Das zentrale Ziel meiner Forschung ist es, die synaptische und neuronale Dynamik zu verstehen, die aus dem Zusammenspiel verschiedener adaptiver Prozesse auf unterschiedlichen Zeitskalen und der daraus resultierenden Entstehung komplexer, kognitiver Verhaltensweisen entsteht.
Auf der Grundlage von experimentellen Daten analysiert meine Gruppe mit mathematischen Werkzeugen aus verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen (z. B. nichtlineare Dynamik, Graphentheorie, maschinelles Lernen) die Wechselwirkungen von verschiedenen, experimentell bekannten Plastizitätsmechanismen in Abhängigkeit von Umweltreizen und deren Umweltreizen und deren Beziehungen zu kognitiven Prozessen wie Lernen, Rechnen und Gedächtnisbildung, die als Grundlage komplexer Verhaltensweisen dienen.
Dabei besteht ein wichtiger Teil meiner Forschung darin, die mathematischen Modelle mit experimentellen Ergebnissen zu verknüpfen, indem einerseits experimentelle Daten analysiert werden, um die theoretischen Grundlagen der Modelle abzuleiten, und andererseits experimentell überprüfbare Vorhersagen aus den mathematischen Modellen abgeleitet werden, um die Gesamthypothesen zu testen.
Darüber hinaus werden die ermittelten theoretischen Prinzipien auf technologische Anwendungen wie Roboterplattformen oder neuromorphe Chips übertragen, um abgeleitete Hypothesen zu verifizieren und neuroinspirierte Technologien voranzutreiben.
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christian.tetzlaff(at)…