Abteilung Psychologie
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Aktuelles aus der Abteilung
Donnerstag, 18. Januar 2024, 15:30 Uhr
Russell Epstein: Structuring the cognitive mapDer Vortrag wird über Zoom übertragen. Bitte kontaktieren Sie doeller-office@cbs.mpg.de, wenn Sie teilnehmen wollen. Vielen Dank!
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Mit der 74. Jahresversammlung in Göttingen hat nicht nur Patrick Cramer das Amt des Präsidenten der MPG für die nächsten sechs Jahre übernommen, sondern auch bei den Vizepräsident*innen beginnt eine neue Amtsperiode mit neuen Gesichtern: Claudia Felser vom MPI für Chemische Physik fester Stoffe, Sibylle Günter vom MPI für Plasmaphysik sowie Christian Doeller vom MPI für Kognitions- und Neurowissenschaften kommen neu ins Amt; Asifa Akhtar vom MPI für Immunbiologie und Epigenetik hingegen tritt ihre zweite Amtszeit an.
Wir freuen uns, unsere virtuelle Mind Meeting Seminarreihe auch im Jahr 2023 fortzusetzen. Diese monatliche Veranstaltung wird Präsentationen von exzellenten Forschern aus der ganzen Welt beinhalten, die an grundlegenden Fragen der Neuro- und Kognitionswissenschaften arbeiten.
Die Vorträge werden virtuell etwa einmal im Monat donnerstags über Zoom stattfinden (meist 15:30-16:45 Uhr, je nach Zeitverschiebung). Ausgewählte Vorträge werden auch vor Ort stattfinden.
Unser erster Mind-Meeting-Sprecher ist Professor Tom Griffiths (Princeton University, USA). Er wird am 20. April um 15.30 Uhr MEZ online einen Vortrag geben.
Bitte kontaktieren Sie psy-office@cbs.mpg.de, wenn Sie an einer Teilnahme interessiert sind.
Auf der Homepage unserer Doellerlab-Webseite (https://doellerlab.com) können Sie sich auch in die Mind-Meeting-Mailingliste eintragen.
Unser neues Paper zusammen mit Professor Roberto Bottini ist in Trends of Cognitive Science erschienen. Weitere Informationen dazu finden Sie auf der englischen Version dieser Webseite.
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Unser neues Paper ist im Journal of Cognitive Neuroscience erschienen. Weitere Informationen dazu finden Sie auf der englischen Version dieser Webseite.
Photo by Daniele Levis Pelusi on Unsplash
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Radio-Interview mit Chrisian Doeller und Stephanie Theves
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Neueste Pressemitteilungen der Abteilung
In einer fremden Stadt fühlt man sich im Gewirr unbekannter Gebäude und Straßen schnell verloren. Aber schon nach kurzer Zeit findet man den Weg auch ohne Stadtplan oder Navi. Christian Doeller erforscht mit seinem Team, wie wir das schaffen
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Wie geht das Gehirn mit neuen Situationen um? Wie trifft es Entscheidungen? Mona Garvert und Christian Doeller vom MPI CBS haben gemeinsam mit Max-Planck-Kollegen vom MPI für Bildungsforschung und vom MPI für Biologische Kybernetik in einer aktuell in Nature Neuroscience veröffentlichten Studie untersucht, welcher Mechanismus im Gehirn zugrunde liegt, wenn wir gespeichertes Wissen auf neue Entscheidungssituationen anwenden.
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Im Sport ist es sehr wichtig, in zwischenmenschlichen Beziehungen auch - das perfekte Timing. Aber wie lernt unser Gehirn, zu schätzen, wann Ereignisse eintreten könnten und entsprechend zu reagieren? Wissenschaftler des MPI CBS in Leipzig und des Kavli Instituts an der Norwegian University of Science and Technology in Trondheim konnten in einer MRT-Studie nachweisen, dass unser Gehirn in Verbindung mit konstruktivem Feedback am besten lernt.
