Events & Outreach | Laurent Perrinet

Court-métrage L’école des Fake News sur grand écran ! #NOFAKENEWS

Mon, 27 Jul 2026 21:30:00 +0000

Bienvenue dans l’une des écoles les plus novatrices du monde : l’école des Fake News ! Située à Marseille, en France, cette école haut de gamme a vu le jour grâce aux généreux financements des plus puissantes entreprises numériques chinoises et américaines.

Ici, les meilleurs éléments ont été sélectionnés, notamment pour leur talent précoce à inventer des fables invraisemblables : aliens, match de foot intergalactique, météorite rebondissant sur un sol en trampoline… Rien ne leur fait peur !

Or, ici plus que nulle part ailleurs, on sait qu’une pédagogie adaptée au monde moderne réside dans la capacité à manipuler pour ne pas être manipulé !

En avant-séance : lundi 27 juillet, à 21 h 30, place du Refuge (2e).
Court métrage de l’association Polly Maggoo : L’école des Fake News.
Film de Jean-François Comminges, avec la participation des élèves de l’école Air Bel (Marseille) et de leur professeure Anaïs Breton, ainsi que l’accompagnement scientifique de Laurent Perrinet, directeur de recherche CNRS à l’Institut de Neurosciences de la Timone (INT, Marseille).
France | 2025 | docu-fiction | 6 min 34 s.
Entrée libre et gratuite.

Liens utiles

En savoir plus sur la genèse du projet :
Laurent U Perrinet (2025). Rencontre cinémas & sciences à l'école Air Bel.
Project
Voir le projet de médiation scientifique associé : Tout public !
Programmation de la séance : Ciné Plein Air Marseille

Latest News

Mon, 27 Jul 2026 21:30:00 +0000

Variable Density, série Delaunay

Fri, 20 Feb 2026 00:00:00 +0000

Du 20 février au 8 mars 2026 : exposition Ososphère à la Laiterie (Strasbourg).

À la croisée des arts plastiques et de l’architecture, Étienne Rey explore les dimensions comme une matière première propice à la construction de formes évolutives. À travers ses œuvres, où l’expérience est primordiale, il joue avec les composantes de la lumière, de l’espace et, pour certaines, du son. La démarche de ce sociétaire de l’Ososphère tend à révéler les mécanismes d’organisation, d’interrelation et d’interaction qui définissent notre monde.

Issue d’une collaboration avec le Dr Laurent Perrinet (INT, Institut de Neurosciences de la Timone), qui consiste à élaborer un algorithme graphique propice à faire apparaître des figures visuelles, la série Variable Density, Delaunay explore l’émergence de la texture d’un espace optimisé selon des ordonnancements de bulles ou de cristaux. Pour l’exposition de l’Ososphère, se déploie ainsi une distribution aléatoire de points ; ceux-ci sont connectés selon des règles de rapports de tension. Une manière de faire converser le lieu avec les œuvres qui y trouvent place. Sélection de réalisations : Tropiques (2013) et Space Odyssey (2015-2024), Trame Elasticité (2016), Turbulences (2018), Instabilités et Delaunay (2019), Azur (2028).

Étienne Rey, Variable Density, série Delaunay. Crédit image : Étienne Rey.

Voir aussi

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Open PhD Position in Computational & Systems Neuroscience : 'Neuromodulatory control of predictive processing in visual cortical circuits'

Sat, 03 Jan 2026 09:00:00 +0000

The position has been filled.

We are recruiting a PhD student to work on neuromodulatory control of predictive processing in mouse vision, co-supervised by Ede Rancz (INMED) and myself.

Project Overview

This CENTURI project combines:

Computational modeling (spiking and normative models)
In vivo electrophysiology, imaging, behavior, and optogenetics
Investigation of how serotonin and noradrenaline shape prediction error signaling during sensory-motor mismatch

Candidate Profile

Motivated individual with a background in neuroscience or computational sciences
Experience in either experimental in vivo work or modeling (Python, neural networks)
Interest in working at the interface of theory and biology

Application Details

📄 Full project description 📬 Application form :rainbow_heart: We welcome applicants from all backgrounds and celebrate diversity and free creative thinking in our research environment.

Please share this opportunity or contact us directly if you know strong candidates who would thrive in this interdisciplinary environment.

#Neuroscience #PhD #ComputationalNeuroscience #Marseille

https://neuromatch.social/@laurentperrinet/115843417765546730 https://bsky.app/profile/ederancz.bsky.social/post/3mbot3n2uzk2e https://www.linkedin.com/posts/ede-rancz-8a68b5_phd-position-in-computational-systems-activity-7413972661300510720-FKAu

NeuroTalk sur le thème des métiers du cerveau

Mon, 24 Nov 2025 08:30:00 +0000

Le 24 novembre 2025, j’ai eu l’opportunité de participer au Neurotalk, un événement organisé par l’association #neuronautes sur le campus Saint-Charles à Marseille. Cette soirée était dédiée à l’exploration des carrières dans le domaine des neurosciences.

L’événement s’est articulé en deux temps :

Une série de présentations par des intervenants de la communauté des neurosciences à Marseille, issus de horizons divers (recherche académique, industrie, entrepreneuriat).
Une session de networking informelle autour d’un buffet, favorisant les échanges directs avec ces professionnels.

Les intervenants incluaient des experts tels que :

Julie Koenig Cambini (Maître de conférence, chercheuse)
Justine Facchini (Data analyste, Airbus Helicopters)
Laurent Perrinet (Directeur de recherche, CNRS)
Aziz Moqrich (Co-fondateur de Talfagie, directeur de recherche, CNRS)
Sylvie Thirion (Enseignante-chercheuse, marraine de l’association)

Cet événement nous a permis d’échanger autour de la diversité des parcours et des compétences dans le secteur des neurosciences et dans les métiers du cerveau.

https://www.instagram.com/p/DRVROiajTwI/

Soutenance de Jean-Nicolas Jérémie "Foveal Retinotopy and Dual Pathways: A Computational Model for Active Visual Search"

Fri, 10 Oct 2025 00:00:00 +0000

Jean-Nicolas Jérémie soutiendra publiquement ses travaux de thèse intitulés: Foveal Retinotopy and Dual Pathways: A Computational Model for Active Visual Search

dirigés par Monsieur Laurent PERRINET et Monsieur Emmanuel DAUCE

Date: le vendredi 10 octobre 2025 à 13h30
Lieu : Faculté de Médecine de la Timone 27 Boulevard Jean Moulin, 13005 Marseille 5ème
Salle : Amphithéâtre CERIMED

Jean-Nicolas Jérémie (2025). Foveal Retinotopy and Dual Pathways: A Computational Model for Active Visual Search.

Cite

Composition du jury proposé

Name	Affiliation	Role
M. Ronan SICRE	IRIT (UMR 5505) – Université de Toulouse III	Rapporteur
M. Jean‑Julien AUCOUTURIER	FEMTO‑ST (UMR 6174) – Université de Bourgogne Franche‑Comté	Rapporteur
Mme Teresa SERRANO‑GOTARREDONA	IMSE‑CNM‑CSIC – Universidad de Sevilla	Examinatrice
M. Franck RUFFIER	Lab‑STICC (UMR 6285) – ENSTA\|IP Paris	Examinateur
M. Matthieu GILSON	INT (UMR 7289) – Aix Marseille Université	Président
M. Laurent PERRINET	INT (UMR 7289) – Aix Marseille Université	Directeur de thèse
M. Emmanuel DAUCÉ	Centrale Méditerranée	Co‑directeur de thèse

Résumé

Cette thèse étudie la recherche visuelle à travers le prisme des deux voies visuelles identifiées dans les systèmes biologiques : la voie ventrale, impliquée dans la reconnaissance des objets, et la voie dorsale, responsable de la localisation spatiale et de la planification des saccades. S’inspirant à la fois des neurosciences et de la vision artificielle, nous proposons un cadre computationnel intégrant des réseaux neuronal convolutifs profonds (DCNN) dans une architecture biologiquement plausible, fondée sur la rétinotopie fovéale. Des travaux antérieurs ont démontré que l’intégration de la planification des saccades améliorait les performances de catégorisation de chiffres dans un environnement contrôlé. S’appuyant sur cette base, l’objectif principal de cette thèse est d’étendre ce cadre théorique à des images naturelles dans des contextes plus écologiquement valides. Nos contributions sont les suivantes : (1) Nous proposons un nouveau cadre de travail pour l’entraînement et l’évaluation des DCNN, basé sur la sémantique sous-jacente aux labels initialement définis dans la communauté de la recherche computationnelle, ce qui permet de définir des tâches écologiques spécifiques ; (2) nous rapprochons les modèles artificiels des substrats biologiques en soulignant le rôle crucial de la retinotopie fovéales pour une catégorisation robuste et une localisation précise. (3) Nous approfondissons la connaissance de l’interaction entre la catégorisation et la localisation en proposant un ensemble de résultats structuré autour de cette relation, afin de guider la conception d’un modèle plausible de la voie dorsale ; (4) Enfin, en nous appuyant sur ces résultats, nous proposons une première modélisation de la voie dorsale visant à développer des systèmes de vision active à la fois interprétables, grâce à des représentations modulables et spatialement structurées, et efficaces, grâce à la planification de saccades permettant de réduire les coûts de calcul liés à l’inférence. Dans l’ensemble, cette thèse apporte plusieurs éléments : elle enrichit le modèle de vision artificielle des deux voies majeures impliquées dans la recherche visuelle, elle permet de développer des outils de vision active interprétables et elle fournit un cadre pour étudier les hypothèses biologiques relatives à la spécialisation fonctionnelle des aires cérébrales dédiées à la vision chez l’être humain.

Abstract

This thesis investigates visual search through the lens of the dual visual pathways found in biological systems : the ventral (“what”) pathway, involved in object recognition, and the dorsal (“where”) pathway, responsible for spatial localisation and saccadic planning. Drawing from both neuroscience and computer vision, we propose a computational framework that integrates deep convolutional neural networks (DCNNs) within a biologically inspired architecture grounded in foveal retinotopy. As a proof of concept, prior work has demonstrated that incorporating saccadic planning improves digit categorisation performance in a controlled environment. Building upon this foundation, the primary objective of this thesis is to extend the computational framework to natural images in more ecologically valid settings. Our contributions are as follows : (1) We introduce a novel framework for training and evaluating DCNNs using semantically grounded, task-specific labels ; (2) We bridge the gap between artificial models and biological substrates by emphasizing the role of foveal retinotopy in robust object categorisation and precise localisation ; (3) We disentangle the interplay between categorisation and localisation by proposing a novel “localisation-frame” dataset, aimed at guiding the design of a biologically plausible dorsal stream model ; and (4) We present an initial model of the dorsal pathway, leveraging the new dataset to develop interpretable and efficient active vision systems—where interpretability is achieved through modular and spatially structured representations, and efficiency is reflected in reduced computational cost during inference with saccade planning. Overall, this thesis extends the dual-stream computational paradigm for visual search, contributes tools for explainable active vision, and offers a platform to explore hypotheses about functional specialisation in the human visual cortex.

Rencontre cinémas & sciences à l'école Air Bel

Tue, 23 Sep 2025 08:30:00 +0000

Bienvenue dans l’une des écoles les plus novatrices du monde : l’école des Fake news ! Située à Marseille, en France, cette école haut de gamme a vu le jour grâce aux généreux financements des plus puissantes entreprises numériques chinoises et américaines.

Ici, les meilleurs éléments ont été sélectionnés, notamment en fonction de leur talent précoce pour imaginer des fables invraisemblables : aliens, match de foot intergalactique, météorite rebondissant sur un sol en trampoline… Rien ne leur fait peur !

Or, ici plus que nulle part ailleurs, on sait qu’une pédagogie adaptée au monde moderne réside dans la capacité à savoir manipuler pour ne pas être manipulé !

où ? École Air Bel
qui : une proposition de l’association Polly Maggoo (Marseille), www.pollymaggoo.org, avec Serge Dentin et Jean-François Comminges (à la réalisation), en partenariat avec l’école Air Bel (Marseille)
quoi : atelier de réalisation Cinésciences #NOFAKENEWS !

Résumé :

Le projet consistera à réaliser un très court métrage à partir d’une expérience de manipulation proposée par un chercheur en neurosciences. Cette expérience sera ensuite mise en scène par les enfants, accompagnés par un cinéaste, afin d’interroger le vrai et le faux dans nos perceptions.

Problématique générale et enjeux / objectifs

Cette action est mise en place conjointement par l’association Polly Maggoo (porteuse du projet) et l’école Air Bel, dans une perspective de pérennisation d’un partenariat déjà initié avec la réalisation de quatre courts métrages entre 2019 et 2023 : trois sur le thème du « vivre ensemble » et un sur celui de « l’appartenance ». Elle s’appuie sur deux diagnostics, articulés avec des objectifs spécifiques :

Culture scientifique et thématique du film. Diagnostic : Une récente étude estime que 8 Français sur 10 croient à au moins une théorie du complot, les jeunes étant les plus réceptifs. Ces théories (et d’autres thèses prenant le contrepied de vérités scientifiques ou de faits historiques avérés), qui relèvent de la croyance et s’appuient le plus souvent sur des arguments pseudo-scientifiques, sont véhiculées principalement par les réseaux sociaux. Le « nombre de vues » devient alors un critère de véracité, au détriment du travail de longue haleine des chercheur·euse·s dans les domaines concernés.

Objectifs : Il est donc essentiel d’initier les plus jeunes à la démarche et à la méthodologie scientifiques, en proposant des rencontres avec des chercheur·euse·s pouvant exposer les arguments qui étayent les théories et hypothèses validées collectivement par la communauté scientifique.

Éducation artistique et culturelle. Diagnostic : Confrontés dans leur quotidien à un flux d’images et d’informations diffusées via internet et les réseaux sociaux, les jeunes n’ont bien souvent ni le temps ni l’occasion de s’interroger sur ces images, d’en comprendre l’origine, les modes de fabrication et les effets de réception (publicitaires, idéologiques, manipulatoires, ou laissant place au spectateur), et de prendre le recul nécessaire à une démarche critique.

Objectifs : L’objectif de cet atelier est, d’une part, de faire découvrir aux plus jeunes des œuvres cinématographiques qui, par leur forme originale (documentaire, fiction, film d’artiste), ouvrent une réflexion sur les thématiques du projet ; d’autre part, de les amener, à travers la pratique du cinéma, à prendre conscience des possibilités de manipulation de l’image et du son, afin de les responsabiliser vis-à-vis d’un « message » qu’ils souhaiteraient faire passer sans chercher à l’imposer aux autres, tout en laissant libre cours à leur imaginaire créatif.

SNUFA 2024

Wed, 06 Nov 2024 00:00:00 +0000

This online workshop brings together researchers in the fields of computational neuroscience, machine learning, and neuromorphic engineering to present their work and discuss ways of translating these findings into a better understanding of neural circuits. Topics include artificial and biologically plausible learning algorithms and the dissection of trained spiking circuits toward understanding neural processing. We have a manageable number of talks with ample time for discussions.

Executive committee.

Melika Payvand,
Laurent U Perrinet,
Dan Goodman,
Friedemann Zenke.

