Studienteilnehmer gesucht

Das MPI für biologische Kybernetik sucht für einige seiner wissenschaftlichen Experimente Studienteilnehmer Öffnet einen internen Link im aktuellen Fenster[mehr].

Aktuellste Publikationen

Zaretskaya N, Fischl B, Reuter M, Renvall V und Polimeni JR (Januar-2018) Advantages of cortical surface reconstruction using submillimeter 7 T MEMPRAGE NeuroImage 165 11-26.
Ardhapure AV, Sanghvi YS, Borozdina Y, Kapdi AR und Schulzke C (Januar-2018) Crystal structure of 8-(4-methyl­phen­yl)-2′-de­oxy­adenosine hemihydrate Acta Crystallographica Section E: Crystallographic Communications 74(1) 1-5.
Chang P, Nassirpour S und Henning A (Januar-2018) Modeling real shim fields for very high degree (and order) B0 shimming of the human brain at 9.4 T Magnetic Resonance in Medicine 79(1) 529–540.
Meilinger T, Garsoffky B und Schwan S (Dezember-2017) A catch-up illusion arising from a distance-dependent perception bias in judging relative movement Scientific Reports 7(17037) 1-9.
Venrooij J, Mulder M, Mulder M, Abbink DA, van Paassen MM, van der Helm FCT und Bülthoff HH (Dezember-2017) Admittance-Adaptive Model-Based Approach to Mitigate Biodynamic Feedthrough IEEE Transactions on Cybernetics 47(12) 4169-4181.
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Ehemalige Forschungsgruppen

Multisensorische Wahrnehmung und Handlung (Dr. Marc Ernst)

Forschungsgruppe Ernst
Wir nehmen die Welt mit all unseren Sinnen wahr. Dazu gehören der Sehsinn, der Tastsinn und der Hörsinn. Diese multisensorische Information muss in unserem Gehirn zu einem kohärenten Abbild der Umwelt zusammengesetzt werden, um zielgerichtetes Handeln zu ermöglichen. Dieses Puzzlespiel der Sinne wird in der Arbeitsgruppe für Multisensorische Wahrnehmung und Handlung, in drei Forschungsfelder untergliedert, eingehend untersucht: Diese betreffen die "multisensorische Wahrnehmung", das "Wahrnehmen um zu Handeln", und das "perzeptuelle Lernen". Öffnet einen internen Link im aktuellen Fenster[mehr]

Theoretische Neurowissenschaft des Sehens (Prof. Dr. Matthias Bethge)

Forschungsgruppe Bethge
Die Arbeitsgruppe "Computational Vision and Neuroscience" (CVN) befasst sich mit den Prinzipien der neuronalen Informationsverarbeitung im visuellen System. Sie nutzt Methoden aus der Lerntheorie, der Signalverarbeitung, der nicht-linearen Dynamik und der Optimierungstheorie, um das unserer Wahrnehmung zu Grunde liegende Inferenzproblem auf unterschiedlichen Ebenen zu untersuchen: (1) Statistik natürlicher Bilder, (2) Kodierung und Verarbeitung von Informationen neuronaler Populationen und (3) Psychophysik. Öffnet einen internen Link im aktuellen Fenster[mehr]

Kognitives Neuroimaging (Uta Noppeney, PhD)

Minerva-Forschungsgruppe
The goal of the Cognitive Neuroimaging Group is to better understand the neural systems that allow us to acquire, represent and retrieve knowledge about our multi-sensory environment. Öffnet einen internen Link im aktuellen Fenster[mehr]

Maschinelles Lernen in der Biologie (Dr. Karsten Borgwardt)

Forschungsgruppe Borgwardt
Unser Forschungsgebiet ist die Entwicklung von intelligenten Algorithmen zur Analyse von komplexen Systemen in der Biologie. Es befindet sich am Schnittpunkt zwischen maschinellem Lernen, Datamining und Bioinformatik und trägt zur Erkenntnis in diesen drei Gebiete bei. Unsere Forschung reicht tief in die Statistik, Algorithmik und das wissenschaftliche Rechnen hinein. Öffnet einen internen Link im aktuellen Fenster[mehr]

Physiologie sensorischer Integration (Dr. Christoph Kayser)

Otto-Hahn-Gruppe Kayser
Unser Gehirn erkennt mühelos komplexe Objekte oder Geräusche, oft sogar wenn diese durch andere Einflüsse verdeckt oder übertönt werden. Die Effizienz mit der unser Gehirn Sinneseindrücke verarbeitet lässt darauf schließen, dass die Mechanismen der neuronalen Kodierung an die konkreten Ansprüche unserer Umwelt angepasst sind. In unserer Arbeit untersuchen wir diese Mechanismen, besonders interessiert uns wie Sinnesinformation über die verschiedenen Sinneskanäle (Sehen, Hören, Tasten) integriert und in eine gezielte Verhaltensreaktion umgesetzt wird. [mehr]

Bildgebung neuronaler Population (Dr. Jason Kerr)

Die Wahrnehmung der Welt wird in unserem Gehirn durch komplexe Interaktionen zwischen Nervenzellen dargestellt. Wie solche Netzwerke aus Nervenzellen funktionieren ist noch nicht aufgeklärt. Unsere Arbeitsgruppe untersucht, wie sensorische Eindrücke durch die Aktivität von Nervenzell-Populationen in der Hirnrinde dargestellt werden. Öffnet einen internen Link im aktuellen Fenster[mehr]

Computational Neuroanatomy (Bernstein Group)

One key challenge in neuroscience is to elucidate mechanistic principles of how the brain integrates sensory information from its environment to generate behavior. At present, experimental methods to directly monitor sensory-evoked streams of excitation throughout the brain, at cellular and millisecond resolution are lacking. To overcome these limitations, the ‘Computational Neuroanatomy Group’ seeks to develop an alternative reverse engineering approach. The novel approach comprises reconstructing the detailed 3D structure of neural circuits, quantifying local and long-range synaptic connectivity and simulating sensory-evoked signal flow within the resultant anatomically realistic network models. Opens internal link in current window[more]

Neuronale Informationsverarbeitung und Verhalten (Jakob Macke)

Wir wollen verstehen, wie Netzwerke aus Nervenzellen im Kollektiv sensorische Eingaben verarbeiten, Berechnungen ausführen und Verhalten steuern. In besonderer Weise interessieren wir uns dafür, wie interne Zustände und Prozesse sowohl neuronale Aktivität als auch perzentuelle Entscheidungen beeinflussen. Deswegen entwickeln wir statistische Modelle und Algorithmen des Maschinellen Lernen für die Analyse neurowissenschaftlicher Daten, und kollaborieren mit Forschungsgruppen die Messungen neuronaler Aktivität und Verhaltensexperimente durchführen. Öffnet einen internen Link im aktuellen Fenster[more]

Sensorimotorische Lern- und Entscheidungsprozesse (Daniel Braun)

Emmy-Noether-Gruppe Braun
Die bemerkenswerte sensorimotorische Lernfähigkeit des Menschen übertrifft die Flexibilität moderner Roboter bei Weitem und erlaubt es uns, in einer komplexen, veränderlichen Umwelt zurechtzukommen. In dieser Arbeitsgruppe werden sowohl experimentelle als auch theoretische Methoden eingesetzt, um biologische und kybernetische Grundlagen dieser Lernfähigkeit zu untersuchen.  [mehr]
Last updated: Dienstag, 10.10.2017