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Wissen Sie noch, wann Ihre Mutter das letzte Mal angerufen hat? So ungefähr wahrscheinlich – die genaue Zeit zu sagen, fällt uns oft schwer, wenn ein Ereignis schon etwas länger zurückliegt. Wie genau unser Gehirn zu einer Schätzung dieser ungefähren Zeit kommt, das wollten Jacob Bellmund und Christian Doeller vom MPI CBS herausfinden. Sie haben ihre Ergebnisse nun in der Zeitschrift Nature Communications veröffentlicht und konnten zeigen, dass die psychologisch konstruierte Zeit unsere Erinnerungen formt.
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Permanent strömt eine Vielzahl an Informationen über die Augen in unser Gehirn. Die Hirn-Aktivität können Wissenschaftler mithilfe der Magnetresonanztomographie (MRT) messen. Die genaue Messung der Augenbewegungen während eines MRT-Scans verrät Wissenschaftlern zudem sehr viel über unsere Gedanken, Erinnerungen und derzeitigen Ziele, aber auch über Erkrankungen unseres Gehirns. Forscher vom Max-Planck-Institut für Kognitions- und Neurowissenschaften (MPI CBS) in Leipzig und vom Kavli Institute for Systems Neuroscience in Trondheim haben nun eine Software entwickelt, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz Blickposition und Augenbewegungen aus MRT-Bildern direkt vorhersagen kann. Die Methode eröffnet schnelle und kostengünstige Studien- und Diagnosemöglichkeiten, so zum Beispiel bei neurologischen Erkrankungen, die sich häufig durch Störungen der Augenbewegungen bemerkbar machen.
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Obwohl Neurowissenschaftler immer größere Datensätze aus dem Gehirn aufnehmen, können sie viele der darin enthaltenen Informationen, den neuronalen Code, bislang nicht entschlüsseln. Ein internationales Team unter der Leitung des Max-Planck-Instituts für Kognitions- und Neurowissenschaften hat nun ein künstliches neuronales Netzwerk entwickelt, das in der Lage ist, automatisch neuronale Rohdaten zu verstehen, ohne sie manuell analysieren zu müssen.
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Erfolgreiche Navigation erfordert die Fähigkeit, Erinnerungen kontextabhängig zu trennen. Um zum Beispiel verlorene Schlüssel zu finden, muss man sich zunächst daran erinnern, ob man die Schlüssel in der Küche oder im Büro liegen gelassen hat. Wie ruft das menschliche Gehirn die kontextabhängigen Erinnerungen ab, die das Verhalten steuern? Josh Julian vom Princeton Neuroscience Institute der Princeton University und Christian Doeller vom Max-Planck-Institut für Kognitions- und Neurowissenschaften in Leipzig fanden in einer kürzlich in Nature Neuroscience publizierten Studie heraus, dass die Modulation von kartenähnlichen Repräsentationen in der Hippocampus-Formation unseres Gehirns den kontextuellen Gedächtnisabruf in einer mehrdeutigen Umgebung vorhersagen kann.
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Wie repräsentiert das Gehirn unser Wissen über die Welt, sodass wir es flexibel nutzen können, um unbekannte Situationen zu interpretieren oder auf Zusammenhänge zu schließen, die wir nie direkt erlebt haben? Ein Mittel, konzeptuelles Wissen zu organisieren, wäre eine Art interne Landkarte, in der sich verschiedene Merkmale in einer Art Koordinatensystem aufspannen. Ob ein unbekanntes Tier fliegen kann, lässt sich dann aus der Nähe zu bekannten Lebewesen ableiten. Die Karte muss dabei dynamisch auf die Merkmale angepasst werden, die gerade für das jeweilige Konzept wichtig sind. Eine aktuelle Studie zeigt, dass der Hippocampus diese Kartierungsfunktion enthält - und damit zwischen konzeptionell-relevanten und insgesamt vorhandenen Merkmalen unterscheiden kann.
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Ein neu entwickeltes Computermodell ermöglicht es, unserem Gehirn direkt dabei zuzuschauen, wie es sich orientiert und sich etwas merkt
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Wir formen mentale Landkarten unserer Umgebung, um uns im Raum zu orientieren und uns zurechtzufinden. Was aber passiert, wenn das Koordinatensystem unseres Gehirns, das unsere mentalen Karten vermisst, verzerrt ist? Jacob Bellmund und Christian Doeller zeigen in Nature Human Behaviour, dass es dann auch zu Verzerrungen in unserem räumlichen Gedächtnis kommt.