La vibration des apparences

Fri, 04 Oct 2024 00:00:00 +0000

À voir également : une présentation, dans le cadre des Journées d’Ouverture Scientifique (JOS), qui prolonge le travail exposé ici :

Laurent U Perrinet (2025). La vibration des apparences. Journées d’Ouverture Scientifique (JOS).

Cite Project Slides URL

Version anglaise de cette présentation :

Laurent U Perrinet, Étienne Rey (2026). Lab Tour for Art - Perception Collaboration. Lab Tour for Art - Perception Course, January 19th, 2026.

Cite URL

À l’occasion de la Biennale d’Aix-en-Provence, dans le cadre de CHRONIQUES – Biennale des Imaginaires Numériques, l’association Arts Vivants présente au musée Granet, du 8 novembre 2024 au 19 janvier 2025, une exposition consacrée à l’artiste contemporain Étienne Rey, intitulée La vibration des apparences.

Le travail d’Étienne Rey met en relation des phénomènes naturels et physiques avec notre perception. Ses œuvres se révèlent et se concrétisent dans l’expérience personnelle des spectateurs. La lumière, élément central de sa démarche, active ces expériences et révèle les interactions entre le matériel et l’immatériel.

Depuis 2011, Étienne Rey collabore avec le Dr Laurent Perrinet, de l’Institut de Neurosciences de la Timone. Ensemble, ils explorent le domaine de la perception à l’intersection de leurs disciplines respectives, en combinant science et art pour développer de nouvelles approches perceptives.

Sélection de réalisations : Tropiques (2013) et Space Odyssey (2015-2024), Trame Elasticité (2016), Turbulences (2018), Instabilités et Delaunay (2019), Azur (2028).

Encart dans La Provence du 8 novembre 2024.

La vibration des apparences

Le titre de l’exposition fait écho au texte Le Doute de Cézanne de Merleau-Ponty, qui montre comment, dans la vie quotidienne, nous tendons à ignorer les apparences transitoires pour accéder directement aux objets eux-mêmes. À l’opposé, le peintre se concentre sur cette dynamique de mutation des apparences. Merleau-Ponty écrit au sujet de Cézanne : « Le peintre reprend et convertit justement en objet visible ce qui, sans lui, reste enfermé dans la vie séparée de chaque conscience : la vibration des apparences qui est le berceau des choses. »

L’exposition s’inscrit dans le prolongement de cette pensée, en illustrant la vibration des apparences à travers le concept d’interférence. Ce phénomène physique, dans lequel deux ondes de même nature en superposition se renforcent ou s’annulent, inspire Étienne Rey dans l’élaboration d’un parallèle visuel. Il reprend, décale et transpose des motifs dont émergent des « interférences optiques » et des « ondes chromatiques ».

Étienne Rey, Variations © ADAGP, Paris 2024. Crédit image : Étienne Rey

Informations pratiques

En partenariat avec le musée Granet, CHRONIQUES (Biennale des imaginaires numériques), AMU et le CNRS.
Du vendredi 8 novembre 2024 au dimanche 19 janvier 2025
Programmation de Arts Vivants en partenariat avec le musée Granet et CHRONIQUES.
Musée Granet, place Saint-Jean de Malte, 13100 Aix-en-Provence.
Informations musée Granet : programmation CHRONIQUES
Du 8 novembre 2024 au 19 janvier 2025, du mardi au dimanche de 12 h à 18 h. Accès inclus dans le droit d’entrée au musée.
Soirées inaugurales les 8 et 9 novembre, de 18 h à 22 h. Entrée libre.
Fermetures annuelles les 25 décembre 2024 et 1er janvier 2025

Voir aussi

Présentation JOS :
Laurent U Perrinet (2025). La vibration des apparences. Journées d’Ouverture Scientifique (JOS).
Cite Project Slides URL
Présentation en anglais :
Laurent U Perrinet, Étienne Rey (2026). Lab Tour for Art - Perception Collaboration. Lab Tour for Art - Perception Course, January 19th, 2026.
Cite URL
Site des Journées d’Ouverture Scientifique : jos.lis-lab.fr
Projet lié : Art & science
Profils : Étienne Rey et Laurent Perrinet

Autres liens

Une de La Provence du 14 novembre 2024.

Page de La Provence du 14 novembre 2024.

Le mystère de la Joconde éclairé par les neurosciences

Sun, 25 Aug 2024 20:00:00 +0000

Publication d’un nouvel article généraliste intitulé “Le mystère de la Joconde éclairé par les neurosciences” à découvrir sur le numéro de Septembre 2024 de Cerveau & Psycho.

Rencontre cinémas & sciences à la prison des Baumettes

Thu, 23 May 2024 08:30:00 +0000

À la suite des 14ème RENCONTRES INTERNATIONALES SCIENCES & CINÉMAS (RISC), organisées par l’association Polly Maggoo depuis 2006 l’association Lieux Fictifs, diffuse l’ensemble des films primés au sein de la Structure d’Accompagnement à la Sortie de la prison des Baumettes.

Ces programmations sont à destination d’un groupe de détenus en formation cinéma avec Lieux Fictifs, dans le cadre d’un atelier.

Nous avons notamment assisté le 23 mai au matin à la projection du film lauréat des 14èmes RISC, BY THE THROAT. L’occasion de parler de l’importance de la voix, du langage et des individualités, de la place grandissante de l’IA dans nos vies et de la nécessité de la transparence dans les algorithmes, ainsi que de l’opportunité qui se présente de gommer les biais dans nos sociétés. Mais aussi des dangers présentés par la création de “bulles” informationnelles et de l’importance de la diversité des sources d’information pour éviter d’être influencé par des “fake news”.

Soutenance de thèse Antoine Grimaldi

Wed, 15 May 2024 13:00:00 +0000

“Neural computations with precise spiking motifs for dynamic vision” Soutenance de thèse Antoine Grimaldi

Date : Jeudi 16 mai à 15h (CEST)
https://neuromatch.social/@laurentperrinet/112454990080998095

Jury

Président : Martin Vinck
Rapporteure : Barbara Webb
Examinateur : Dan Goodman
Examinateur : Andrea Alamia
Examinatrice : Sonja Grün
Examinatrice: Sophie Denève
Directeur de thèse : Laurent Perrinet
Codirecteur de thèse : Jean Martinet

Abstract

Our brains are extremely efficient at solving highly complex visual tasks. In a few hundred milliseconds, we are able to recognise different objects invariant to various characteristics, such as their size or orientation. Recently, artificial neural networks have made great strides in solving the tasks faced by biological systems. They draw on knowledge from neuroscience to form biologically realistic learning architectures that could provide us with interesting insights into how the human brain works. But these architectures still face a number of challenges: the models are not always interpretable, they do not necessarily seem to use the same strategies as their biological equivalents and they are very energy-intensive. We believe that one of the reasons why the visual system is so efficient is that it uses short pulses to represent information: the action potentials, or spikes, emitted by neurons.

Using a neuromorphic approach, the aim of this thesis project is to develop visual information processing models using representations based on spikes, binary events described only by their time and origin. We have chosen to use a dynamic signal, cap- tured by an event-based camera, which transcribes a visual scene using only events, or spikes. We solve visual cognitive tasks using the temporal code formed by precise sequences of events that we call spiking motifs. A large body of experimental evidence suggests that the temporal code carried by these patterns is a strategy used by the brain to encode visual information. We will see that the use of these patterns makes it possible to develop local and biologically realistic learning methods while dynamically and asynchronously processing the events characterising a visual scene. We show that these algorithms can solve an object recognition task and a motion estimation task ultra-fast and efficiently. We also observe the emergence of an organisation of recep- tive fields similar to that of biological systems, suggesting that a similar strategy may be employed by the brain. In the final part of this work, we will detail the development of a new algorithm for detecting this type of activity in recordings of real neurons.

Résumé

Notre cerveau est extrêmement efficace pour résoudre des tâches visuelles très complexes. En quelques centaines de millisecondes, nous sommes capables de reconnaître différents objets de manière invariante à diverses caractéristiques, telles que leur taille ou leur orientation. Récemment, les réseaux neuronaux artificiels ont fait de grands progrès dans la résolution des tâches auxquelles sont confrontés les systèmes biologiques. Ils s’appuient sur les connaissances des neurosciences pour former des architectures d’apprentissage biologiquement réalistes qui pourraient nous fournir des informations intéressantes sur le fonctionnement du cerveau humain. Mais ces architectures sont encore confrontées à un certain nombre de défis : les modèles ne sont pas toujours interprétables, ils ne semblent pas nécessairement utiliser les mêmes stratégies que leurs équivalents biologiques et ils sont très gourmands en énergie. Nous pensons qu’une des raisons de la grande efficacité du système visuel est qu’il utilise des impulsions courtes pour représenter l’information : les potentiels d’action émis par les neurones. En utilisant une approche neuromorphique, l’objectif de ce projet de thèse est de développer des modèles de traitement de l’information visuelle utilisant des représentations basées sur ces impulsions, événements binaires décrits uniquement par leur temps et leur origine. Nous avons choisi d’utiliser un signal dynamique, capturé par une caméra événementielle, qui transcrit une scène visuelle en utilisant uniquement des événements, ou impulsions. Nous résolvons des tâches cognitives visuelles en utilisant le code temporel formé par des séquences précises d’événements que nous appelons motifs d’impulsions. De nombreuses preuves expérimentales suggèrent que le code temporel porté par ces motifs serait une stratégie d’encodage de l’information visuelle utilisée par le cerveau. Nous verrons que l’utilisation de ces motifs permet de développer des méthodes d’apprentissage locales et biologiquement réalistes tout en traitant de manière dynamique et asynchrone les événements caractérisant une scène visuelle. Nous montrons que ces algorithmes permettent de résoudre une tâche de reconnaissance d’objet et une tâche d’estimation de mouvement de manière ultra-rapide et efficace. Nous observons également l’émergence d’une organisation des champs récepteurs similaire à celle des systèmes biologiques, ce qui suggère qu’une stratégie similaire peut être employée par le cerveau. Dans la dernière partie de ce travail, nous détaillerons le développement d’un nouvel algorithme pour détecter ce type d’activité dans des enregistrements de neurones réels.

PhD thesis 'Focus of attention: a sensory-motor task for energy reduction in spiking neural networks'

Fri, 03 May 2024 09:00:00 +0000

Dear colleagues,

Applications are welcome for a fully funded PhD position Focus of attention: a sensory-motor task for energy reduction in spiking neural networks. The position will be located at the EDGE Team @ LEAT Laboratory within Université Côte d’Azur and/or at the INT in Marseille, France.

Context

This project takes place in the context of the EMERGENCES project (ANR PEPR IA 2023-2027) which aims to advance the state of the art on machine learning models using inspiration from biology. Indeed, inspiration from brain features promises to show the emergence of unrivalled efficient processing. Among the most promising features studied in the literature of bio-inspired AI are temporal data encoding using spikes, multimodal association, local learning or attention-based processing.

This PhD subject focuses on the association between attention and spiking neural networks for defining new efficient AI models for embedded systems such as drones, robots and more generally autonomous systems.

The thesis will take place between the LEAT research lab in Sophia-Antipolis and the INT institute in Marseille which both develop complementary approaches on bio-inspired AI from neuroscience observation to embedded systems design.

Subject

The volume as well as the diversity of visual information that reaches our eyes at every moment are huge and cannot be fully integrated by the visual system. In other words, the biological system is confronted to the same challenge as the one encountered by artificial systems (especially at the edge) when dealing with the huge amounts of information coming continuously from the real world. Interestingly, the brain has found an original approach to deal with this issue by focusing on a sub-part of the visual information at a time. Indeed, the study of the visual cortex in neuroscience has made it possible to highlight subregions that treat each or all of the multiple properties of information coming from the visual pathways: shapes, colors, movements, etc [1], thus revealing the interaction of attentional processes and the concept of “saliency” used in cognitive science.

Creating a fully autonomous system remains a significant challenge, especially when operating in the dynamic real world. In recent times, machine learning has assumed a prominent role in machine vision, particularly through the implementation of deep learning algorithms. These algorithms have yielded impressive outcomes in tasks such as object detection, recognition, and tracking. However, these systems come with a high computational cost, as they must process entire camera images to generate these results. Additionally, they struggle to dynamically adapt to changes in their environment.

Our focus lies on two integrated bio-inspired approaches that leverage attentional mechanisms. The first approach, known as bottom-up, draws inspiration from the work of the Gestalt theory, the Feature Integration Theory (Triesman, Gelad) [3], and the model of visual attention from Itti & Koch [1]. This approach relies on the saliency of low-level features in the visual field, processed in parallel, including movement, color, and edges. It employs emergent mechanisms to integrate features guided by their saliency in order to detect the consistency of objects, encompassing their form, position, and speed. As shown by the Gestalt theory, only the more salient data are needed in this mechanism. Thus, we can dramatically reduce the amount of needed data by extracting only the more salient regions of interest during bottom-up phase.

The second approach, known as top down, considers that the visual attention is guided by higher level cognitive stages. For instance, in the Guided Search theory [4], Wolfe emphasizes the role of prior knowledges, expectations, and intentions. In this work, Wolfe proposes a guided search mechanism that relies on a “Priority map that represents the system’s best guess as to where to deploy attention next.”. This Priority map is built on multiple sources of information such as the visual system as well as higher-level information such as intention, search history and the actual visual semantics. In this way, higher-level information is used to guide the filtering of the botom-up path, so that only the information required for a given task is selected and processed. Similar systems are proposed by Schöner [5] in which saliency maps, working memories and “priority map”, guided visual search mechanisms are implemented through the Neural Field Theory (NFT). Here, Dynamic Neural Fields are used to implement the saliency of feature maps, as well as scene spatial selection mechanism, working memory, etc.

In a previous work from the LEAT [6], we have proposed a brain inspired attentional process implementing bottom-up and top-down paths based on a dynamic neural fields properties embodied in a sensory-motor loop. In a complementary work, the INT group has developed a dual pathway model of the visual system in which saliency emerges as a property of the perceptual system to perform saccades, that is, rapid shifts of the fixation point [7]. This uses a recognition model which takes as an input a retinotopically transformed input and shows the emergence of saliency maps [8] In the dual-pathway model, the exploration of a visual scene is based on both the saliency of the color feature (bottom-up) and the class of the last selected object recognized by a convolutional neural network (top-down). Both paths are integrated by a dynamic neural field to select the next visual information to be explored or conserved by setting motor orders accordingly.

The main goal of the thesis is to propose a new vision of the integration of attention into machine learning models. The proposed model will draw on the dynamics at play in a sensory-motor approach to perception and will thus reconsider the classical perception tasks in order to better fit with the continuous flow of information coming from the environment.

Work plan

The PhD will be co-supervised between INT in Marseille and LEAT in Nice. According to the preferences of the candidate, a main laboratory of affiliation will be selected. Weekly meetings will be organized remotely and visiting weeks will be planned to work in-person in the other lab along the year.

Year 1

Study the state of the art in both neuroscience and machine learning on the use of attentional properties to make AI models more effective in environmental perception tasks.
Write a synthesis report on this study.
Develop a first neural model integrating attention-based selection in a specific perception task such as visual search.
Define the specific metrics (KPI) dedicated to the evaluation of the performance and efficiency of such a bio-inspired AI model.
Submit a first publication on this preliminary study in an international conference.

