Unite du Prof. Alexander Mathis

Le groupe Alexander Mathis de Computational Neuroscience & AI de l'EPFL se concentre sur l'ingénierie inverse des algorithmes du cerveau pour comprendre son fonctionnement et développer de meilleurs systèmes d'intelligence artificielle. Leur recherche comprend le développement d'outils d'apprentissage automatique pour l'analyse du comportement animal et la modélisation du réseau neuronal des représentations sensorimoteurs. Ils ont publié des travaux sur des modèles de réseaux neuronaux axés sur les tâches prédictifs de la dynamique neuronale, de l'action contrastée et du codage des postures, et de l'exploration du rôle de la dopamine striatale dans la dynamique comportementale. Le groupe travaille également sur des projets étudiants liés aux outils d'apprentissage automatique pour l'analyse du comportement animal et la modélisation de l'apprentissage et du contrôle sensorimoteur.