Verhaltensflexibilität, also die Fähigkeit, sich an Veränderungen anzupassen, ist eine Schlüsselkomponente der natürlichen Intelligenz. Während künstliche neuronale Netze inzwischen menschenähnliche Leistungen erzielen können, bleibt die Anpassung von Strategien oder das „Ändern der Regeln“ eine grundlegende Herausforderung. Obwohl dies überlebenswichtig ist, ist nur wenig darüber bekannt, wie Menschen und Säugetiere, z. B. Nagetiere, dies so mühelos schaffen. Insbesondere ist nicht bekannt, welche Neuronen im kortikalen Netzwerk in erster Linie für schnelle Veränderungen verantwortlich sind und welche Veränderungen auf zellulärer Ebene stattfinden, die solche Veränderungen erleichtern. Um zu verstehen, wie Verhaltensflexibilität funktioniert, ist eine Beschreibung auf Komponenten- und Systemebene erforderlich, die theoretisch überprüft werden kann.
Eines der Schlüsselkonzepte, die im Rahmen dieses Forschungsprogramms untersucht werden sollen, ist die Rechenleistung der kortikalen Neuronen und das Ausmaß, in dem diese die Funktionsweise der kortikalen Schaltkreise verbessert. Diese Komplexität (mehrere Neuronen mit mehreren Kompartimenten) wirkt sich sowohl auf die Funktionsweise des Netzwerks als auch auf die spezifischen Lernregeln aus, die implementiert werden können.
Diese Zusammenarbeit zwischen Dr. Panayiota Poirazi und gut etablierten Labors für Verhaltensneurowissenschaften und theoretischen Gruppen in Berlin wird dieses Problem angehen. Dr. Poirazi wird ihre langjährige Expertise in der computergestützten Modellierung sowohl komplexer, multikompartimenteller Neuronen als auch vereinfachter Netzwerke mit verschiedenen Neuronentypen einbringen. Sie wird mit den Gruppen von Prof. Larkum und Prof. Schmitz in Berlin zusammenarbeiten und dabei bahnbrechende experimentelle Ansätze anwenden, um ein abstraktes Modell der Verhaltensflexibilität zu entwickeln, das sowohl biologisch plausibel ist als auch in ein funktionierendes künstliches neuronales Netz implementiert werden kann.