Year 2

Analyze of the performances of the preliminary attention-based model
Develop the approach in order to integrate step by step the features related to dual pathway perception, attention, foveation, DNF and make the model compatible with convolutional neural networks
Submit a second publication in a international journal

Year 3

Study the adaptation of the model to spiking neural networks
Evaluation and comparison of the different approaches
Submit publications on the final results of the thesis
Write the thesis report and prepare the defense

Required skills

Master thesis in one of the following domains: neuromorphic systems, spiking neural networks, neurocognition, machine learning.
Background and experience in machine-learning, artificial neural networks, and/or neurosciences.
Strong motivation, team working, fluent in English (spoken and written).
Programming skills in python, keras, pytorch or equivalent

Start: year 2024

Duration: 3 years

Location: Sophia-Antipolis and/or Marseille

Contacts

Benoît Miramond is Full Professor in Electrical Engineering at LEAT laboratory from University Côte d’Azur (UCA). He holds the chair on bio-inspired AI at 3IA Cote d’Azur Institute and leads the eBRAIN research group which develops a interdisciplinary research activity on embedded Bio-inspiRed AI and Neuromorphic architectures, especially based on SNNs. LEAT is a mixt research unit (UMR 72 48) from UCA and CNRS.
Laurent Perrinet is a director of research at Institut des Neurosciences de la Timone (CNRS - Aix-Marseille Université). He is studying the link between brain microstructures and their macroscopic function by implementing realistic models of the primary visual cortex using spiking neural networks.
Laurent Rodriguez is associate professor at LEAT laboratory in the eBRAIN group. He is interested in dynamic neural networks and develop neural models from biological inspiration.
More details on the “Emergences” grant:
Laurent U Perrinet (2023). Emergences (2023 / 2027).
URL

Application

Apply by sending an email directly to the supervisors (Benoit.miramond@univ-cotedazur.fr Laurent.perrinet@univ-amu.fr Laurent.rodriguez@univ-cotedazur.fr). The application will include:

• Letter of recommendation of the master supervisor.

• Curriculum vitæ.

• Motivation Letter.

References

[1] L. Itti et C. Koch, « Computational modelling of visual attention ». Nat Rev Neurosci, vol. 2, 3, 3, mars 2001, doi: 10.1038/35058500.
[2] Gerstner, W., Kistler, W. M., Naud, R., & Paninski, L. (2014). « Neuronal dynamics: From single neurons to networks and models of cognition ». Cambridge University Press

[3] A. M. Treisman et G. Gelade, « A feature-integration theory of attention ». Cognitive Psychology, vol. 12, 1, p. 97‑136, janv. 1980, doi:10.1016/0010-0285(80)90005-5.
[4] Wolfe, J.M. «Guided Search 6.0: An updated model of visual search ». Psychon Bull Rev 28, 1060–1092 (2021). https://doi.org/10.3758/s13423-020-01859-9
[5] Grieben, R., & Schöner, G.. « A neural dynamic process model of combined bottom-up and top-down guidance in triple conjunction visual search». In T. Fitch, Lamm, C., Leder, H., & Teßmar-Raible, K. (Eds.), Proceedings of the 43rd Annual Conference of the Cognitive Science Society
[6] M. Rasamuel, Lyes Khacef, Laurent Rodriguez, et Benoit Miramond, « Specialized visual sensor coupled to a dynamic neural field for embedded attentional process ». IEEE Conference Publication | IEEE Xplore. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8705979
[7] Emmanuel Daucé, Pierre Albigès, Laurent U Perrinet (2020). « A dual foveal-peripheral visual processing model implements efficient saccade selection ». Journal of Vision. doi:https://doi.org/10.1167/jov.20.8.22
[8] Jean-Nicolas Jérémie, Emmanuel Daucé, Laurent U Perrinet (2020). « Retinotopic Mapping Enhances the Robustness of Convolutional Neural Networks ». arXiv https://arxiv.org/abs/2402.15480

Participation au jury du RISC

Sat, 16 Dec 2023 20:00:00 +0000

14ème RENCONTRES INTERNATIONALES SCIENCES & CINÉMAS (RISC)

Les Rencontres Internationales Sciences & Cinémas (RISC), organisées par l’association Polly Maggoo depuis 2006, proposent de découvrir une programmation de courts et longs métrages (documentaire, fiction, expérimental, art vidéo, animation…) parcourant différents domaines scientifiques (des sciences fondamentales aux sciences humaines et sociales) et invite des cinéastes et des scientifiques à venir rencontrer le public.

Date : 16 Décembre 2023
Location : cinéma La baleine
Programmation

Comment notre cerveau fait-il face à l’incertitude ?

Fri, 28 Jul 2023 00:00:00 +0000

Participation à un article de dissémination pour le magazine en ligne Sciences & Avenir, écrit par Alice Carliez: Comment notre cerveau fait-il face à l’incertitude ?

Une équipe du CNRS et d’Aix-Marseille Université a élucidé des mécanismes neuronaux qui représentent la perception de stimuli visuels plus ou moins précis. Voici les explications de Laurent Perrinet, chercheur en neurosciences computationnelles.

Lire l’article sur:

https://www.sciencesetavenir.fr/sante/cerveau-et-psy/l-incertitude-est-dans-notre-tete-litteralement_172883

Ce que le paranormal dit de notre cerveau

Wed, 26 Jul 2023 00:00:00 +0000

Participation à un article de dissémination pour l’excellent magazine Epsiloon, écrit par Alexandra Pihen: qu’est-ce que qe l’étrange et le paranormal peut révéler sur notre cerveau

Sortir de son corps, entendre des voix, voir des fantômes… Depuis quelques années, les chercheurs commencent à prendre ces phénomènes très au sérieux. Et si ces expériences permettaient d’ouvrir de nouvelles fenêtres sur notre cerveau ?

Lire l’article sur:

https://www.epsiloon.com/tous-les-numeros/n26/ce_que_le_paranormal_dit_de_notre_cerveau/

Postdoc position "Accurate detection of precise spiking motifs in neurobiological data"

Mon, 01 May 2023 09:00:00 +0000

THE POSITION HAS BEEN FILLED.

Dear colleagues,

Applications are welcome for a fully funded 18-month postdoctoral position for the development of an algorithm for the accurate detection of precise spiking motifs in neurobiological data. The position will be located at the INT in Marseille, France. The project is funded by the polychronies grant (AMX-21-RID-025) and coordinated by Laurent Perrinet together with Thomas Schatz (theory) and Rosa Cossart (neurobiology).

Candidates should have experience in computational neuroscience, physics, engineering, or related fields, and a strong background in machine learning. The candidate must have good computer science skills (programming skills, git versioning, …) and Python programming experience is required. A multidisciplinary background would be highly appreciated, especially an advanced knowledge of mathematics. The candidate must have a strong interest in neuroscience. The candidate must be fluent in English and willing to proactively interact with partners in different communities, including theoretical neuroscience, machine learning, or neurobiology. The preferred candidate should have the ability to work independently and be flexible to adapt to the working methods of the supervisors.

More details on the “polychronies” grant:
Rosa Cossart, Thomas Schatz, Laurent U Perrinet (2022). Polychronies (2022 / 2025).
Our recent review on Precise spiking motifs in neurobiological and neuromorphic data:
Antoine Grimaldi, Amélie Gruel, Camille Besnainou, Jean-Nicolas Jérémie, Jean Martinet, Laurent U Perrinet (2022). Precise spiking motifs in neurobiological and neuromorphic data.
Cite DOI Hal Code URL arXiv
Application of detecting spiking motifs in neuromorphic data:
Antoine Grimaldi, Laurent U Perrinet (2023). Learning heterogeneous delays in a layer of spiking neurons for fast motion detection. Biological Cybernetics.
PDF Cite DOI URL Code Supplementary Material
A theoretical framework on the accurate (supervised) detection of spiking motifs in (synthetic) multi-unit raster plots
Laurent U Perrinet (2023). Accurate Detection of Spiking Motifs by Learning Heterogeneous Delays of a Spiking Neural Network. ICANN Special Session on Recent Advances in Spiking Neural Networks.
PDF Cite Slides DOI Code arXiv
job offer posted on: Euraxess - jobrXiv - academic positions

Research context

The position will be carried out in the team “NEuronal OPerations in visual TOpographic maps” (NeOpTo) within the Institut de Neurosciences de la Timone in Marseille, a welcoming and lively town by the Mediterranean Sea in the south of France. The research team is led by F. Chavane (DR, CNRS) and currently hosts 4 permanent staff, 3 post-docs and 4 PhD students. The research themes of the team are focused on neuronal operations within visual cortical maps. Indeed, along the cortical hierarchy, low-level features such as the position and orientation of the visual stimulus (but also auditory tone, somatosensory touch, etc…) but also higher-level features (such as faces, viewpoints of objects, etc…) are represented topographically on the cortical surface.

Cristal N°2

Fri, 30 Sep 2022 00:00:00 +0000

Cristal N°2 - Arbre théorique / 2014

Cette installation est structurée autour d’un arbre fractal qui se déploie dans l’espace et qui est constitué de miroirs. L’arbre est généré par un algorithme permettant de créer des branches et des ramifications selon des règles de symétrie et de proportion. Les miroirs réfléchissent la lumière et produisent des effets visuels marquants, donnant l’impression que l’arbre s’étend à l’infini.

L’œuvre questionne notre perception de l’espace et de la profondeur. Elle invite le spectateur à se déplacer autour de l’installation pour découvrir différents points de vue et reflets, et à interroger le rapport entre réalité physique et réalité perçue : l’arbre infini ainsi perçu existe-t-il vraiment ?

Dimensions : 134 x 91 x 21 cm
Matériaux : miroirs, bois
Don de l’artiste à l’Institut de Neurosciences de la Timone

Source : fiche du projet sur Ondes Parallèles

Voir aussi

Horizon Faille @ interstices

Sun, 03 Oct 2021 00:00:00 +0000

Horizon Faille

Festival Interstice, du 5 au 17 octobre 2021 (du mercredi au dimanche, de 14 h à 18 h)

Du 5 au 17 octobre, le festival Interstice présente des expositions et des performances, à travers des créations spectaculaires.

Horizon Faille est une installation globale qui cherche à défier la gravité de la nature. Prenant appui sur deux notions dont l’artiste a fait ses motifs principaux, les failles du paysage et l’immatérielle ligne d’horizon, elle relève autant de la poésie que de l’expérience sensorielle.

La notion de faille exprime la fracture, au sens géologique. Elle est à considérer comme un interstice, une zone de transformation, un passage d’un état à un autre. De même, l’horizon scinde la terre du ciel dans une tentative de géométrisation de l’univers, de mise en espace des éléments naturels. Ligne de partage intangible, ce fil tendu désigne aussi le seuil de vision du paysage. C’est la ligne imaginaire qui se forme à partir de notre position dans l’espace, ce qui échappe à la vue comme à la représentation.

Voir aussi

Soutenance de thèse Angelo Franciosini

Thu, 09 Sep 2021 09:00:00 +0000

“SDPC : a sparse and predictive model of the early visual system” Soutenance de thèse Angelo Franciosini

Date : Mardi 28 septembre 2021 à 13h (CEST)
Lieu: en virtuel et salle Henri Gastaut, au rez de chaussée de l’INT (how to get there). La thèse était suivie d’un pot au R+4 de l’Institut de Neurosciences de la Timone (how to get there)
Quoi: le manuscrit sera disponible après la soutenance.

Jury

Anthony Burkitt, University of Melbourne, Rapporteur
Thomas Serre, Brown University, Rapporteur
Laura Dugué, Integrative Neuroscience & Cognition Center, Examinateur
Emmanuel Daucé, CNRS, Examinateur
Stéphane Viollet, CNRS, Examinateur
Laurent Perrinet, CNRS, Directeur de thèse

Abstract

One goal of visual neuroscience is to understand how the brain interprets sensory information and to describe cortical representations according to a specific computational model. In this thesis, we describe how a successful model for visual perception, Predictive Coding (PC), can be extended to account for highly nonlinear operations in the primary visual cortex of mammals (V1). In this thesis, we generalize PC in a convolutional network and propose an algorithm called Sparse Deep Predictive Coding (SDPC), which models the properties of the early visual cortex. We present the SDPC framework in two scientific articles: in the first, we use our network to model local interactions in the early visual system (V1/V2) and we show how feedback connectivity allows the visual system to adapt to the statistics of natural images. In a second article, we show that the SDPC can predict the emergence of nonlinear responses in V1 (complex cells) and explain the link between complex cells and higher-level structures like cortical orientation maps, across species. Finally, we will propose some extensions that will allow the SDPC to serve as a general model of the visual system.

Résumé

Un des objectifs des neurosciences visuelles est de comprendre comment le cerveau interprète les informations sensorielles et de décrire les représentations corticales grâce à un modèle computationnel. Dans cette thèse, nous décrivons comment un modèle de perception visuelle, le Codage Prédictif, peut être étendu pour rendre compte des opérations non linéaires dans le cortex visuel primaire des mammifères (V1). Dans cette thèse, nous généralisons le Codage Prédictif dans un réseau convolutif pour créer un modèle appelé Sparse Deep Predictive Coding (SDPC). Nous présentons le SDPC dans deux articles scientifiques : dans le premier, nous utilisons notre réseau pour modéliser les interactions locales dans le système visuel précoce (V1/V2) et nous montrons comment la connectivité de rétroaction permet au système visuel de s’adapter aux statistiques des images naturelles. Dans un second article, nous montrons que le SDPC peut prédire l’émergence de réponses non linéaires dans V1 (cellules complexes) et expliquer le lien entre cellules complexes et des structures de plus haut niveau comme les cartes d’orientation corticales, et ceci pour différentes espèces. Enfin, nous proposerons quelques extensions qui permettront au SDPC de servir de modèle général du système visuel.

Neural Turing Patterns

Tue, 15 Jun 2021 00:00:00 +0000

Neural Turing Patterns

Il y a des structures dans la nature qui émergent spontanément. Ils ont été étudiés pour la première fois par le mathématicien anglais Alan Turing (1912 – 1954), qui a également introduit le concept de machine informatique contemporaine. Des exemples de ces formes sont les rayures, les taches, les grilles, les pavages, les bulles, les spirales, les mousses et les vagues. Dans le cas spécifique de cette œuvre, il est montré une collection de modèles de Turing générés via des simulations neuronales. Chaque carré est un réseau neuronal de cellules qui se déclenchent avec des intensités faibles (bleues), moyennes (blanches) et élevées (rouge). Beaucoup d’entre eux se ressemblent beaucoup, tandis que d’autres sont très différents. Regroupées comme elles le sont, les images semblent avoir une continuité graphique avec leurs voisins plus proches. Mais, cette fonctionnalité visuelle est bien une illusion de la Gestalt, car ce sont des résultats de simulation complètement indépendants.

There are structures in nature that spontaneously emerge. They were studied for the first time by the English mathematician Alan Turing (1912 – 1954), who also introduced the concept of the contemporary computational machine. Examples of those shapes are stripes, spots, grids, tessellations, bubbles, spirals, foams and waves. In the specific case of this artwork, a collection of Turing patterns are generated via brain simulations. Each square is a network of neural cells that fire with low (blue), medium (white) and high (red) intensities. Many of them look very similar, while others are very different. Grouped as they are, pictures seem to have a graphical continuity with their closest. But, this visual feature is indeed a Gestalt illusion, because they are completely independent simulation results.

