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Recherche
Srdjan OSTOJIC
Chercheur
Directeur de recherche
Études cognitives
Dynamique et computations dans les reseaux de neurones, Neurosciences computationnelles
ENS-PSL
Département d'études cognitives
Publié le
15 juin 2021
, modifié le
9 décembre 2021
Laboratoire de neurosciences cognitives et computationnelles
2ème étage, bureau IEC
29, rue d'Ulm 75230 Paris cedex 05
srdjan.ostojic@ens.psl.eu
01 44 322644
Spécialiste de neurosciences computationelles, le but de mes recherches est de comprendre les processus collectifs par lesquels les millions de neurones dans le cerveau coopèrent pour transformer l'information sensorielle en comportement. Mes travaux combinent la modélisation mathématiques de réseaux de neurones et l'analyse de donnés d'activité neurale enregistrées chez des animaux en comportement.
Champ de recherche
Les interactions récurrentes entre les neurones génèrent des modèles dynamiques d'activité qui servent de substrat physique pour effectuer des calculs pertinents sur le plan comportemental. Comprendre comment la dynamique collective et les calculs émergent des interactions récurrentes est un objectif clé de la recherche dans mon équipe. Nous étudions l'interaction entre la dynamique collective et les calculs dans les réseaux neuronaux récurrents en combinant des méthodes d'apprentissage automatique avec des analyses mathématiques inspirées de la physique statistique.
Dans un développement clé, mon laboratoire a mis au point une nouvelle classe de modèles de réseaux, les réseaux récurrents à faible rang, qui nous permettent de comprendre directement comment la connectivité détermine la dynamique à faible dimension de l'activité neuronale qui met en œuvre les calculs (Mastrogiuseppe et Ostojic 2018). Cette classe de modèles fournit un cadre théorique riche et traçable pour démêler comment la dynamique permet des calculs spécifiques, et pour interpréter les enregistrements neuronaux chez les animaux qui se comportent.
Publications
- Jazayeri M and Ostojic S (2021). Interpreting neural computations by examining intrinsic and embedding dimensionality of neural activity Current Opinions in Neurobiology, in press.
- Beiran M, Dubreuil A, Valente A, Mastrogiuseppe F and Ostojic S Shaping dynamics with multiple populations in low-rank recurrent networks, Neural Computation 33 (6), 1572-1615.
- Bondanelli. G., Deneux T., Bathellier B. & Ostojic, S. (2021). Network dynamics underlying OFF responses in the auditory cortex. eLife, 10, e53151.
- Bouchacourt, F., Palminteri, S., Koechlin, E. & Ostojic, S. (2020). Temporal Chunking as a Mechanism for Unsupervised Learning of Task-Sets. eLife, 9, e50469. doi:10.7554/eLife.50469
- Ladenbauer, J., McKenzie , S., English , D., Hagens , O. & Ostojic, S. (2019). Inferring and validating mechanistic models of neural microcircuits based on spike-train data. Nature Communications, 10(4933). doi:10.1038/s41467-019-12572-0
- Mastrogiuseppe, F. & Ostojic, S. (2018). Linking connectivity, dynamics and computations in low-rank recurrent neural networks. Neuron, 99(3), 609-623. doi:DOI:https://doi.org/10.1016/j.neuron.2018.07.003
- Bagur, S. , Averseng, M., Elgueda, D., David, S., Fritz, J., Yin, P., Shamma, S., Boubenec, Y. & Ostojic, S. (2018). Go/No-Go task engagement enhances population representation of target stimuli in primary auditory cortex. Nature Communications, 9, 2529 . doi:10.1038/s41467-018-04839-9
- Ostojic, S. (2014). Two types of asynchronous activity in networks of excitatory and inhibitory spiking neurons. Nature Neuroscience, 17(4), 594-600.