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Das Ziel unserer Forschung ist es, den kognitiven Code zu knacken. Denn bisher ist es noch nicht gelungen, eine der wesentlichsten Fragen der Neurowissenschaften überhaupt zu beantworten: Was sind die grundlegendsten Mechanismen im Gehirn, die das menschliche Denken ermöglichen? Um sich diesem Phänomen zu nähern, nutzen wir zwei Modellsysteme: Das menschliche Gedächtnis und den sogenannten neuronalen Code für Raum, d.h. die gemeinsame Aktivität einer Gruppe von Nervenzellen im Gehirn, die die eigene Position im Raum verarbeiten. Diese Herangehensweise basiert auf der faszinierenden, später mit dem Nobelpreis ausgezeichneten Entdeckung im Gehirn von Nagetieren, dass es zwei Arten an Nervenzellen gibt, die auf räumliche Informationen spezialisiert sind: Die Ortszellen im Hippocampus und die Rasterzellen im nahegelegenen, sogenannten entorhinalen Cortex. Diese beiden Zelltypen signalisieren uns in Zusammenarbeit mit anderen raumverarbeitenden Zellen, welche Position, Richtung, Entfernung und Geschwindigkeit wir im Raum haben. Sie bilden eine Art inneres Navigationssystem und damit eines der verblüffendsten Systeme des Gehirns zur Umwandlung von äußeren Eindrücken in Informationen.
Ausgangspunkt unserer Forschung ist dabei die Idee, dass dieses innere Navigationssystem womöglich – als Ergebnis der Evolution – die Grundlage für menschliches Denken bildet. Das Gehirn könnte demnach jede Art von Eindrücken in sogenannten kognitiven Räumen abbilden. Nehmen wir etwa ein Auto, das wir beschreiben wollen. Das kann entlang zweier Dimensionen geschehen, der Motorleistung und des Gewichts. Ein Rennwagen würde hier einen Raum einnehmen, der durch große Leistung und geringes Gewicht charakterisiert ist, ein Wohnmobil hingegen einen von geringer Leistung und hohem Gewicht. Wir wollen hier herausfinden, ob bei uns ähnliche Mechanismen ablaufen, wenn wir solche kognitiven Räume bilden wie während wir Orte und Wege auf einer Landkarte verarbeiten. Und nicht nur das: Wir wollen herausfinden, ob diese Mechanismen gar für andere Hirnareale und für eine große Bandbreite an geistigen Fähigkeiten wie Orientierung, Erinnern, Lernen, Wissenserwerb, Vorstellungskraft oder Zeitempfinden gelten.
Von diesen Kerngedanken ausgehend, arbeiten wir an zwei Anwendungsbereichen: Zum einen wollen wir neurowissenschaftliche Grundlagenforschung in die Informationstechnologie bringen, um damit Instrumente wie Gehirn-Computer-Schnittstellen zu entwickeln, die Prozesse wie Lernen und Wahrnehmung selbst in alltäglichen Bereichen wie der Schulbildung verbessern könnten. Zum anderen wollen wir diese Grundlagenforschung in die medizinische Anwendung bringen und sie beispielsweise für die Früherkennung von Alzheimer-Demenz nutzen, einer Krankheit, die als erstes ebenjenen, für die räumliche Verarbeitung besonders entscheidenden entorhinalen Cortex angreift. Hier könnten neue Erkenntnisse zu seiner Rolle bei der Verarbeitung kognitiver Räume ein ganz neues Bild dieser Erkrankung bringen.
Solche Entdeckungen sind letztlich nur mithilfe innovativer Technologien möglich. Zentral ist dabei für uns die räumlich hochauflösende funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT), darunter auch die von besonders hoher Feldstärke wie sie das 7T-Gerät und der Connectom am MPI CBS bilden. Dadurch können wir verstehen, wie sich die Struktur und Funktion einzelner Hirnbereiche gegenseitig bedingen. Mithilfe der Magnetoencephalographie (MEG) können wir zudem die Hirnwellen analysieren, die unserem Denken zugrunde liegen. Diese bildgebenden Verfahren kombinieren wir wiederum mit Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz sowie innovativen Experimenten in virtueller Realität.