Les illusions sèment le trouble dans les esprits

Tue, 06 Apr 2021 00:00:00 +0000

Publication d’un nouvel article généraliste autour des illusions visuelles, “Les illusions sèment le trouble dans les esprits” à découvrir dans lee dossier La Recherche n°565 (trimestriel N°565 daté avril-juin 2021):

Les objectifs sont :

mieux comprendre la fonction de la perception visuelle en explorant certaines limites;
mieux comprendre l’importance de l’aspect dynamique de la perception;
mieux comprendre le rôle de l’action dans la perception.

Une version précédente est accessible sur le repo GitHub, ainsi que les sources.

PhD offer "Ultra-fast vision using Spiking Neural Networks"

Tue, 30 Jun 2020 09:00:00 +0000

THE POSITION HAS BEEN FILLED.

Dear colleagues,

Applications are welcome for a fully funded doctoral position at INT in Marseille, France. Your mission will be to build ultra-fast vision algorithms using event-based cameras and spiking neural networks. The project is funded by the APROVIS3D grant (ANR-19-CHR3-0008-03) and will be coordinated by Laurent Perrinet. The work will be carried out in collaboration with a leading computer science institute at Université Côte d’Azur (Sophia Antipolis, France), the Laboratoire d’Informatique, Signaux et Systèmes de Sophia-Antipolis (I3S, UMR7271 - UNS CNRS), that will be part of the supervision team. We are seeking candidates with a strong background in machine learning, computer vision and computational neuroscience.

To obtain further information, please visit https://laurentperrinet.github.io/post/2020-06-30_phd-position or contact me @ Laurent.Perrinet@univ-amu.fr. To candidate, follow instructions on the dedicated server from the CNRS.

The starting date is set to October 1st, 2020 and the appointment is for 36 months. Applications are welcome immediately.

Thanks for distributing this announcement to potential candidates!

Detailed description: “Ultra-fast vision using Spiking Neural Networks”

Biological vision is surprisingly efficient. To take advantage of this efficiency, Deep learning and convolutional neural networks (CNNs) have recently produced great advances in artificial computer vision. However, these algorithms now face multiple challenges: learned architectures are often not interpretable, disproportionally energy greedy, and often lack the integration of contextual information that seems optimized in biological vision and human perception. Crucially, given an equal constraint on energy consumption, these algorithms are relatively slow compared to biological vision. It is believed that one major factor of this rapidity is the fact that visual information is represented by short pulses (spikes) at analog – not discrete – times (Paugam and Bohte, 2012). However, most classical computer vision algorithms rely on such frame-based approaches. One solution to overcome their limitations is to use event-based representations, but these still lack in practice, and their high potential is largely underexploited. Inspired by biology, the project addresses the scientific question of developing a low-power sensing architecture for the processing of visual scenes, able to function on analog devices without a central clock and aimed at being validated in real-life situations. More specifically, the project will develop new paradigms for biologically inspired computer vision (Cristobal, Keil and Perrinet, 2015), from sensing to processing, in order to help machines such as Unmanned Autonomous Vehicles (UAV), autonomous vehicles, or robots gain high-level understanding from visual scenes.

In this doctoral project, we propose to address major limitations of classical computer vision by implementing specific dynamical features of cortical circuits: spiking neural networks (Perrinet, Thorpe and Samuelides, 2004; Lagorce et al., 2018), lateral diffusion of neural information (Chavane et al., 2011; Muller et al., 2018) and dynamic neuronal association fields (Frégnac et al., 2012; Frégnac et al., 2016; Gerard-Mercier et al., 2016). One starting point is to use event-based cameras (Dupeyroux et al., 2018) and to extend results of self-supervised learning that we have obtained on static, natural images (Boutin et al., 2020) showing in a recurrent cortical-like artificial CNN architecture the emergence of interactions which phenomenologically correspond to the “association field” described at the psychophysical (Field et al., 1993), spiking (Li and Gilbert, 2002) and synaptic (Gerard-Mercier et al., 2016) levels. Indeed, the architecture of primary visual cortex (V1), the direct target of the feedforward visual flow, contains dense local recurrent connectivity with sparse long-range connections (Voges and Perrinet, 2012). Such connections add to the traditional convolutional kernels representing feedforward and local recurrent amplification a novel lateral interaction kernel within a single layer (across positions and channels). It is not well understood, but probably decisive for ultra-fast vision, how recurrent cortico-cortical loops add a level of distributed top-down complexity in the feed-forward stream of information which participates to the ultra-fast integration of sensory input and perceptual context (Keller et al., 2019). Coupled with the dynamics of cortical circuits, this elaborate multiplexed architecture provides the conditions possible for defining ultra-fast vision algorithms.

Expected profile of the candidate

Candidates should have experience in the domain of computational neuroscience, physics, engineering or related, and a solid training in machine learning and computer vision.

The candidate has to show good skills in computer science (programming skills, architecture understanding, git versioning, …), and in image processing methods. Good command of programming tools (Python scripting) is required. Multidisciplinary background would be strongly appreciated and in particular an advanced knowledge in mathematics, for a deep understanding of signal processing methods, along with strong computational skills. The candidate needs to show a keen interest in neuroscience. It is a bonus if the candidate is curious about neuroscience and visual perception.

The candidate has to fluently speak English to understand publications and to attend international conferences and workshops and pro-actively interact with partners in France, Switzerland, Spain and Greece. The preferred candidate will have the ability to work autonomously, and needs to be flexible to comply with the working method of the supervisors.

Research context

The thesis will be carried out in the team “NEuronal OPerations in visual TOpographic maps” (NeOpTo) within the Institut de Neurosciences de la Timone in Marseille, a welcoming and lively town by the Mediterranean sea in the south of France. The research team is led by F. Chavane (DR2, CNRS) and currently hosts 4 permanent staff, 3 post-docs and 4 PhD students. The research themes of the team are focused on neuronal operations within visual cortical maps. Indeed, along the cortical hierarchy, low-level features such as the position and orientation of the visual stimulus (but also auditory tone, somatosensory touch, etc…) but also higher-level features (such as faces, viewpoints of objects, etc…) are represented topographically on the cortical surface.

This work will be conducted in direct collaboration with Jean Martinet who will co-supervise the thesis. We will develop these algorithms in collaboration with Ryad Benosman (Université Pierre et Marie Curie) and Stéphane Viollet (équipe biorobotique, Institut des Sciences du Mouvement).

FR: Description du sujet de thèse

La vision biologique est étonnamment efficace. Pour tirer parti de cette efficacité, l’apprentissage profond et les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) ont récemment permis de réaliser de grandes avancées en matière de vision artificielle par ordinateur. Cependant, ces algorithmes sont aujourd’hui confrontés à de multiples défis : les architectures apprises sont souvent peu interprétables, sont démesurément gourmandes en énergie, n’intègrent généralement pas les informations contextuelles qui semblent parfaitement adaptées à la vision biologique et à la perception humaine. Aussi ces algorithmes sont relativement lents -à consommation énergétique égale- par rapport à la vision biologique. On pense qu’un facteur majeur de cette rapidité est le fait que l’information est représentée par de courtes impulsions à des moments analogiques - et non discrets. Toutefois, les algorithmes de vision par ordinateur utilisant une telle représentation dans des réseaux de neurones impulsionnels font encore défaut dans la pratique, et son important potentiel est largement sous-exploité. Ce projet, qui est inspiré de la biologie, aborde la question scientifique du développement d’une architecture ultra-rapide de détection et de traitement de scènes visuelles, fonctionnant sur des appareils sans horloge centrale, et visant à valider ce genre d’algorithmes événementiels dans des situations réelles. Plus spécifiquement, le projet développera de nouveaux paradigmes pour une vision d’inspiration biologique, de la détection au traitement, afin d’aider des machines telles que les robots aériens autonomes (UAV), les véhicules autonomes ou les robots à acquérir une compréhension de haut niveau des scènes visuelles.

FR: Contexte de travail

La thèse sera effectuée dans l’équipe “NEuronal OPerations in visual TOpographic maps” (NeOpTo) au sein de l’Institut de Neurosciences de la Timone (INT). L’équipe de recherche est dirigée par F. Chavane (DR2, CNRS) et accueille actuellement 4 personnels permanents, 3 post-doctorants et 4 doctorants. Les thématiques de recherche de l’équipe sont centrées sur les opérations neuronales au sein de cartes corticales visuelles. En effet, le long de la hiérarchie corticale, les caractéristiques de bas niveau telles que la position, l’orientation du stimulus visuel (mais aussi la tonalité auditive, le toucher somatosensoriel, etc…) mais aussi les caractéristiques de niveau supérieur (telles que les visages, les points de vue d’objets, etc…) sont représentées topographiquement sur la surface corticale.

Cette thèse sera menée en collaboration directe avec Jean Martinet qui co-supervisera cette thèse. Nous développerons ces algorithmes en collaboration avec Ryad Benosman (Université Pierre et Marie Curie) et Stéphane Viollet (équipe biorobotique, Institut des Sciences du Mouvement).

References

Boutin, Victor, Angelo Franciosini, Frédéric Chavane, Franck Ruffier, and Laurent U Perrinet. (2019). “Sparse Deep Predictive Coding captures contour integration capabilities of the early visual system.” arXiv
Julien Dupeyroux, Victor Boutin, Julien R Serres, Laurent U Perrinet, Stéphane Viollet. (2018). “M2APix: a bio-inspired auto-adaptive visual sensor for robust ground height estimation.” ISCAS
Chavane, F., Sharon, D., Jancke, D., Marre, O., Frégnac, Y. and Grinvald, A. (2011). “Lateral spread of orientation selectivity in V1 is controlled by intracortical cooperativity.” Journal of Physiology Paris 94 (5-6): 333–42.
Gabriel Cristóbal, Laurent U Perrinet, Matthias S Keil (2015). “Biologically Inspired Computer Vision.” Wiley.
Field, D.J., Hayes, A. and Hess, R.F. (1993). “Contour integration by the human visual system: Evidence for a local “association field”.” Vision Research 33 (2), pp. 173-193.
Gerard-Mercier, Florian, Pedro V Carelli, Marc Pananceau, Xoana G Troncoso, and Yves Frégnac. (2016). “Synaptic Correlates of Low-Level Perception in V1.” Journal of Neuroscience 36 (14): 3925–42.
Keller, A., Roth, M.M. and Scanziani, M. (2019). 2019. “The feedback receptive field of neurons in the mammalian primary visual cortex.” American Society for Neuroscience Abstracts, 403.13. Chicago.
Lagorce, X., Orchard, G., Galluppi, F., Shi, B. E., & Benosman, R. B. (2016). “HOTS: a hierarchy of event-based time-surfaces for pattern recognition.” IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence.
Li W, Piëch V, Gilbert CD (2006). “Contour saliency in primary visual cortex.” Neuron, 50(6):951–962.
Muller, Lyle, Frédéric Chavane, John Reynolds, and Terrence J Sejnowski. (2018). “Cortical Travelling Waves: Mechanisms and Computational Principles.” Nature Reviews Neuroscience 19 (5): 255.
Hélène Paugam-Moisy, Sander M. Bohte. (2012). “Computing with Spiking Neuron Networks.” Handbook of Natural Computing, Springer-Verlag, pp.335-376, 2012
Laurent U Perrinet, Manuel Samuelides, Simon J Thorpe. (2004). “Coding static natural images using spiking event times: do neurons cooperate?” IEEE Transactions on Neural Networks.
Tang, Hanlin, Martin Schrimpf, William Lotter, Charlotte Moerman, Ana Paredes, Josue Ortega Caro, Walter Hardesty, David Cox, and Gabriel Kreiman. (2018). “Recurrent computations for visual pattern completion.” Proceedings of the National Academy of Sciences 115 (35) 8835-8840.
Voges, Nicole, and Laurent U Perrinet. (2012). “Complex Dynamics in Recurrent Cortical Networks Based on Spatially Realistic Connectivities.” Frontiers in Computational Neuroscience 6.

2020-03-13: Soutenance de thèse Victor Boutin

Wed, 04 Mar 2020 14:00:00 +0000

Date : Vendredi 13 mars à 14h
Lieu: salle Henri Gastaut, au rez de chaussée de l’INT (how to get there). La thèse était suivie d’un pot au R+4 de l’Institut de Neurosciences de la Timone (how to get there)
Quoi: le manuscrit est disponible sur http://www.theses.fr/2020AIXM0028

Jury

Ryad Benosman, Université Pierre et Marie Curie, Rapporteur
Simon Thorpe, CNRS, Rapporteur
Sandrine Anthoine, CNRS, Examinateur
Yves Frégnac, CNRS, Examinateur
Sid Kouider, CNRS, Examinateur
Laurent Perrinet, CNRS, Directeur de thèse
Franck Ruffier, CNRS, Co-directeur de thèse
Mossadek Talby, AMU, Jury invité

Abstract

Building models to efficiently represent images is a central and difficult problem in the machine learning community. The neuroscientific study of the early visual cortical areas is a great source of inspiration to find economical and robust solutions. For instance, Sparse Coding (SC) is one of the most successful frameworks to model neural computation at the local scale in the visual cortex. It directly derives from the efficient coding hypothesis and could be thought of as a competitive mechanism that describes visual stimulus using the activity of a small fraction of neurons. At the structural scale of the ventral visual pathways, feedforward models of vision have accounted for neurophysiological evidence and provide the most successful frameworks for object recognition tasks. Nevertheless, these models do not leverage the high density of feedback and lateral interactions observed in the visual cortex. In particular, these connections are known to integrate contextual and attentional modulations to feedforward signals. The Predictive Coding (PC) theory has been proposed to model top-down and bottom-up interaction between cortical regions. The presented thesis introduces a model combining Sparse Coding and Predictive Coding in a hierarchical and convolutional architecture. Our model, called Sparse Deep Predictive Coding (SDPC), was trained on several different databases including faces and natural images. We analyze the SPDC from a computational and a biological perspective. In terms of computation, the recurrent connectivity introduced by the PC framework allows the SDPC to converge to lower prediction errors with a higher convergence rate. In addition, we combine neuroscientific evidence with machine learning methods to analyze the impact of recurrent processing at both the neural organization and representational level. At the neural organization level, the feedback signal of the model accounted for a reorganization of the V1 association fields that promotes contour integration. At the representational level, the SDPC exhibited significant denoising ability which is highly correlated with the strength of the feedback from V2 to V1. These results from the SDPC model demonstrate that neuro-inspiration might be the right methodology to design more powerful and more robust computer vision algorithms.

