Neurozientzia Konputazionala

Informazio gehiago Informazio gutxiago

Giza-burmuina ulertzea izugarrizko erronka da. Gure zentroan eredu konputazionaletan oinarrituriko simulazioak darabiltzagu, garunak zenbait eremutan —hizkuntza, kognizioa, pertzepzioa eta ekintza— nola laguntzen duen argitu lezaketen hastapenak aurkitzeko xedez.

Adibidez, hizkuntzaren arloan, gizakiaren ahozko hizkuntzaren prozesaketaren denboraren joana simulatzen duten burmuin-sare artifizialak darabiltzagu. Gure ereduek giza-burmuinaren antza duten barne-irudikapenak garatzen dituzte, eta hizkuntza-ulermenaren azpiko konputazioen inguruko hipotesi berriak dakartzate.

Partaideekin egiten ditugun ikerketen helburua zera da: eredu konputazionalez baliaturik sortutako simulazioei esker ondorioztatutako hipotesiak egiaztatzea.

Pixkanaka-pixkanaka gure ereduak biologikoki errealistago bilakatzen diren heinean, garapen zein prozesaketa tipikoen inguruko teoriak bideratu ditzaketen hastapenak aurkituko ditugu, baita garapen-nahaste eta gaixotasun edota lesioek eragindako defiziten inguruko teoriak garatu ere.

Taldea

Ihintza Malharin

Ikerkuntza

James Magnuson

Ikerkuntza

Argitalpenak

In press

Crinnion, A.M., Luthra, S., Gaston, P., & Magnuson, J.S. (In press). Resolving competing predictions in speech: How qualitatively different cues and cue reliability contribute to phoneme identification. Attention, Perception, and Psychophysics. Doi:10.3758/s13414-024-02849-y

2024

Kapnoula, E.C., Jevtović, M., & Magnuson, J.S. (2024). Spoken Word Recognition: A Focus on Plasticity. Annual Review of Linguistics, 10, 233-256. Doi:10.1146/annurev-linguistics-031422-113507

Magnuson, J.S., Crinnion, A.M., Luthra, S., Gaston, P., & Grubb, S. (2024). Contra assertions, feedback improves word recognition: How feedback and lateral inhibition sharpen signals over noise. Cognition, 242. Doi:10.1016/j.cognition.2023.105661

2023

Brown, K.S., Yee, E., Joergensen, G., Troyer, M., Saltzman, E., Rueckl, J., Magnuson, J.S., & McRae, K. (2023). Investigating the Extent to which Distributional Semantic Models Capture a Broad Range of Semantic Relations. Cognitive Science, 47(5), e13291. Doi:10.1111/cogs.13291

Gurekin lan egin nahi duzu?

Gure zientzia talde anitz batekin hobea dela uste dugu

BCBLn gure taldea osatzen dutenen garapen profesionala bultzatzen dugu.

Jakin ezazu gaur egun zer eskaintza ditugun gure lantaldeko kide izateko eta nazioarteko ikerketa-proiektuetan parte hartzeko.

BCBLn lan egin nahi dut