Modeling spatial navigation and learning with spiking neural networks

Abstract

Räumliche Navigation ist eine zentrale kognitive Fähigkeit, die auf räumlichen Repräsentationen und zielgerichteten Entscheidungen beruht. Diese Dissertation untersucht den Beitrag von Ortszellen zur Navigation mithilfe biologisch plausibler Simulationen gepulster neuronaler Netzwerke. In der ersten Arbeit werden computergestützte Modelle der räumlichen Navigation bei Säugetieren analysiert und klassifiziert. Ein Fokus liegt auf Generalisierung für robuste Navigation. Die zweite Arbeit zeigt mit CoBeL-spike, dass Fisher-Information als Maß für räumliche Kodierung entscheidend das Lernen einer Navigationsaufgabe beeinflusst. Die dritte Arbeit erweitert CoBeL-spike zur Untersuchung von Verhaltensflexibilität in Umkehrlerntests. Die Ergebnisse zeigen, dass synaptische Plastizität allein nicht ausreicht - externe Kontrollmechanismen sind nötig. Die Arbeiten liefern Einblicke in flexible Navigation und bieten Impulse für translationale Neurowissenschaft, KI und Robotik