Résumé

La représentation concise et efficace de l’information est un problème qui occupe une place centrale dans l’apprentissage machine. Le cerveau, et plus particulièrement le cortex visuel, ont depuis longtemps trouvé des solutions performantes et robustes afin de résoudre un tel problème. A l’échelle locale, le codage épars est l’un des mécanismes les plus prometteurs pour modéliser le traitement de l’information au sein des populations de neurones dans le cortex visuel. Le codage épars introduit une compétition entre les neurones afin de décrire un stimulus visuel en limitant le nombre de neurones actifs. A l’échelle structurelle, les modèles dits ascendants décrivent le cortex visuel comme une succession d’unités de traitement dans lesquelles l’information se propage de la rétine vers les couches profondes du cortex. Ces modèles ont expliqué avec succès un grand nombre de phénomènes neuro-physiologiques et ont servi d’inspiration afin de construire des algorithmes de reconnaissance d’objets extrêmement performants. Néanmoins, les modèles ascendants n’expliquent pas le grand nombre de connections récurrentes et descendantes que l’on trouve dans le cortex visuel. Ces connections sont connues pour moduler l’activité des neurones en incluant des details contextuels au flux d’information ascendant. La théorie du codage prédictif a été suggérée pour modéliser les connections ascendantes, récurrentes, et descendantes que l’on retrouve entre les différentes régions corticales. Cette thèse propose de combiner codage épars et codage prédictif au sein d’un modèle hiérarchique et convolutif. Nous avons entrainé ce modèle sur différentes bases de données afin de l’analyser avec une perspective à la fois computationnelle et biologique. D’un point de vue computationnel, nous démontrons que les connections descendantes, introduites par le codage prédictif, permettent une convergence meilleure et plus rapide du modèle. De plus, nous analysons les effets des connections descendantes sur l’organisation des populations de neurones, ainsi que leurs conséquences sur la manière dont notre algorithme se représente les images. Nous montrons que les connections descendantes réorganisent les champs d’association de neurones dans V1 afin de permettre une meilleure intégration des contours. En outre, nous observons que ces connections permettent une meilleure reconstruction des images bruitées. Nos résultats suggèrent que l’inspiration des neurosciences fournit un cadre prometteur afin de développer des algorithmes de vision artificielles plus performants et plus robustes.

Postdoc position on Visual computations using Spatio-temporal Diffusion Kernels and Traveling Waves

Mon, 21 Oct 2019 09:00:00 +0000

THE POSITION HAS BEEN FILLED.

Dear colleagues,

Applications are welcome for a post-doctoral position at INT in Marseille, France. Your mission will be to explore novel visual computations using spatio-temporal diffusion kernels and traveling waves. The project is funded by the ANR Horizontal V1 grant (ANR-17-CE37-0006) from the French National Research Agency (ANR) and will be coordinated by Laurent Perrinet, in collaboration with Lyle Muller and Frédéric Chavane at INT and Yves Frégnac and Jan Antolik at UNIC-NeuroPSI, Gif. We are seeking candidates with a strong background in machine learning, computer vision and computational neuroscience.

For more information, visit https://laurentperrinet.github.io/post/2019-10-28_postdoc-position.

The starting date is set to January 6th, 2020 but can be flexibly extended. To obtain further information or send applications (including a full CV, a letter of motivation, 2 reference names), please contact: Laurent.Perrinet@univ-amu.fr. The appointment is for 18 months. Applications are welcome immediately and until the end of year 2019.

Thanks for distributing this announcement to potential candidates!

Detailed description: Visual computations using Spatio-temporal Diffusion Kernels and Traveling Waves

In this post-doctoral project, we propose to address these major limitations by focusing on specific dynamical features of cortical circuits: lateral diffusion of sensory-evoked traveling waves (Chavane et al., 2011; Muller et al., 2018) and dynamic neuronal association fields (Frégnac et al., 2012; Frégnac et al., 2016; Gerard-Mercier et al., 2016). Indeed, the architecture of primary visual cortex (V1), the direct target of the feedforward visual flow, contains dense local recurrent connectivity with sparse long-range connections (Voges and Perrinet, 2012). Such connections add to the traditional convolutional kernels representing feedforward and local recurrent amplification a novel lateral interaction kernel within a single layer (across positions and channels). Less studied, but probably decisive in active vision, recurrent cortico-cortical loops add a level of distributed top-down complexity which participates to the lateral integration of sensory input and perceptual context (Keller et al., 2019). Coupled with the continuous time dynamics of cortical circuits, this elaborate multiplexed architecture provides the conditions possible for generating information diffusion through traveling waves. Inspired by recent work in neuroscience uncovering the ubiquity of these waves during visual processing, we aim to design a self-supervised CNN that will exploit these dynamics for new applications in computer vision.

The proposed work will be organized as a collaboration between two labs (INT, Marseille and UNIC, Gif) along three tasks to be integrated in a unified model:

The starting point will be to extend results of self-supervised learning that we have obtained on static, natural images (Boutin et al., 2019) showing in a recurrent cortical-like artificial CNN architecture the emergence of interactions which phenomenologically correspond to the “association field” described at the psychophysical (Field et al., 1993), spiking (Li and Gilbert, 2002) and synaptic (Gerard-Mercier et al., 2016) levels.
The central aim will be to develop a dynamical version of this feedback/lateral kernel in the context of the ANR Horizontal-V1 project, linking the two labs and confronted to their recent electrophysiological data pointing to different classes of spatio-temporal diffusion and different degree of anisotropies during apparent and continuous motion.
The implementation of this kernel inspired by CNN theory will be compared with a biologically realistic models of the early visual system (Antolik et al., 2019), and simulations of the lateral diffusion kernel will be developed in collaboration with Jan Antolik, external collaborator to the ANR grant. In parallel, using tools linking neural activity to VSD imaging (Muller et al., 2014; Chemla et al., 2019), we will analyze at a more mesocopic level the role of observed traveling waves in forming efficient representations of the visual world.

Expected profile of the candidate

Candidates should have at least a PhD degree in the domain of computational neuroscience, physics, engineering or related, and a solid training in machine learning and computer vision.

The candidate has to fluently speak English to understand publications and to attend international conferences and workshops. The preferred candidate will have the ability to work autonomously, and needs to be flexible to comply with the working method of the supervisors.

Research context

This project is funded by the French National Research Agency (ANR) under the ANR Horizontal V1 grant (coordinator Y. Frégnac) which aims at understanding the emergence of sensory predictions linking local shape attributes (orientation, contour) to global indices of movement (direction, speed, trajectory) at the earliest stage of cortical processing (primary visual cortex, i.e. V1). The cross-talk between physiological and theoretical approaches will be fostered by the close collaboration with the teams of Frédéric Chavane at INT and Yves Frégnac at UNIC. The theoretical work will be performed in close collaboration with Lyle Muller (Western U) and Jan Antolik (Prague). The project will be primarily hosted at the Institut de Neurosciences de la Timone in Marseille, a lively town by the Mediterranean sea in the south of France, but the applicant will be asked also to show mobility to visit the other partner lab when needed.

References

Antolik, J, C Monier, Y Frégnac, AP Davison. (2019). “A comprehensive data-driven model of cat primary visual cortex.” BioRxiv, 416156.
Boutin, Victor, Angelo Franciosini, Frédéric Chavane, Franck Ruffier, and Laurent U Perrinet. (2019). “Sparse Deep Predictive Coding captures contour integration capabilities of the early visual system.” arXiv
Chavane, F., C. Monier, V. Bringuier, P. Baudot, L. Borg-Graham, J. Lorenceau, and Y. Frégnac. 2000. “The Visual Cortical Association Field: A Gestalt Concept or a Psychophysiological Entity?” Frontiers in System Neuroscience 4(5): 1-26.
Chavane, F., Sharon, D., Jancke, D., Marre, O., Frégnac, Y. and Grinvald, A. (2011). “Lateral spread of orientation selectivity in V1 is controlled by intracortical cooperativity.” Journal of Physiology Paris 94 (5-6): 333–42.
Chemla, Sandrine, Alexandre Reynaud, Matteo diVolo, Yann Zerlaut, Laurent Perrinet, Alain Destexhe, and Frédéric Chavane. (2018). “Suppressive Waves Disambiguate the Representation of Long-Range Apparent Motion in Awake Monkey V1.” Journal of Neuroscience 39 (22) 4282-4298.
Field, D.J., Hayes, A. and Hess, R.F. (1993). “Contour integration by the human visual system: Evidence for a local “association field”.” Vision Research 33 (2), pp. 173-193.
Frégnac, Y. (2012) “Reading out the synaptic echoes of low-level perception in V1.” European Conference in Computer Vision 486-495. Springer, Berlin, Heidelberg.
Frégnac, Y., Fournier, J., Gerard-Mercier, F., Monier, C., Carelli, P., , M., Troncoso, X. (2016). “The Visual Brain: Computing Through Multiscale Complexity.” In Micro-, Meso- and Macro-Dynamics of the Brain pp 43-57.
Gerard-Mercier, Florian, Pedro V Carelli, Marc Pananceau, Xoana G Troncoso, and Yves Frégnac. (2016). “Synaptic Correlates of Low-Level Perception in V1.” Journal of Neuroscience 36 (14): 3925–42.
Keller, A., Roth, M.M. and Scanziani, M. (2019). 2019. “The feedback receptive field of neurons in the mammalian primary visual cortex.” American Society for Neuroscience Abstracts, 403.13. Chicago.
Kietzmann, Tim C., Courtney J. Spoerer, Lynn K. A. Sörensen, Radoslaw M. Cichy, Olaf Hauk, and Nikolaus Kriegeskorte. (2019). “Recurrence Is Required to Capture the Representational Dynamics of the Human Visual System.” Proceedings of the National Academy of Sciences, October, 201905544.
Li W, Piëch V, Gilbert CD (2006). “Contour saliency in primary visual cortex.” Neuron, 50(6):951–962.
Muller, Lyle, Alexandre Reynaud, Frédéric Chavane, and Alain Destexhe. (2014). “The Stimulus-Evoked Population Response in Visual Cortex of Awake Monkey Is a Propagating Wave.” Nature Communications 5: 3675.
Muller, Lyle, Frédéric Chavane, John Reynolds, and Terrence J Sejnowski. (2018). “Cortical Travelling Waves: Mechanisms and Computational Principles.” Nature Reviews Neuroscience 19 (5): 255.
Tang, Hanlin, Martin Schrimpf, William Lotter, Charlotte Moerman, Ana Paredes, Josue Ortega Caro, Walter Hardesty, David Cox, and Gabriel Kreiman. (2018). “Recurrent computations for visual pattern completion.” Proceedings of the National Academy of Sciences 115 (35) 8835-8840.
Voges, Nicole, and Laurent U Perrinet. (2012). “Complex Dynamics in Recurrent Cortical Networks Based on Spatially Realistic Connectivities.” Frontiers in Computational Neuroscience 6.

2019-10-10: GDR vision 2019

Thu, 10 Oct 2019 12:00:00 +0000

Avec Anna Montagnini, Manuel Vidal et Françoise Vitu, nous organisons cette année le GDR Vision à Marseille les journées du 10 et 11 octobre.

plus d’infos sur https://gdrvision2019.sciencesconf.org/
nous aurons un atelier méthodologique le jeudi matin sur les apports possibles du Deep Learning pour les sciences de la vision: Utiliser l’apprentissage profond en vision
la session spéciale du jeudi est sponsorisée par la projet SpikeAI

Réunions passées:

Lille: https://gdrvision2017.sciencesconf.org/
Paris: https://gdrvision2018.sciencesconf.org/

2019-10-10: Atelier Utiliser l'apprentissage profond en vision

Thu, 10 Oct 2019 09:30:00 +0000

Date : jeudi 10 octobre de 9h30 à 12h30

Intervenants : Laurent Perrinet et Chloe Pasturel

programme: Nous proposons dans cet atelier pratique de présenter les nouveaux enjeux apportés par l’apprentissage profond et plus généralement par l’apprentissage machine. L’objectif est de montrer sous forme de simples exercises pratiques comment ces nouveaux outils permettent 1) de catégoriser des images 2) d’apprendre un tel modèles 3) de générer de nouvelles images à partir d’une base existante.
https://github.com/SpikeAI/2019-10-10_ML-tutorial
Atelier concocté en collaboration avec Chloe Pasturel.
cet atelier fait partie du GDR vision 2019

Le temps des sens

Mon, 07 Oct 2019 18:00:00 +0000

Cette présentation lors des NeuroStories vise à aborder la notion de temps dans le cerveau.

“Chaque année, NeuroSchool nous raconte des histoires sur un thème à la fois philosophique et scientifique. L’objectif est de faire connaître, d’une manière inventive, les recherches de pointe menées à Marseille et ailleurs, dans le domaine des neurosciences. Le format inventif associe des NeuroStories et des causeries scientifiques.” http://neuroschool-stories.com/
Le texte de cette présentation est repris dans The Conversation (lien direct) ainsi que dans Science & Vie.
Neurostories: d’autres figures animées du flash-lag effect

Illusions et hallucinations visuelles : une porte sur la perception

Thu, 13 Jun 2019 00:00:00 +0000

Publication d’un nouvel article généraliste autour des “Illusions et hallucinations visuelles” à découvrir sur le site TheConversation:

Les objectifs sont :

mieux comprendre la fonction de la perception visuelle en explorant certaines limites ;
mieux comprendre l’importance de l’aspect dynamique de la perception ;
mieux comprendre le rôle de l’action dans la perception.

Une version étendue est accessible sur le repo GitHub, ainsi que les sources.

2019-05-20: Symposium on Active Inference at NeuroFrance 2019

Mon, 20 May 2019 00:00:00 +0000

Active Inference: Bridging theoretical and experimental neurosciences. / Inference Active: Un pont entre neurosciences théoriques et expérimentales.

SYMPOSIUM S17
When: 23.05.2019 11:00-13:00h
When: Endoume 1+2

S17.1 Active inference and Brain-Computer Interfaces / Inférence active et interfaces cerveau-machine

Mattout J. (Lyon, France), Mladenovic J. (Lyon, France), Frey J. (Bordeaux, France)3, Joffily M. (Lyon, France), Maby E. (Lyon, France), Lotte F. (Lyon, France)

Brain-Computer Interfaces (BCIs) devices bypass natural pathways to connect the brain with a machine, directly. They may rely on invasive or non-invasive measures of brain activity and applications cover a large domain, mostly but not restricted to clinical ones. A major objective is to restore communication and autonomy in heavily motor impaired patients. However, no BCI has made its way to a routinely used clinical application yet. One lead for improvement is to endow the machine with learning abilities so that it can optimize its decisions and adapt to changes in the user signals over time1. Several approaches have been proposed but a generic framework is still lacking to foster the development of efficient adaptive BCIs2. Initially proposed to model perception, learning and action by the brain, the Active Inference (AI) framework offers great promises in that aim3. It rests on an explicit generative model of the environment. In BCI, from the machine’s point of view, brain signals play the role of sensory inputs on which the machine’s perception of mental states will be based. Furthermore, the machine builds up decisions and trades between different actions such as: go on observing, deciding to decide, correcting its previous action or moving on. In this talk, I will present an instantiation of AI in the context of the EEG-based P300-speller BCI for communication, showing it can flexibly combine complementary adaptive features pertaining to both perception and action, and yield significant improvements as shown on realistic simulations. We will discuss perspectives to further extend the current model and performance as well as the challenges ahead to implement this framework online.

Mattout, J. Brain-Computer Interfaces: A Neuroscience Paradigm of Social Interaction? A Matter of Perspective. Frontiers in Human Neuroscience 6, (2012).
Mladenovic, J., Mattout, J. & Lotte, F. A Generic Framework for Adaptive EEG-Based BCI Training and Operation. in Brain-computer interfaces handbook: technological and theoretical advances (eds. Nam, C. S., Nijholt, A. & Lotte, F.) Chapter 31 (Taylor & Francis, CRC Press, 2018).
Friston, K., Mattout, J. & Kilner, J. Action understanding and active inference. Biological Cybernetics 104, 137-160 (2011).

