In der dritten Förderphase setzen wir fortschrittliche Methoden zur Messung neuronaler Aktivität und des Verhaltens ein und bauen auf den Rechenmodellen der ersten beiden Förderphasen auf. Damit wollen wir die grundlegenden Prinzipien und Mechanismen (sogenannte "Inductive Biases") visueller Systeme untersuchen, die für autonomes Verhalten unverzichtbar sind. Gemeinsam werden wir uns auf die folgenden zentralen wissenschaftlichen Fragen und methodischen Herausforderungen konzentrieren:
Zentrale wissenschaftliche Fragen:
1. Welche induktiven Verzerrungen und Repräsentationen ermöglichen es, in hochdynamischen Umgebungen zuverlässig verschiedene visuelle Aufgaben zu bewältigen? Insbesondere: Inwiefern nutzen visuelle Systeme die natürliche Struktur der Welt, um robuste Leistungen zu erzielen?
2. Welche Mechanismen machen die biologischen visuellen Systeme so effizient und befähigen sie zu autonomem Verhalten? Besonders relevant ist dabei die Frage, welche Rolle aktive und aufgabenspezifische Informationsauswahl spielt.
Methodische Herausforderungen:
1. Wie können wir die Berechnungen und Mechanismen biologischer visueller Systeme mithilfe eines „digitalen Zwillings“ beschreiben, der verschiedene Ebenen biologischer Plausibilität abbildet? Welche Daten sind erforderlich, um solche Modelle präzise zu entwickeln, und wie können sie genutzt werden, um mechanistische Einblicke zu gewinnen?
2. Wie lassen sich intelligentes visuelles Verhalten von Gehirnen und Maschinen miteinander vergleichen – insbesondere hinsichtlich Repräsentationen, induktiven Verzerrungen und Berechnungen?
3. Wie können wir der NeuroAI-Community einen langfristigen und umfassenden wissenschaftlichen Beitrag leisten, indem wir Open-Source-Modelle, Evaluationswerkzeuge und Datenrepositorien bereitstellen?
