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PCI2020-112026

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INVESTIGACION COLABORATIVA: CRCNS US-SPAIN PROPUESTA DE INVESTIGACION: MECANISMO...

INVESTIGACION COLABORATIVA: CRCNS US-SPAIN PROPUESTA DE INVESTIGACION: MECANISMOS DE TOMA DE DECISIONES ADAPTATIVOS A NIVEL DE CIRCUITO LOS MAMIFEROS ADAPTAN CONTINUAMENTE EL PROCESO DE SELECCION DE ACCIONES EN ENTORNOS RUIDOSOS Y VOLATILES PARA MAXIMIZAR EL EXITO DE LAS DECISIONES FUTURAS, SELECCIONANDO ACCIONES QUE PROBABLEMENTE DEN UN RESULTADO DESEABLE (EXPLOT... ver más

01/01/2020

UIB

102K€

Presupuesto del proyecto: 102K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE LAS ISLAS BALEARES No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 20

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2020-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE LAS ISLAS BALEARES No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 20

Presupuesto del proyecto 102K€

Descripción del proyecto LOS MAMIFEROS ADAPTAN CONTINUAMENTE EL PROCESO DE SELECCION DE ACCIONES EN ENTORNOS RUIDOSOS Y VOLATILES PARA MAXIMIZAR EL EXITO DE LAS DECISIONES FUTURAS, SELECCIONANDO ACCIONES QUE PROBABLEMENTE DEN UN RESULTADO DESEABLE (EXPLOTACION) O ARRIESGANDOSE EN ALGO NUEVO PARA VER SI PRODUCIRAN UN MEJOR RESULTADO (EXPLORACION), ESTA TOMA DE DECISIONES FLEXIBLE ESTA MEDIADA POR CIRCUITOS CORTICO-BASALES-GANGLIA-TALAMICOS (CBGT) QUE CONTROLAN LA SELECCION DE ACCIONES Y UTILIZAN SEÑALES DE RETROALIMENTACION PARA MODIFICAR EL ENFOQUE DE LAS DECISIONES FUTURAS, ES DECIR, SOMETERSE A UN APRENDIZAJE DE REFUERZO (REINFORCEMENT LEARNING - RL), LA DISFUNCION EN COMO ESTAS VIAS UTILIZAN LA RETROALIMENTACION PARA GUIAR LAS DECISIONES FUTURAS, ES UN MECANISMO PRIMARIO PARA MUCHOS PROBLEMAS DE SALUD PUBLICA (POR EJEMPLO, ADICCION, ENFERMEDAD CARDIOVASCULAR), A PESAR DE QUE LA TOMA DE DECISIONES Y EL RL SE ORIGINAN EN UN SUSTRATO NEURAL COMUN, GENERALMENTE SE ESTUDIAN COMO PROCESOS INDEPENDIENTES, COMPRENDER LA NATURALEZA UNIFICADA DE LA SELECCION DE ACCIONES Y EL APRENDIZAJE REQUIERE UNA REEVALUACION CUIDADOSA DE COMO LOS ALGORITMOS COGNITIVOS EMERGEN A PARTIR DE LA DINAMICA A NIVEL DE CIRCUITO DE LAS REDES CBGT,EN ESTE PROYECTO PROPONEMOS UNA SERIE DE INVESTIGACIONES EMPIRICAS Y TEORICAS QUE CRUZAN LOS NIVELES DE ANALISIS PARA UNIFICAR MODELOS ALGORITMICOS DE APRENDIZAJE Y TOMA DE DECISIONES, CON EL FIN DE COMPRENDER COMO LAS REDES CBGT UTILIZAN LA RETROALIMENTACION PARA GESTIONAR LA COMPENSACION ENTRE LA EXPLORACION Y LA EXPLOTACION, ALCANZAREMOS ESTE OBJETIVO DESARROLLANDO PRIMERO UN MARCO COMPUTACIONAL DE MAPEO ASCENDENTE QUE VINCULE LOS MODELOS DE PROCESOS COGNITIVOS CON MODELOS BIOLOGICAMENTE REALISTAS DE LAS REDES CBGT BAJO LAS RESTRICCIONES IMPUESTAS POR LAS OBSERVACIONES CONDUCTUALES EXISTENTES DE UN CONJUNTO DE EXPERIMENTOS DE TOMA DE DECISIONES ADAPTATIVOS, ESTE ENFOQUE NOS PERMITIRA OBTENER PREDICCIONES COMPROBABLES SOBRE COMO LAS DIFERENTES PROPIEDADES DE LA RED CBGT (POR EJEMPLO, NIVELES DE ACTIVIDAD DE LA POBLACION O LA FORTALEZA DE CONEXION ENTRE DIFERENTES POBLACIONES) ESCALAN LOS PROCESOS COGNITIVOS (POR EJEMPLO, LA TASA DE ACUMULACION DE EVIDENCIA) PARA PRODUCIR FENOTIPOS DISTINTOS DE POLITICAS DE DECISION (OBJETIVO 1A), USANDO ESTE PARADIGMA, TAMBIEN GENERAREMOS PREDICCIONES SOBRE COMO, BAJO CONDICIONES CAMBIANTES, LOS MECANISMOS DE PLASTICIDAD NEURAL PUEDEN CAMBIAR DE FORMA ADAPTATIVA LAS REDES CBGT A ESTADOS DISTINTOS QUE GESTIONAN LA COMPENSACION DE EXPLORACION-EXPLOTACION DE MANERAS CONTEXTUALMENTE APROPIADAS (OBJETIVO 1B), LAS PREDICCIONES SE PROBARAN EXPERIMENTALMENTE POR PARTE DE NUESTROS COLABORADORES EN LOS ESTADOS UNIDOS (OBJETIVO 2), DOPAMINA\REFUERZO DE APRENDIZAJE\TOMA DE DECISIONES\PLASTICIDAD DEPENDIENTE DEL TIEMPO DE SP\GANGLIOS BASALES\ASIGNACION DE CREDITO\ELEGIBILIDAD\SELECCION DE ACCIONES\DILEMA DE EXPLOTACION-EXPLORACION

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