S17.2 Comparing active inference and reinforcement learning models of a Go NoGo task and their relationships to striatal dopamine 2 receptors assessed using PET / Comparaison des modèles d’inférence active et d’apprentissage par renforcement dans une tâche Go / NoGo : relation avec les récepteurs dopaminergiques D2 striataux évalués par TEP

R. Adams (London)
https://www.professionalabstracts.com/nf2019/iplanner/#/presentation/1398

Adaptive behaviour includes the ability to choose actions that result in advantageous outcomes. It is key to survival and a fundamental function of nervous systems. Active inference (AI) and reinforcement learning (RL) are two influential models of how the brain might achieve this. A key AI parameter is the precision of beliefs about policies. Precision controls the stochasticity of action selection - similar to decision temperature in RL - and is thought to be encoded by striatal dopamine. 75 healthy subjects performed a ‘go/no-go’ task, and we measured striatal dopamine 2/3 receptor (D2/3R) availability in a subset of 25 using [11C]-(+)-PHNO positron emission tomography. In behavioural model comparison, RL performed best across the whole group but AI performed best in accurate subjects. D2/3R availability in the limbic striatum correlated with AI policy precision and also with RL irreducible decision ’noise’. Limbic striatal D2/3R availability also correlated with AI Pavlovian prior beliefs - i.e. the respective probabilities of making or withholding actions in rewarding or loss-avoiding contexts - and the RL learning rate. These findings are consistent with the notion that occupancy of inhibitory striatal D2/3Rs controls the variability of action selection.

S17.3 Principles and psychophysics of active inference in anticipating a dynamic, switching probabilistic bias / Principes et psychophysique de l’inférence active dans l´estimation d’un biais dynamique et volatile de probabilité

L. Perrinet (Marseille)
see more info on this talk

S17.4 Is laziness contagious? A computational approach to attitude alignment / La fainéantise est-elle contagieuse? Une approche computationnelle de l´alignement des attitudes

J. Daunizeau (Paris)

What do people learn from observing others´ attitudes, such as prudence, impatience or laziness? Rather than viewing these attitudes as examples of subjective and biologically entrenched personality traits, we assume that they derive from uncertain (and mostly implicit) beliefs about how to best weigh risks, delays and efforts in ensuing cost-benefit trade-offs. In this view, it is adaptive to update one´s belief after having observed others´ attitude, which provides valuable information regarding how to best behave in related difficult decision contexts. This is the starting point of our bayesian model of attitude alignment, which we derive in the light of recent neuroimaging findings. First, we disclose a few non-trivial predictions from this model. Second, we validate these predictions experimentally by profiling people´s prudence, impatience and laziness both before and after guessing a series of cost-benefit arbitrages performed by calibrated artificial agents (which are impersonating human individuals). Third, we extend these findings and assess attitude alignment in autistic individuals. Finally, we discuss the relevance and implications of this work, with a particular emphasis on the assessment of biases of social cognition.

S17.5 Generative Bayesian modeling for causal inference between neural activity and behavior in Drosophila larva

C. Barre (Paris) (TBC)

A fundamental property of the central nervous system is its ability to select appropriate behavioral patterns or sequences of behavioral patterns in response to sensory cues, but what are the biological mechanisms underlying decision making? The Drosophila larva is an ideal animal model for reverse-engineering the neural processes underlying behavior. The full connectome of the larva brain has been imaged at the individual-synapse level using electron microscopy. The host of genetic techniques available for Drosophila allows us to optogenetically manipulate over 1,500 of its roughly 12,000 neurons individually in freely behaving larvae. This enables us to establish causal relationships between neural activity, and behavior at the fundamental level of individual neurons and neural connections. We have access to video record of the individual behavior of ~3,000,000 larvae. We have identified 6 stereotypical behavioral patterns using a combination of supervised and unsupervised machine learning. The behavioral identified for the larva: crawl, turn, stop, crawl backward, hunch (retract the head), and roll (lateral slide). Each realization of a behavioral pattern is characterized by a different duration, amplitude, and velocity. Here we present a generative model that extracts the behavior of wildtype larvae using Bayesian inference, and interprets behavioral changes following neuron activation or inactivation from large-scale experimental screens. Fig. shows the average behavior of 10,000 larvae over time in a screen where a single neuron is activated at t=30s. A clear change in behavior is seen following activation is seen which is well captured by the model, illustrating its accuracy. The generative model enables us to robustly detect behavioral modifications as significant deviations of the patterns in the larvae’s sequence of activities from their equilibrium behavior.

NeuroFrance: Marseille, capitale des neurosciences

Du 22 au 24 mai 2019 au Palais des congrès de Marseille (Parc Chanot), près de 1300 chercheurs, cliniciens et étudiants venus du monde entier partageront leurs travaux lors de NeuroFrance 2019, colloque international organisé par la Société des Neurosciences.Au total, 8 conférences plénières, 42 symposiums, 6 sessions spécialisées, 525 communications affichées, ainsi qu’une exposition avec 42 entreprises et sociétés de biotechnologies, feront de ce colloque un moment exceptionnel pour mettre en lumière les avancées majeures scientifiques et technologiques sur le fonctionnement du cerveau. Vous pourrez aussi découvrir le “Neurovillage” qui permettra de vous immerger au cœur des innovations neuroscientifiques marseillaises, ainsi que l’exposition « L’Art en tête », composée de cinq œuvres originales créées par des artistes et des scientifiques. Plusieurs événements seront également proposés autour du colloque pour le grand public comme pour les chercheurs.

2018-11-09 : Retinal computations

Fri, 09 Nov 2018 00:00:00 +0000

2018-11-09 : “Retinal computations” by Maria José Escobar (Chile)

During a seminar at the Institute of Neurosciences Timone in Marseille, María José Escobar, Ph.D. :

“Retinal computations” : The retina is part of the nervous system and consists in well-organized layers of different cell types and functions. Those cells have been vastly studied in various animal models, and also the circuits conveying to different functional categories. All these different types of either physiological properties or computation equivalents revealed the retina as not a single light to electricity encoder but a pre-processing layer, which is in charge to extract relevant visual signals from the environment that are critical for animal survival. During this seminar, we describe some of the computations performed by the retina, and how this knowledge can be applied to solve engineering problems, such as image processing and robot controllers.

2018-04-05 : Probabilities and Optimal Inference to understand the Brain Workshop

Thu, 05 Apr 2018 00:00:00 +0000

Probabilities and Optimal Inference to understand the Brain

a 2-day workshop at the Institute of Neurosciences Timone in Marseille

Date: April 5-6th 2018
Location: Institute of Neurosciences Timone in Marseille in the south of France
Main site: https://opt-infer-brain.sciencesconf.org/
Full program: https://opt-infer-brain.sciencesconf.org/program/details.
Organizing committee: Paul Apicella, Frederic Danion, Nicole Malfait, Anna Montagnini and Laurent Perrinet

2018-03-26 : PhD Program: course in Computational Neuroscience

Mon, 26 Mar 2018 00:00:00 +0000

PhD Program: course in Computational Neuroscience

Context

Computational neuroscience is an expending field that is proving to be essential in neurosciences. The aim of this course will be to provide a common solid background in computational neurosciences. The course will comprise historical recall of the field and a description of the different modelling approaches that are currently developed, including details about their specificities, limits and advantages.

Objective

The course aims at introducing students with the major tools that will be necessary during their thesis to model or analyze their neuroscientific results. While it will start by a short, generic introduction, we will then explore different systems at different scales. On the first day, we will study the different possible regimes in which a single neuron can behave, while progressively introducing the theory of dynamical systems to understand these more globally. Then, during the second day, we will introduce methods to analyze neuroscientific data in general, such as Bayesian methods and information theory. This will be implemented by simple practical examples.

Language of intervention

English

Number of hours

~20 hours (session 1=7 + session 2=7 + session 3=4)

Max participants

15 for the practical sessions (afternoon Day 2 and Day 3), unlimited for theoretical courses

Public priority

PhD students

Public concerned

PhD students, interested M2 students and postdocs

Location

Institut des Neurosciences de la Timone (INT)

Keywords

neuronal modelling, neural circuit modelling, information theory, decoding and encoding

Targets

Understanding how computational modelling can be used to formulate and solve neuroscience problems at different spatial and temporal scales; learning the formal notions of information, encoding and decoding and experimenting their use on toy datasets

Program

First session: Introduction to modeling single neurons (morning); An introduction to neural masses: modeling assemblies of neurons up to capturing collective oscillations and resting state dynamics in a mean-field model - presentation of the Virtual Brain software (afternoon) - Second session: An overview on “What is encoding?” “What is decoding?”: formalization of the notion of information in neural activity; shared and transferred information; integration, segregation and complexity (morning). Bayesian probabilities, the Free-energy principle and Active Inference, with practical demonstrations in python (afternoon). Third session: the problem of information estimation in practice. Practical exercices in Matlab: estimating entropy and stimulus decodability from spike trains; comparing coding hypotheses (morning).

Pre-required

Basic knowledge of statistics and probability and calculus (differential equations,…) is useful, but steps will be explained and complex math avoided as much as possible. Practical exercises are in python and/or MATLAB, so basic knowledge of these environments is a plus.

program

day 1 : 2018-03-26 : an introduction to Computational Neuroscience

09:30-12:30 = Introduction to modeling single neurons (LaP)
14:00-17:00 = An introduction to neural masses: modeling assemblies of neurons up to capturing resting state dynamics in a mean-field model - presentation of the Virtual Brain software (DaB)

day 2 : 2018-03-27 : Information theory / bayesian models

09:15-10:30 = An overview on “What is encoding?” “What is decoding?”: formalization of the notion of information in neural activity (DaB)
11:00-12:15 = (…continued after the coffee break: ) Live information! From sharing information to transferring information (and a glimpse into the zoo of higher-order friends) (DaB)
14:00-17:10 = Probabilities, the Free-energy principle and Active Inference (LuP).

day 3 : 2018-03-28 : Practical course on Information theory

09:30-12:30 = Practical course on Information theory (DaB)

day 1 - morning : the single neuron

site du livre de Gerstner et al “Neuronal Dynamics”: http://neuronaldynamics.epfl.ch/
A (longer) introduction to the Hodgkin-Huxley model in three steps by Dr Stefano Luccioli
An interactive course with Wulfram Gerstner https://www.edx.org/course/neuronal-dynamics-computational-epflx-bio465-1x
His book ONLINE http://cn.epfl.ch/~gerstner/NeuronalDynamics-MOOC1.html

day 1 - afternoon : neural mass models

Another interactive course @ Washington University https://www.coursera.org/course/compneuro
Collection of didactic material for the EU FP7 ITN Neural Engineering Transformative Technology http://www.neural-engineering.eu/training/index.html
Didactic material from Lab in Computational Neuroscience http://neuro.fi.isc.cnr.it/index.php?page=didactic-material
A open source simulator of a whole brain which runs on your laptop, “The Virtual Brain”: http://thevirtualbrain.org

day 2 - morning : information theory

The best book on information theory and decoding, freely available directly from the author: http://www.inference.phy.cam.ac.uk/itprnn/book.html
a gentle introduction to bayesian methods : https://homepages.inf.ed.ac.uk/pseries/Peg_files/Chapter9_SotiropoulosSeries.pdf

day 2 - afternoon : bayesian models

an interesting read : http://cognitrn.psych.indiana.edu/busey/q551/PDFs/PredictivCodingRaoBallard.pdf
a tutorial on free-energy : some exercises : http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022249615000759
solutions to the tutorial : https://laurentperrinet.github.io/sciblog/posts/2017-01-15-bogacz-2017-a-tutorial-on-free-energy.html

contacts

LaP: Laurent Pezard «Laurent.Pezard@univ-amu.fr»
DaB: Demian Battaglia «demian.battaglia@univ-amu.fr», INS
LuP: Laurent Udo Perrinet «laurent.perrinet@univ-amu.fr», INT
PhD program: Nicole Malfait «Nicole.Malfait@univ-amu.fr», Anna Montagnini «anna.montagnini@univ-amu.fr»

2016-10-26 : EUVIP BICV

Wed, 26 Oct 2016 00:00:00 +0000

2016-10-26 : EUVIP Special Session on Biologically Inspired Computer Vision

description of the session

Recent advances in imaging technologies have yielded scientific data at unprecedented detail and volume, leading to the need of a shift of paradigm in image processing and computer vision. Beyond the usual classical von Neumann architecture, one strategy that is emerging in order to process and interpret this amount of data follows from the architecture of biological organisms and shows for instance computational paradigms implementing asynchronous communication with a high degree of local connectivity in sensors or brain tissues. This session aims at bringing together researchers from different fields of Biologically Inspired Computer Vision to present latest results in the field, from fundamental to more specialized topics, including visual analysis based on a computational level, hardware implementation, and the design of new more advanced vision sensors. It is expected to provide a comprehensive overview in the computer area of biologically motivated vision. On the one hand, biological organisms can provide a source of inspiration for new computationally efficient and robust vision models and on the other hand machine vision approaches can provide new insights for understanding biological visual systems. This session covers a wide range of topics from fundamental to more specialized topics, including visual analysis based on a computational level, hardware implementation, and the design of new more advanced vision sensors. In particular, we expect to provide an overview of a few representative applications and current state of the art of the research in this area.

URL http://www-l2ti.univ-paris13.fr/euvip2016/index.php/86-euvip2016/129-tentative-technical-program-in-detail
date October 26th, 2016
Location Ecole Centrale Marseille
Address 38 rue Frederic Joliot-Curie 13013 Marseille, France Phone : +33 (0)4 91 05 45 45
Programme
13.50 Visual System Inspired Algorithm For Contours, Corner And T Junction Detection, Antoni Buades, Rafael Grompone Von Gioi
13.50 Biologically-inspired characterization of sparseness in natural images, Laurent Perrinet
14.10 Color filter array imitating the random nature of color arrangement in the human cone mosaic, Prakhar Amba, David Alleysson
14.30 An Illuminant-Independent Analysis Of Reflectance As Sensed By Humans, And Its Applicability To Computer Vision, Alban Flachot, Phelma, J.Kevin O’Regan, Edoardo Provenzi
14.50 Categorization of microscopy images using a biologically inspired edge co-occurrences descriptor, Lionel Fillatre, Michel Barlaud, Laurent Perrinet

Elasticité dynamique

Wed, 20 Apr 2016 00:00:00 +0000

Trame Élasticité @ Fondation Vasarely à Aix-en-Provence

Dans « Trame Élasticité », présentée en 2016 dans le cadre d’un hommage à Victor Vasarely à la Fondation d’Aix-en-Provence, 25 monolithes de 3 m de hauteur et 40 cm de largeur étaient placés sur un socle rectiligne de 5 m de long et pouvaient tourner indépendamment suivant leur axe vertical. Cette chorégraphie produisait des moments de calme cristallin qui rapidement se transformaient en instants de chaos. Ce procédé permettait de projeter son propre reflet tout en le fragmentant dans l’environnent de l’œuvre, notamment les rythmes colorés de Vasarely, afin de produire un va-et-vient entre les mondes réels et perçus. Les observateurs devaient alors changer de perspective pour résoudre cette incertitude et explorer le lien entre le monde réel et le monde perçu (voir aussi cet article).

