Neurociencia Computacional

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Entender el cerebro humano supone un reto increíble. En nuestro centro utilizamos simulaciones con modelos computacionales para descubrir los principios que demuestren cómo el cerebro ayuda en campos como el lenguaje, la cognición, la percepción y la acción.

Por ejemplo, en el campo del lenguaje, utilizamos redes neurales artificiales que simulan el curso temporal del procesamiento del lenguaje oral de los seres humanos. Nuestros modelos desarrollan representaciones internas que se asemejan a las del cerebro humano y aportan nuevas hipótesis sobre las computaciones que subyacen a la comprensión del lenguaje.

Llevamos a cabo estudios con personas que participan en experimentos para probar las hipótesis que emergen de las simulaciones con modelos computacionales.

A medida que, gradualmente, nuestros modelos se conviertan más realistas a nivel biológico, descubriremos los principios que puedan orientar las teorías del desarrollo y procesamiento típicos, así como las teorías sobre los trastornos del desarrollo y déficits causados por alguna enfermedad o lesión.

El equipo

Publicaciones

In press

Li, Z.B., Crinnion, A.M., & Magnuson, J.S. (In press). LexFindR: A fast, simple, and extensible R package for finding similar words in a lexicon. Behavior Research Methods. Doi:10.3758/s13428-021-01667-6

2021

Luthra, S., Li, M.Y.C., You, H., Brodbeck, C., & Magnuson, J.S. (2021). Does signal reduction imply predictive coding in models of spoken word recognition?. Psychonomic Bulletin and Review, 28(4), 1381-1389. Doi:10.3758/s13423-021-01924-x
Luthra, S., Peraza-Santiago, G., Beeson, K., Saltzman, D., Crinnion, A.M., & Magnuson, J.S. (2021). Robust Lexically Mediated Compensation for Coarticulation: Christmash Time Is Here Again. Cognitive Science, 45(4). Doi:10.1111/cogs.12962
Luthra, S., Saltzman, D., Myers, E.B., & Magnuson, J.S. (2021). Listener expectations and the perceptual accommodation of talker variability: A pre-registered replication. Attention, Perception, and Psychophysics, 83(6), 2367-2376. Doi:10.3758/s13414-021-02317-x

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