Réseaux complexes et systèmes cognitifs

Leader

Co-Leaders

Research center

45 rue d’Ulm
75230 Paris
Marc Mézard

Institution

CNRS
Ecole Normale Supérieure
Université Pierre et Marie Curie
Université Paris Diderot
ED158 - ED107
Université Pierre et Marie Curie / Université Paris Diderot

Laboratory

Laboratoire de Physique Statistique
UMR 8550
PSL

Keywords

neurosciences computationnelles, biomathématique, bioinformatique, modélisation des systèmes complexes
 

Publications

 

Posani L, Cocco S, Ježek K, Monasson R. Functional connectivity models for decoding of spatial representations from hippocampal CA1 recordings. J Comput Neurosci. 2017 Aug;43(1):17-33.

Gardella C, Marre O, Mora T. A Tractable Method for Describing Complex Couplings between Neurons and Population Rate. eNeuro. 2016 Aug 18;3(4). pii: ENEURO.0160-15.2016.

Sustained Rhythmic Brain Activity Underlies Visual Motion Perception in Zebrafish. Pérez-Schuster V, Kulkarni A, Nouvian M, Romano SA, Lygdas K, Jouary A, Dipoppa M, Pietri T, Haudrechy M, Candat V, Boulanger-Weill J, Hakim V, Sumbre G. Cell Rep. 2016 Oct 18;17(4):1098-1112.

Franke F, Fiscella M, Sevelev M, Roska B, Hierlemann A, da Silveira RA. Structures of Neural Correlation and How They Favor Coding. Neuron. 2016 Jan 20;89(2):409-22.

Ostojic S, Szapiro G, Schwartz E, Barbour B, Brunel N, Hakim V. Neuronal morphology generates high-frequency firing resonance. J Neurosci. 2015 May 6;35(18):7056-68

Fields of research

Cognitive neurosciences / neuropsychology /neuroeconomy

Research Theme

La formation de notre groupe résulte d’un développement d’une recherche théorique à l’interface physique-sciences du vivant initiée au Département de Physique de l’ENS par Gérard Weisbuch et Gérard Toulouse dès le début des années 80.

Nos travaux sont axés sur une approche physique des neurosciences et, plus généralement, des systèmes complexes adaptatifs vivants, sociaux ou artificiels. Nous appliquons des concepts et des méthodes empruntés à :

- La physique statistique des systèmes désordonnés

- La dynamique des systèmes non-linéaires.

Au sein du Laboratoire de Physique Statistique de l’ENS, ces méthodes sont par ailleurs largement appliquées à des domaines plus directement liés à la physique des systèmes désordonnés, des formes et de la croissance. Nous employons aussi bien des méthodes analytiques que des simulations numériques. Nous développons également une approche de psycho-physique expérimentale en parallèle à nos activités plus théoriques en sciences de la cognition.



Team members

Rava Azeredo da Silveira
Simona Cocco
Thierry Mora

Lab rotation

Computation, coding, and decision-making in neural and cognitive systems

Team leader: 

HAKIM Vincent

Dates: 

January 2, 2018 - June 29, 2018

Application deadline: 

June 29, 2018

Period

~ Jan-March 2018 (to be discussed)

~ April-June 2018

Project

The project will consist in modeling and/or analyzing neural or behavioral data. The specific problem considered will focus on the activity in neural population and how it represents information. Alternatively, it will pertain to modeling and analyzing behavioral variability and biases in perceptual or economic decision making. 

Contact

Ecole Normale Supérieure - Laboratoire de Physique Statistique - 24, rue Lhomond 75005 Paris - +33 1 44 32 34 73 - rava@ens.fr

Supervisor: 

DA SILVEIRA Rava