2016, https://github.com/NaturalPatterns/elasticite

L’installation « Trame Élasticité » agit comme un filtre et génère de nouveaux espaces démultipliés, comme un empilement quasi infini d’horizons. Par principe de réflexion, la pièce absorbe l’image de l’environnement et accumule les points de vue ; le mouvement permanent requalifie continuellement ce qui est regardé et entendu.

DIMENSIONS : 3 m de haut 5 m de large, INOX POLI MIROIR / ALUMINIUM / ACIER / MOTEURS / PROGRAMME TEMPS RÉEL
LIEU : Fondation Vasarely
EXPOSITION : Multiplicité, Fondation Vasarely dans le cadre de l’Hommage à Victor Vasarely
EXPOSITION : DU 2 juin au 2 octobre 2016

TRAME_Elasticité.jpg

Trame Élasticité, 2016, un hommage à Victor Vasarely dans le cadre de la Fondation d’Aix-en-Provence. Copyright Etienne Rey (ADAGP).

Composé d’une succession de lames de miroirs, verticales et rotatives, l’installation Trame se joue des reflets et de la démultiplication de l’espace, offrant au spectateur une multiplicité de points de vue dans lesquels il peut se perdre à loisir. Par un effet de « porosité » recherché par l’artiste, le dispositif dialogue intensément avec les Intégrations.

Devant l’œuvre en constante métamorphose, l’alphabet plastique de Vasarely se recompose ainsi à l’infini comme un jeu de construction renouvelable. Dans cette œuvre, Etienne Rey explore en profondeur les possibilités offertes par le mouvement, la lumière, et surtout l’interaction entre l’œuvre, le public et l’espace, ouvrant sur de nouveaux rapports sensibles et sensoriels au monde.

(Texte : Véronique Baton)

Trame Élasticité @ 104 (Paris)

LIEU:: NEMO, BIENNALE INTERNATIONALE DES ARTS NUMERIQUES - CENTQUATRE - 104
EXPOSITION : Prosopopées : Quand les objets prennent vie
VERNISSAGE : SAMEDI 5 DÉCEMBRE 14h > 23h30
EXPOSITION : DU 6 DÉCEMBRE 2015 AU 18 JANVIER 2016
VIDEOS : https://vimeo.com/150654250 : installation; https://vimeo.com/146242233 : simulation, Crédits : « Trame Élasticité » © Etienne Rey, Adagp Paris 2015

Elasticité dynamique est composée des pièces Expansion, Trame Élasticité et Lignes sonores. Volume hexagonal en miroir de 7 mètres de diamètre, Expansion fonctionne comme une chambre d'écho. A l'intérieur de ce volume se situe « Trame Élasticité ». Constituée de 25 lames de miroir en rotation, cette pièce réoriente continuellement le regard. Quant à Lignes sonores, elle est formée de quatre monolithes orientés vers Expansion et émet des sons qui se réorientent en fonction du mouvement des lames. (© Etienne Rey, Adagp Paris 2015)''|width="100%"}}Elasticité dynamique est composée des pièces Expansion, Trame et Lignes sonores. <<BR>> Volume hexagonal en miroir de 7 mètres de diamètre, Expansion fonctionne comme une chambre d'écho. A l'intérieur de ce volume se situe Trame. Constituée de 25 lames de miroir en rotation, cette pièce réoriente continuellement le regard. Quant à Lignes sonores, elle est formée de quatre monolithes orientés vers Expansion et émet des sons qui se réorientent en fonction du mouvement des lames. <<BR>>(© Etienne Rey, Adagp Paris 2015)

EQUIPE

Etienne Rey : Artiste plasticien
Wilfried Wendling : Compositeur
Laurent Perrinet : Chercheur en Neurosciences à l’INT / CNRS-AMU
Atelier Ni : Accompagnement conception
Gauthier Le Rouzic : Électronique
Lucie Evans : Assistante
Remerciements : Guillaume Stagnaro

PRODUCTION DÉLÉGUÉE

Seconde Nature

SOUTIENS

DRAC PACA _aide individuelle à la création
REGION PACA _CAC art visuel

CO-PRODUCTION

ARCADI
La Muse en Circuit. Centre National de Création Musicale
CNRS-AMU / INT, Institut de Neurosciences de la Timone

Instabilité (series) @ Art-O-Rama

Wed, 20 Apr 2016 00:00:00 +0000

Instabilité (series)

Installation (sérigraphie, dessin mural, lumière), 2018; Guest artist, Mécènes du Sud / Art-O-Rama (Fair), Marseille I 2018

Mécènes du Sud invite chaque année un artiste lauréat pour concevoir un stand-projet au sein du salon d’art contemporain ART-O-RAMA : " Le travail d’Etienne Rey, lauréat 2011, explore la notion même d’espace. Il détourne des phénomènes physiques pour faire surgir par des biais perceptifs une conscience “d’être là”. Ses installations sont expérientielles par nature. Elles ne proposent pas une expérience elles la contiennent. Ce sont des oeuvres actives qui impliquent présence et espace. Instabilités, l’ensemble présenté ici, issu de recherches en cours de développement, met en tension espace et temps dans une expérience vibratoire. Chaos et cristal attisent des forces instables dans un rapport de contraintes qui détermine la complexité des oeuvres présentées." Bénédicte Chevallier

En collaboration avec le chercheur Laurent Perrinet, CNRS-AMU / Institut de Neurosciences de la Timone

Links / Liens:

SALON INTERNATIONAL D’ART CONTEMPORAIN ART-O-RAMA
SALON : 31 AOÛT > 2 SEPTEMBRE 2018
EXPOSITION > 9 SEPTEMBRE 2018
ESPACE PARTENAIRES - J1, QUAI DE LA JOLIETTE, MARSEILLE 2e

