PROJETS
Thèse de doctorat
Ma recherche doctorale s'est concentrée sur les mécanismes par lesquels le cerveau acquière et restitue les mémoire procédural. Cette étude aborde une catégorie spécifique de comportements chez les animaux, caractérisée par des séquences de mouvements apprises dans un contexte environnemental donné, réalisées avec une grande précision spatiale et temporelle. Ces comportements, extrêmement courants, incluent des actions allant de la manière de faire ses lacets à la saisie d'un mot de passe, en passant par des activités cognitives plus complexes comme la parole.
Ma recherche s'est articulée autour de deux axes principaux et interconnectés.
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Premièrement, j'ai analysé les circuits thalamiques et striataux impliqués dans l'apprentissage et l'exécution des compétences motrices en situation d'éveil.
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Puis, dans un second temps, je me suis penchée sur les mécanismes permettant le fonctionnement de ces circuits hors ligne, notamment durant le sommeil ou les moments de repos.
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Voir ci-dessus ma présentation de soutenance de thèse
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Thesis: Subcortical circuits for procedural learning and memory
Symposia
2020 - Neural Interfaces for Neurobiological Insights
L'intersection entre les interfaces cerveau-machine, l'IA et notre compréhension du cerveau.
Participantes:
Aron Batista (university of Pittsberg)
Amy Orsborn (University of Washington)
Jaun Gallego (Imperial College London)
Kelly Clancy (Deepmind)
Edward Chang (UCSF)
Tamar Makin (University College London)
Danielle Clode (University College London)
Industry talks from Icibici & BIOS
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2019 - Generalisation and abstraction
Les fondements neuronaux des fonctions cognitives supérieures.
Participantes:
Tim Behrens (Oxford/University college London)
Stefano Fusi (University of Columbia)
Irina Higgins
Alla Karpova
EEG-splatting
Un projet interdisciplinaire entrepris avec l'artiste technique Jenn Leung et le developpeur Daniel Humphries, qui explore l'intersection entre les neurosciences, l'IA et les arts numériques. Mon rôle dans ce projet est celui d'ingénieur en interface neuronale.
Ce projet vise à démystifier l'intelligence artificielle dans le contexte des interfaces cerveau-machine en utilisant des signaux d'électroencéphalogramme (EEG) enregistrés en direct auprès des participants pour générer des visualisations artistiques. Les signaux neuronaux filtrés sont décodés et utilisés pour créer un modèle 3D (NeRF) qui est mis en avant dans Unreal Engine.
