO SOBRE LOS MECANISMOS Y LOS MODELOS QUE PERMITAN DESCRIBIR CORRECTAMENTE EL COMPORTAMIENTO Y LA ACTIVIDAD NEURONAL (PERO VER, POR EJEMPLO, AKRAMI ET AL,, 2018 Y SARNO ET AL,, 2018), EN ESTE PROYECTO PROPONEMOS LLENAR ESTA FALTA DE CONOCIMIENTO, UTILIZANDO TRABAJO DE MODELIZACION Y ANALISIS DE DATOS, INVESTIGAREMOS DE QUE MANERA SE PRODUCE EL SESGO DE CONTRACCION, RECIENTEMENTE HEMOS ANALIZADO EL COMPORTAMIENTO DEL ANIMAL Y LA ACTIVIDAD DE DISPARO DE NEURONAS DOPAMINERGICAS, REGISTRADAS MIENTRAS EL ANIMAL DISCRIMINABA ENTRE LAS FRECUENCIAS DE DOS ESTIMULOS TACTILES, ENCONTRAMOS QUE EL SESGO AFECTABA LA CONFIANZA DEL ANIMAL SOBRE SUS DECISIONES Y QUE LA RESPUESTA DE LA DOPAMINA DURANTE EL PERIODO DE DECISION REFLEJABA ESA CONFIANZA, AQUI PROPONEMOS EXTENDER EL CONOCIMIENTO DE ESTOS FENOMENOS EN VARIAS DIRECCIONES: (1) APLICAREMOS A ESTA TAREA MODELOS SOBRE COMO LA HISTORIA DE LA ESTIMULACION Y LAS EXPECTATIVAS GENERAN EL SESGO DE CONTRACCION Y CONTROLAN LAS DECISIONES Y LA CONFIANZA EN LAS MISMAS, SE CONSTRUIRAN MODELOS EN EL MARCO DE LA TEORIA BAYESIANA DE LA DECISION Y TAMBIEN EN EL MARCO QUE PROPORCIONA LA TEORIA DE DETECCION DE SEÑALES, (2) DENTRO DE ESOS MISMOS ENFOQUES TEORICOS ESTUDIAREMOS EL EFECTO DE ORDEN SOBRE EL DESEMPEÑO, UTILIZANDO DATOS DE COMPORTAMIENTO PARA RESTRINGIR LOS MODELOS, (3) PARA COMPRENDER MEJOR DE QUE MANERA EL SESGO DE CONTRACCION PODRIA PRODUCIRSE EN UNA RED DE NEURONAS, PRIMERO DESARROLLAREMOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE PARA ENTRENAR REDES DE NEURONAS, DESCRITAS POR SUS TRENES DE ESPIGAS, EN TAREAS SIMILARES A LAS QUE SUELEN UTILIZARSE EN EXPERIMENTOS CON ANIMALES, (4) LUEGO, ESOS ALGORITMOS SE UTILIZARAN PARA ENTRENAR REDES CON TAREAS 2IFC, CON LAS ENTRADAS A LA RED CORRELACIONADAS TEMPORALMENTE, SE VERIFICARA SI LAS REDES ASI ENTRENADAS, AL SER ESTIMULADAS CON ESTIMULOS INDEPENDIENTES EN CADA ENSAYO, MUESTRAN EL SESGO DE CONTRACCION Y DE QUE MANERA ESTE ES GENERADO EN LOS CIRCUITOS, (5), ADEMAS DEL TRABAJO DE MODELIZACION, ANALIZAREMOS DATOS DE LA ACTIVIDAD DE DISPARO DE NEURONAS REGISTRADAS EN AREAS SENSORIALES Y PRE-FRONTALES, PARA DETERMINAR SI ESTAN AFECTADAS POR EL SESGO DE CONTRACCION Y DE QUE MANERA, (6) VERIFICAREMOS LA GENERALIDAD DE LOS RESULTADOS APLICANDO LAS IDEAS Y TECNICAS ANTERIORES A UNA TAREA DE DISCRIMINACION DE FRECUENCIAS CON ESTIMULACION BIMODAL, CEREBRO\DECISIONES\PERCEPCIÓN\NEUROCIENCIA\INCERTIDUMBRE\TIEMPO\APRENDIZAJE\ALGORITMOS\REDES DE NEURONAS ver más
01/01/2018
UAM
33K€
Perfil tecnológico estimado

Línea de financiación: concedida

El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2018-01-01
Presupuesto El presupuesto total del proyecto asciende a 33K€
Líder del proyecto
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
Total investigadores 3183