RI: SMALL: Collabrative Research: Investigations of the Role of Dorsal versus Ventral Place and Grid Cells during Multi-Scale Spatial Navigation in Rats and Robots
RI:小:协作研究:大鼠和机器人多尺度空间导航期间背侧与腹侧位置和网格细胞的作用的调查
基本信息
- 批准号:1117303
- 负责人:
- 金额:$ 21.91万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2011
- 资助国家:美国
- 起止时间:2011-09-01 至 2015-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Spatial navigation is a complex cognitive process that relies on robust and adaptive mechanisms to relate current and future spatial positions to specific locations in the environment. The goal of this project is to provide a better understanding of spatial navigation by integrating information obtained from experimental studies in rats, computational models, and experiments on robots that will test new hypotheses on how these mechanisms work. The hippocampus and medial entorhinal cortex (MEC) are major brain regions involved in mammalian spatial navigation. While the role of place cells in the hippocampus has been extensively studied, there are still many open questions on the functional role of MEC grid cells and their interaction with the hippocampal place cells. Of interest to this proposal is the recent finding that grid cells are organized in an orderly fashion along the dorso-ventral axis of the MEC, with dorsal grids being much more tightly spaced than ventral ones. The investigators hypothesize that this multiscale organization endows the navigation system with a coding mechanism that will inherently achieve robustness with respect to external perturbations such as obstacles or unexpected changes in visual cues. In order to evaluate this hypothesis the investigators will develop computational and robotic models while systematically performing experiments in rat in which the dorsal or ventral portions of MEC or hippocampus will be inactivated. They will introduce new types of mazes in which the spatial frequency of the trajectories will be controlled. This work will contribute to better spatial navigation in robotics by: (1) providing a robotic testbed to evaluate hypotheses on the role of the entorhinal cortex and (2) providing biologically plausible models for robust spatial navigation under uncertain and dynamic environments. These models will suggest alternatives to classical probabilistic methods commonly used in robot Simultaneous Localization And Mapping paradigms. This work will also contribute to studies of spatial navigation in rats by: (1) showing the usefulness of robots in providing a physical testbed beyond pure computational modeling, and (2) exploiting the shorter cycle of robot experimentation to produce maze configurations that are optimal for testing specific hypotheses in rat experiments.
空间导航是一个复杂的认知过程,它依赖于强大的自适应机制,将当前和未来的空间位置与环境中的特定位置相关联。该项目的目标是通过整合从大鼠实验研究,计算模型和机器人实验中获得的信息来更好地理解空间导航,这些实验将测试关于这些机制如何工作的新假设。海马和内侧内嗅皮层(MEC)是哺乳动物参与空间导航的主要脑区。虽然位置细胞在海马中的作用已被广泛研究,但MEC网格细胞的功能作用及其与海马位置细胞的相互作用仍有许多悬而未决的问题。有趣的是,最近的研究发现,网格细胞的组织在一个有序的方式沿着背腹轴的MEC,背侧网格比腹侧的更紧密的间隔。研究人员假设,这种多尺度组织赋予导航系统一种编码机制,这种编码机制将内在地实现相对于外部扰动(如障碍物或视觉线索的意外变化)的鲁棒性。为了评估这一假设,研究人员将开发计算和机器人模型,同时系统地在大鼠中进行实验,其中MEC或海马的背侧或腹侧部分将被灭活。他们将引入新类型的迷宫,其中轨迹的空间频率将被控制。这项工作将有助于更好的空间导航机器人:(1)提供一个机器人测试平台,以评估内嗅皮层的作用的假设和(2)提供生物学上合理的模型,在不确定和动态的环境下强大的空间导航。这些模型将建议替代经典的概率方法,通常用于机器人同时定位和地图范例。这项工作也将有助于大鼠空间导航的研究:(1)显示机器人在提供超越纯计算建模的物理测试平台方面的有用性,以及(2)利用机器人实验的较短周期来产生迷宫配置,这些配置对于在大鼠实验中测试特定假设是最佳的。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
Alfredo Weitzenfeld其他文献
NSL Lenguaje de Simulación de Redes Neuronales Un Sistema para el modelado biológico y artificial
NSL 生物和人工模型系统的神经元模拟语言
- DOI:
- 发表时间:
2001 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Alfredo Weitzenfeld - 通讯作者:
Alfredo Weitzenfeld
Rat-inspired model of robot target learning and place recognition
机器人目标学习和地点识别的大鼠模型
- DOI:
10.1109/med.2007.4433792 - 发表时间:
2007 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Alejandra Barrera;Alfredo Weitzenfeld - 通讯作者:
Alfredo Weitzenfeld
Digital Fabrication of Bio-Inspired Robotic Modular Systems based on Biomechanics of Inching-Locomotion Caterpillars
基于微动毛毛虫生物力学的仿生机器人模块化系统的数字化制造
- DOI:
10.1109/c358072.2023.10436168 - 发表时间:
2023 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
José Cornejo;Sergio Marquez Sanchez;J. Enrique Sierra;F. Gomez;R. Palomares;Alfredo Weitzenfeld - 通讯作者:
Alfredo Weitzenfeld
