Explore les modèles de décision en neuroscience computationnelle, en mettant l'accent sur la dynamique concurrentielle, la prise de décision perceptive et le problème du libre arbitre.
Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
Explore la dynamique des populations neuronales, en mettant l'accent sur les réseaux aléatoires et les arguments de terrain moyen pour la connectivité.
Se penche sur la simulation de la dynamique du réseau dans les neurosciences silico, couvrant l'activité spontanée et évoquée, les simulations in-vitro et in-vivo, et l'analyse de sensibilité.
Explore l'optogénétique, la chimiogénétique et la sonogénétique pour concevoir l'activité neuronale à l'aide de la lumière, des produits chimiques et du son.