Computational modeling of spatial cognition in rats and robotic experimentation: Goal-oriented navigation and place recognition in multiple directions
大鼠空间认知的计算模型和机器人实验:多方向目标导向导航和位置识别
- DOI:
- 发表时间:
2008 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Alejandra Barrera;Alfredo Weitzenfeld - 通讯作者:
Alfredo Weitzenfeld
The influence of multiple firing events on the formation and stability of activity patterns in continuous attractor networks
- DOI:
10.1186/1471-2202-14-s1-p241 - 发表时间:
2013-07-08 - 期刊:
- 影响因子:2.300
- 作者:
David Lyttle;Alfredo Weitzenfeld;Jean-Marc Fellous;Kevin K Lin - 通讯作者:
Kevin K Lin
Alfredo Weitzenfeld的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('Alfredo Weitzenfeld', 18)}}的其他基金
RI: Medium: Collaborative Research: Experimental and Robotics Investigations of Multi-Scale Spatial Memory Consolidation in Complex Environments
RI:媒介:协作研究:复杂环境中多尺度空间记忆整合的实验和机器人研究
- 批准号:
1703225 - 财政年份:2017
- 资助金额:
$ 21.91万 - 项目类别:
Standard Grant
CRCNS US-French Research Proposal: Collaborative Research: A replay-driven model of spatial sequence learning in the Hippocampus-PFC network using reservoir computing
CRCNS 美国-法国研究提案:合作研究:使用储层计算的海马-PFC 网络中重放驱动的空间序列学习模型
- 批准号:
1429937 - 财政年份:2014
- 资助金额:
$ 21.91万 - 项目类别:
Continuing Grant
相似国自然基金
昼夜节律性small RNA在血斑形成时间推断中的法医学应用研究
- 批准号:
- 批准年份:2024
- 资助金额:0.0 万元
- 项目类别:省市级项目
tRNA-derived small RNA上调YBX1/CCL5通路参与硼替佐米诱导慢性疼痛的机制研究
- 批准号:n/a
- 批准年份:2022
- 资助金额:10.0 万元
- 项目类别:省市级项目
Small RNA调控I-F型CRISPR-Cas适应性免疫性的应答及分子机制
- 批准号:32000033
- 批准年份:2020
- 资助金额:24.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
Small RNAs调控解淀粉芽胞杆菌FZB42生防功能的机制研究
- 批准号:31972324
- 批准年份:2019
- 资助金额:58.0 万元
- 项目类别:面上项目
变异链球菌small RNAs连接LuxS密度感应与生物膜形成的机制研究
- 批准号:81900988
- 批准年份:2019
- 资助金额:21.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
基于small RNA 测序技术解析鸽分泌鸽乳的分子机制
- 批准号:31802058
- 批准年份:2018
- 资助金额:26.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
肠道细菌关键small RNAs在克罗恩病发生发展中的功能和作用机制
- 批准号:31870821
- 批准年份:2018
- 资助金额:56.0 万元
- 项目类别:面上项目
Small RNA介导的DNA甲基化调控的水稻草矮病毒致病机制
- 批准号:31772128
- 批准年份:2017
- 资助金额:60.0 万元
- 项目类别:面上项目
基于small RNA-seq的针灸治疗桥本甲状腺炎的免疫调控机制研究
- 批准号:81704176
- 批准年份:2017
- 资助金额:20.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
水稻OsSGS3与OsHEN1调控small RNAs合成及其对抗病性的调节
- 批准号:91640114
- 批准年份:2016
- 资助金额:85.0 万元
- 项目类别:重大研究计划
相似海外基金
CSR: Small: Leveraging Physical Side-Channels for Good
CSR:小:利用物理侧通道做好事
- 批准号:
2312089 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 21.91万 - 项目类别:
Standard Grant
NeTS: Small: NSF-DST: Modernizing Underground Mining Operations with Millimeter-Wave Imaging and Networking
NeTS:小型:NSF-DST:利用毫米波成像和网络实现地下采矿作业现代化
- 批准号:
2342833 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 21.91万 - 项目类别:
Standard Grant
CPS: Small: NSF-DST: Autonomous Operations of Multi-UAV Uncrewed Aerial Systems using Onboard Sensing to Monitor and Track Natural Disaster Events
CPS:小型:NSF-DST:使用机载传感监测和跟踪自然灾害事件的多无人机无人航空系统自主操作
- 批准号:
2343062 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 21.91万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: FET: Small: Reservoir Computing with Ion-Channel-Based Memristors
合作研究:FET:小型:基于离子通道忆阻器的储层计算
- 批准号:
2403559 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 21.91万 - 项目类别:
Standard Grant
オミックス解析を用いたブドウ球菌 small colony variants の包括的特徴づけ
使用组学分析全面表征葡萄球菌小菌落变体
- 批准号:
24K13443 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 21.91万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
AF: Small: Problems in Algorithmic Game Theory for Online Markets
AF:小:在线市场的算法博弈论问题
- 批准号:
2332922 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 21.91万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: FET: Small: Algorithmic Self-Assembly with Crisscross Slats
合作研究:FET:小型:十字交叉板条的算法自组装
- 批准号:
2329908 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 21.91万 - 项目类别:
Standard Grant
NeTS: Small: ML-Driven Online Traffic Analysis at Multi-Terabit Line Rates
NeTS:小型:ML 驱动的多太比特线路速率在线流量分析
- 批准号:
2331111 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 21.91万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Small: LEGAS: Learning Evolving Graphs At Scale
协作研究:SHF:小型:LEGAS:大规模学习演化图
- 批准号:
2331302 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 21.91万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Small: LEGAS: Learning Evolving Graphs At Scale
协作研究:SHF:小型:LEGAS:大规模学习演化图
- 批准号:
2331301 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 21.91万 - 项目类别:
Standard Grant