Proverbes Et Citations

Wed, 20 Apr 2016 00:00:00 +0000

“Anything that is in the world when you’re born is normal and ordinary and is just a natural part of the way the world works. Anything that’s invented between when you’re 15 and 35 is new and exciting and revolutionary and you can probably get a career in it. Anything invented after you’re 35 is against the natural order of things.” Douglas Adams
“Subjective confidence is determined by the coherence of the story one has constructed, not by the quality and amount of the information that supports it.” Daniel Kahneman
“On n’est jamais plus esclave que quand on se croit libre sans l’être. / Celui qui ose se déclarer libre sent dans le moment même sa dépendance ; celui qui ne craint pas de se déclarer dépendant se sent libre. /Il n’y a pas d’autre moyen de se défendre contre la supériorité d’autrui que d’aimer.” Goethe - Maximes et Réflexions, 1842
« Dis, Muse, le récit de l’homme aux mille ruses, / qui, après la perte de la cité de Troie, / a longtemps erré sur les flots, / subissant maintes épreuves et affrontant dieux, monstres et tempêtes, / et qui, désireux de regagner Ithaque, finit par triompher. » Homère
« Qu’un pople toumbe esclau, /Se tèn sa lengo, tèn la clau / Que di cadeno lou deliéuro » Frédéric Mistral
« Nous sommes les bâtisseurs de notre propre salut, de l’espoir. » Elsa Triolet
“Though my soul may set in darkness, it will rise in perfect light; I have loved the stars too fondly to be fearful of the night.” ― Sarah Williams, Twilight Hours: A Legacy of Verse
“The amount of energy needed to refute bullshit is an order of magnitude bigger than to produce it (Brandolini’s law)”
« Mesure ce qui est mesurable, et, ce qui ne l’est pas, efforce-toi de le rendre mesurable. » Galilée
“Mes yeux, objets patients, étaient à jamais ouverts sur l’étendue des mers où je me noyais. Enfin une écume blanche passa sur le point noir qui fuyait. Tout s’effaça.’ Paul Eluard, Donner à voir
“It is utterly beyond our power to measure the changes of things by time … time is an abstraction at which we arrive by means of the changes of things; made because we are not restricted to any one definite measure, all being interconnected.” Ernst Mach
“Panoramix – C’est une bonne situation, ça, scribe ? Otis – Mais, vous savez, moi je ne crois pas qu’il y ait de bonne ou de mauvaise situation. Moi, si je devais résumer ma vie aujourd’hui avec vous, je dirais que c’est d’abord des rencontres, des gens qui m’ont tendu la main, peut-être à un moment où je ne pouvais pas, où j’étais seul chez moi. Et c’est assez curieux de se dire que les hasards, les rencontres forgent une destinée… Parce que quand on a le goût de la chose, quand on a le goût de la chose bien faite, le beau geste, parfois on ne trouve pas l’interlocuteur en face, je dirais, le miroir qui vous aide à avancer. Alors ce n’est pas mon cas, comme je le disais là, puisque moi au contraire, j’ai pu ; et je dis merci à la vie, je lui dis merci, je chante la vie, je danse la vie… Je ne suis qu’amour ! Et finalement, quand beaucoup de gens aujourd’hui me disent « Mais comment fais-tu pour avoir cette humanité ? », eh ben je leur réponds très simplement, je leur dis que c’est ce goût de l’amour, ce goût donc qui m’a poussé aujourd’hui à entreprendre une construction mécanique, mais demain, qui sait, peut-être seulement à me mettre au service de la communauté, à faire le don, le don de soi… "
“Ah ! Si j’avais conçu plus tôt que les mots sont comme clés de glotte, et que par eux, se défond les obscurités du secret !” Jean-François Beauchemin, in Le jour des corneilles
“Ce sont les prétentions excessives et non les besoins nécessaires qui portent à commettre les injustices les plus graves” Aristote
“Aucun penseur n’oserait dire que le parfum des aubépines est inutile aux constellations…” Victor Hugo (Les Misérables)
“C’est à force d’idéalité seulement qu’on reprend contact avec la réalité.” Henri Bergson
“Life is not what one lived, but what one remembers and how one remembers it in order to recount it.” Gabriel García Márquez
“Une chose déroutante à propos des hommes - ils permettent à leur instinct sexuel de les conduire là où leur intelligence ne les mènerait jamais.” Joan Fontaine, Actrice, Artiste (1917 - 2013)
“Si les animaux n’existaient pas, ne serions-nous pas encore plus incompréhensibles à nous-mêmes ?” Georges-Louis Leclerc de Buffon
“In ultimate analysis everything is incomprehensible, and the whole object of science is simply to reduce the fundamental incomprehensibilities to the smallest possible number.” Thomas Huxley (in Darwiniana, 1893)
“I thought of the slowing down or the speeding up of motion as a sort of temporal equivalent: slow motion as an enlargement, a microscopy of time, and speeded-up motion as a foreshortening, a telescopy of time” (Oliver Sacks, “The River of Consciousness”)
“Pas besoin d’être dans une bâtisse pour se sentir hanté, le cerveau a suffisamment de couloirs.” (Émilie Dickinson, fin du 19e siècle)
”Learn from nature: that is where our future lies” (Leonardo da Vinci)
“We should all do what, in the long run, gives us joy, even if it is only picking grapes or sorting spikes.” (E. B. White, 1989)
““All things originate from one another, and vanish into one another/ According to necessity; They give each other justice and recompense for injustice / In conformity with the order of Time.” Anaximender
“There are two kinds of people: those who accept that things can be divided into two distinct categories, and those who choose to live in denial.”
“I strongly believe that ‘if you are the smartest person in the room, you’re in the wrong room’. Unless you are the only person in the room.” Evgenia Salta
“Simplicity is a great virtue but it requires hard work to achieve it and education to appreciate it. And to make matters worse: complexity sells better.” Edsger Dijkstra
“Si les cochons pouvaient regarder en l’air, on en ferait des marins…” (anonyme)
L’art optique, c’est : « ce qui se passe dans l’esprit du spectateur quand son œil est obligé d’organiser un champ perceptif tel qu’il est nécessairement instable» Viktor Vasarely
“To us, probability is the very guide of life.” Marcus Tullius Cicero (106 BCE - 43 BCE)
“Notre mère stérile réclame un enfant. Mon ami, mon amour d’ami, Que cela soit terrible ou sublime, Ce n’est pas moi qui clame, c’est la terre qui tonne” Attila József (1924, traduit dans la chanson éponyme de Noir Désir)
“Savoir marcher sur le fil tendu entre la frontière des densités humaines sauve de l’isolement.” Babouillec
« Ne pense pas mais regarde plutôt ! » Ludwig Wittgenstein (Remarques philosophiques, fragment 66)
“Free will, we’re determined to have it”
“Scientist would rather borrow the toothbrush of other scientists than their words” - G. Edelman
“Slow is smooth, smooth is fast.” Emily Harrington on El Cap
“The question of whether a computer can think is no more interesting than the question of whether a submarine can swim.” - Edsger W. Dijkstra
“We are all prodigious Olympians in perceptual and motor areas, so good that we make the difficult look easy.” (Hans Moravec)
“Science is like sex: sometimes something useful comes out, but that is not the reason we are doing it.” (Richard Feynman)
“Mathematics is no more computation than typing is literature.” (John Allen Paulos)
“C’est ce que je fais qui m’apprend ce que je cherche.” (Pierre Soulages)
“Harry Potter: Is this real? Or has this been happening inside my head? Professor Albus Dumbledore: Of course it is happening inside your head, Harry, but why on earth should that mean that it is not real?” ― (J.K. Rowling, Harry Potter and the Deathly Hallows)
“I do know what time is,” Tubby declared. He paused. “Time,” he added slowly – “time is what keeps everything from happening at once. I know that–I seen it in print too.” (Ray Cummings)
“You don’t see it because it’s there, it’s there because you see it.”
“Look for the bare necessities / The simple bare necessities / Forget about your worries and your strife / I mean the bare necessities / Old Mother Nature’s recipes / That bring the bare necessities of life” – Baloo’s song [The Jungle Book]
“Ni rire, ni pleurer, ni haïr, mais comprendre” (Baruch Spinoza)
“For years there has been a theory that millions of monkeys typing at random on millions of typewriters would reproduce the entire works of Shakespeare. The Internet has proven this theory to be untrue.” (???, ???)
“Je me suis endormie, ce matin/en pensant/sur tes lèvres.” (Anonyme, sur les murs, Marseille, 2017)
“If you can look into the seeds of time, And say which grain will grow and which will not; Speak…” (Shakespeare, Macbeth, Act I, Scene 3)
“Here, too, the honorable finds its due, and there are tears for passing things; here, too, things mortal touch the mind.” (Virgil, Aeneid, 29-19 BC)
“Man’s maturity is to have regained the seriousness that he had as a child at play.” (Friedrich Nietzsche)
“There are 10 types of people in the world. Those who understand binary, those who don’t, those who weren’t expecting a base 8 joke, and 5 other types of people.” John Story
“Ce qui fut se refait; tout coule comme une eau / Et rien dessous le Ciel ne se voit de nouveau/ Mais la forme se change en une autre nouvelle/ Et ce changement-là. Vivre au monde s’appelle” - Ronsard, Hymnes.
“Hanlon’s Razor: Never attribute to malice what is adequately explained by stupidity.”
“Essentially, all models are wrong, but some are useful.” Box, George E. P.; Norman R. Draper (1987). Empirical Model-Building and Response Surfaces, p. 424, Wiley. ISBN 0471810339
“Computers were around for 50 years before we figured out how to create the internet for example.”
“In sum, the physicist can never subject an isolated hypothesis to experimental test, but only a whole group of hypotheses; when the experiment is in disagreement with his predictions, what he learns is that at least one of the hypotheses constituting this group is unacceptable and ought to be modified; but the experiment does not designate which one should be changed.” (P. Duhem, The Aim and Structure of Physical Theory, 1914)
“Un bon maître a ce souci constant : enseigner à se passer de lui.” - André Gide
“Truth in science can be defined as the working hypothesis best suited to open the way to the next better one.”(Konrad Lorenz)
“all motion is illusion” (Zeno of Elea, 490 BC)
“Be humble for you are made of dung. Be noble for you are made of stars.” (Serbian proverb)
“voir des objets ne consiste pas à en extraire des traits visuels, mais à guider visuellement l’action dirigée vers eux.” (Francisco Varela in ‘‘L’inscription corporelle de l’esprit’’)
“la mémoire n’est pas faite pour se rappeler du passé mais pour prédire le futur.” (Alain Berthoz , 2010)
In the days when the Sussman was a novice, Minsky once came to him as he sat hacking at the PDP-6. “What are you doing?”, asked Minsky. “I am training a randomly wired neural net to play Tic-tac-toe”, Sussman replied. “Why is the net wired randomly?”, asked Minsky. “I do not want it to have any preconceptions of how to play”, Sussman said. Minsky then shut his eyes. “Why do you close your eyes?” Sussman asked his teacher. “So that the room will be empty.” At that moment, Sussman was enlightened.
“It doesn’t matter how beautiful your theory is, it doesn’t matter how smart you are. If it doesn’t agree with experiment, it’s wrong.” Richard P. Feynman
“Think of the image of the world in a convex mirror. … A well-made convex mirror of moderate aperture represents the objects in front of it as apparently solid and in fixed positions behind its surface. But the images of the distant horizon and of the sun in the sky lie behind the mirror at a limited distance, equal to its focal length. Between these and the surface of the mirror are found the images of all the other objects before it, but the images are diminished and flattened in proportion to the distance of their objects from the mirror. … Yet every straight line or plane in the outer world is represented by a straight line or plane in the image. The image of a man measuring with a rule a straight line from the mirror, would contract more and more the farther he went, but with his shrunken rule the man in the image would count out exactly the same results as in the outer world, all lines of sight in the mirror would be represented by straight lines of sight in the mirror. In short, I do not see how men in the mirror are to discover that their bodies are not rigid solids and their experiences good examples of the correctness of Euclidean axioms. But if they could look out upon our world as we look into theirs without overstepping the boundary, they must declare it to be a picture in a spherical mirror, and would speak of us just as we speak of them; and if two inhabitants of the different worlds could communicate with one another, neither, as far as I can see, would be able to convince the other that he had the true, the other the distorted, relation. Indeed I cannot see that such a question would have any meaning at all, so long as mechanical considerations are not mixed up with it.” — Hermann von Helmholtz In ‘On the Origin and Significance of Geometrical Axioms,” Popular Scientific Lectures< Second Series (1881), 57-59. In Robert Moritz, Memorabilia Mathematica (1914), 357-358.
“Whoever, in the pursuit of science, seeks after immediate practical utility, may generally rest assured that he will seek in vain.” — Hermann von Helmholtz, Edmund Atkinson (trans.), Popular Lectures on Scientific Subjects: First Series (1883), 29
« Au départ, l’art du puzzle semble un art bref, un art mince, tout entier contenu dans un maigre enseignement de la Gestalttheorie : l’objet visé — qu’il s’agisse d’un acte perceptif, d’un apprentissage, d’un système physiologique ou, dans le cas qui nous occupe, d’un puzzle en bois — n’est pas une somme d’éléments qu’il faudrait d’abord isoler et analyser, mais un ensemble, c’est à dire une forme, une structure : l’élément ne préexiste pas à l’ensemble, il n’est ni plus immédiat ni plus ancien, ce ne sont pas les éléments qui déterminent l’ensemble, mais l’ensemble qui détermine les éléments : la connaissance du tout et de ses lois, de l’ensemble et de sa structure, ne saurait être déduite de la connaissance séparée des parties qui le composent : cela veut dire qu’on peut regarder une pièce d’un puzzle pendant trois jours et croire tout savoir de sa configuration et de sa couleur sans avoir le moins du monde avancé : seule compte la possibilité de relier cette pièce à d’autres pièces et, en ce sens, il y a quelque chose de commun entre l’art du puzzle et l’art du go ; seules les pièces rassemblées prendront un caractère lisible, prendront un sens : considérée isolément, une pièce d’un puzzle ne veut rien dire ; elle est seulement question impossible, défi opaque ; mais à peine a-t-on réussi, au terme de plusieurs minutes d’essais et d’erreurs, ou en une demi-seconde prodigieusement inspirée, à la connecter à l’une de ses voisines, que la pièce disparaît, cesse d’exister en tant que pièce : l’intense difficulté qui a précédé ce rapprochement, et que le mot puzzle — énigme — désigne si bien en anglais, non seulement n’a plus de raison d’être, mais semble n’en avoir jamais eu, tant elle est devenue évidence : les deux pièces miraculeusement réunies n’en font plus qu’une, à son tour source d’erreur, d’hésitation, de désarroi et d’attente. » (PEREC Georges, La vie mode d’emploi, Éditions Hachette, 1978, pp. 235-236.)
“there’s really a trend toward ATLs ( Acronyms of Three Letters).”
“In theory there is no difference between theory and practice. In practice there is.” Yogi Berra
“Les décorations, c’est comme les bombes, ça tombe toujours sur ceux qui ne les méritent pas” Me Dupond-Moretti
“Science is what we understand well enough to explain to a computer. Art is everything else we do.” D. Knuth, foreword to “A=B” (1995)
“les cons ça ose tout et c’est même à ça qu’on les reconnaît” (Audiard)
“All generalisations are dangerous, including this one.” (Alexandre Dumas)
“Il vaut mieux mobiliser son intelligence sur des conneries que mobiliser sa connerie sur des choses intelligentes.” Jacques Rouxel
“Nothing in biology makes sense except in the light of evolution”. (Theodosius Dobzhansky, 1900–1975)
“Copy from one, it’s plagiarism; copy from two, it’s research.” (Wilson Mizner)
“In the past the man has been first, in the future the system must be first.” (F. Taylor)
“L’autorité n’admet que deux rôles : le bourreau et la victime, transforme les gens en poupées qui ne connaissent plus que peur et haine, tandis que la culture plonge dans les abysses. L’autorité déforme ses enfants et change leur amour en un combat de coq… L’effondrement de l’autorité aura des répercussions sur le bureau, l’église et l’école. Tout est lié. L’égalité et la liberté ne sont pas des luxes que l’on écarte impunément. Sans ceux-ci, l’ordre ne peut survivre longtemps sans se rapprocher de profondeurs inimaginables.” Alan Moore, V pour Vendetta
“In a widely circulated joke [from the days of the first computer], a group of engineers assemble the most powerful computer that had ever been conceived and ask it the ultimate question: Is there a God? After several tense minutes of clicking and clacking and flashing of lights, a card pops out which reads: There is ‘’now’’.” (Alwyn Scott in ‘‘How Smart is a Neuron?’’ in A Review of Christof Kochs’ ‘‘Biophysics of Computation’’ )
“Que les cons le restent!”
Those who can – do. Those who can’t – teach. (H.L. Mencken). Those who cannot teach – administrate. (Martin)
Under capitalism, man exploits man. Under communism, it’s just the opposite. (John Kenneth Galbraith)
Love is the triumph of imagination over intelligence. (H. L. Mencken)
The power of accurate observation is commonly called cynicism by those who have not got it. (George Bernard Shaw)
Remember, beneath every cynic there lies a romantic, and probably an injured one. (Glenn Beck)
“If we see the light at the end of the tunnel, it’s the light of an oncoming train.” – Robert Lowell
“Any intelligent fool can make things bigger, more complex, and more violent. It takes a touch of genius – and a lot of courage – to move in the opposite direction” – Albert Einstein
“Je sais ce que je crois. Je continuerais à exprimer ce que je crois, et ce que je crois… je crois que ce que je crois est bien.”- GWB
“Soudain, je ne sais comment, le cas fut subit, je n’eus loisir de le considérer, Panurge, sans autre chose dire, jette en pleine mer son mouton criant et bêlant. Tous les autres moutons, criant et bêlant en pareille intonation, commencèrent à se jeter et à sauter en mer après, à la file. La foule était à qui le premier y sauterait après leur compagnon. Il n’était pas possible de les en empêcher, comme vous savez du mouton le naturel, toujours suivre le premier, quelque part qu’il aille.” Rabelais
“Personne ne peut dire dans quel but l’homme a été amené en ce monde, ni quelle sera la destinée de l’espèce. Cependant, il y a de grands esprits qui ne vivent pas pour leur bien-être présent mais en vue d’une fin impersonnelle, comme un coureur qui s’épuiserait dans une course de relais, pour un trophée qu’il ignore et qu’un autre remportera.” Charles Morgan, Essai sur l’unité de l’esprit.
“Science sans conscience n’est que ruine de l’âme.” (Rabelais, 1532)
“Linux is only free if your time has no value.” (Jamie Zawinski)
Napoléon : Monsieur de Laplace, je ne trouve pas dans votre système mention de Dieu ? Laplace : Sire, je n’ai pas eu besoin de cette hypothèse. (d’autres savants ayant déploré que Laplace fasse l’économie d’une hypothèse qui avait justement “le mérite d’expliquer tout”, Laplace répondit cette fois-ci à l’Empereur : Laplace : Cette hypothèse, Sire, explique en effet tout, mais ne permet de prédire rien. En tant que savant, je me dois de vous fournir des travaux permettant des prédictions "
“The supreme goal of all theory is to make the irreducible basic elements as simple and as few as possible without having to surrender the adequate representation of a single datum of experience” often paraphrased as “Theories should be as simple as possible, but no simpler.” Albert Einstein (1933)
“The surest sign of the existence of extra- terrestrial intelligence is that they never bothered to come down here and visit us!” Calvin
«Si tu manges le fruit d’un grand arbre, n’oublie jamais de remercier le vent!» ‘’tradition orale bambara au Mali’’
“Lorsque vous avez éliminé l’impossible, ce qui reste, si improbable soit-il, est nécessairement la vérité.” - Arthur Conan Doyle - ‘‘Le signe des Quatre’’
“I have come to believe that the whole world is an enigma, a harmless enigma that is made terrible by our own mad attempt to interpret it as though it had an underlying truth.” – Umberto Eco
Nos idées doivent être aussi vastes que la nature pour pouvoir en rendre compte.” Arthur Conan Doyle
“Tout le monde savait que ce truc là était impossible a faire. Jusqu’au jour ou est arrivé quelqu’un qui ne le savait pas, et qui l’a fait.” Winston Churchill
“Ce proverbe, je l’ai sur le bout de la… " – Manu (2006-01-23T19:34:16Z)
“When you can measure what you are speaking about and express it in numbers, you know something about it; but when you cannot measure it, when you cannot express it in numbers, your knowledge is of the meager and unsatisfactory kind.” ‘‘Lord Kelvin’’
I know you believe you understand what you think I said, but I am not sure you realize that what you heard is not what I meant. ‘‘Richard Nixon’’
Try to understand everything, but believe nothing! ‘‘Unknown’’
George Walker Bush a propos de ses démentis sur la cocaïne, répond « I haven’t denied anything. »
Bayes maxim : “condition the joint probability on what we know and marginalize on what we don’t care” John Coughlan (in prob. models / kersten)
Monty Python’s “Life of Brian”: {{{(Brian)-“You are all individuals!” (crowd)-“We are all individuals!"(Brian)-“You have to be different!” (crowd)-“Yes, we are all different!” (loner)-“I’m not.”}}}
Monty Python’s “Life of Brian”: (Brian:) “You have to work it out for yourselves!” (Crowd:) “Yes, we have to work it out for ourselves… (silence) Tell us more!”
“Combien d’autres corps célestes, outre ces comètes, se meuvent en secret sans jamais se montrer aux yeux des hommes. Dieu n’a pas fait toutes les choses pour l’homme.” Sénéque
Hawking’s principle for popularizations : “each math symbol reduces the potential readership by a factor r = 1/2”
Les ordinateurs sont trop fiables pour remplacer rellement les humains.
Prediction is very difficult, especially about the future. Niels Bohr
On peut vous le faire :
- bien
- vite
- pour peu cher Ne choisissez pas plus de deux options.
s. v..s p..v.z c.mpr.ndr. c.l. v..s p..v.z .tr. d.v.l.ppé
Intelligence artificielle : art de programmer les ordinateurs de sorte qu’ils se comportent comme ils le font dans les films.
hypoaristerolactothérapie : méthode de dépannage des machines par le coup de pied en bas à gauche.
Le peu que je sais , c’est à mon ignorance que je le dois .GUITRY , Sacha
TOULET , Paul-Jean “Apprends àte connaître : tu t’aimeras moins . Et à connaître les autres , tu ne les aimeras plus.
Occam’s razor : “Accept the simplest explanation that fits the data.”
“On two occasions, I have been asked [by members of Parliament], ‘Pray, Mr. Babbage, if you put into the machine wrong figures, will the right answers come out?’ I am not able to rightly apprehend the kind of confusion of ideas that could provoke such a question.”– Charles Babbage (1791-1871)
“Reality is that which, when you stop believing in it, doesn’t go away”. Philip K. Dick
“Puisque ce désordre nous échappe, feignons d’en être l’organisateur. " Cocteau
Non seulement la solution n’existe pas, mais en plus elle n’est pas unique.
Detection is, or ought to be, an exact science, and should be treated in the same cold and unemotional manner. You have attempted to tinge it with romanticism, which produces much the same effect as if you worked a love-story or an elopement into the fifth proposition of Euclid. – SHERLOCK HOLMES ‘‘Sign of The Four’’, Chapter 1
" Act without doing; work without effort. Think of the small as large and the few as many. Confront the difficult while it is still easy; accomplish the great task by a series of small acts. " Lao-Tze
“Les mathématiques ne sont pas une moindre immensité que la mer” V. Hugo
“Le hasard n’est que la mesure de notre ignorance” Henri Poincaré, La science et l’hypothèse
“Je répugne toute religion qui ne se voit philosophe” Lolo Tseu

Sans gravité – une poétique de l’air

Wed, 20 Apr 2016 00:00:00 +0000

« Densité flou » (2019)

La perception est notre capacité à interpréter les informations que nous recevons à travers nos sens. Parfois, elle nous fait voir des objets qui n’existent pas, comme un visage dans les textures d’un rocher.

Ce phénomène est mobilisé dans Densité flou, présentée à Avignon en 2019 (figure 3), qui consiste en un ensemble de triangles accolés et disposés aléatoirement sur une surface. La forte densité des triangles induit la perception de formes imaginaires, comme des voiles, des perspectives ou des visages (voir cet article).

Étienne Rey, Horizon faille - Densité flou (2019), exposition Sans gravité - une poétique de l’air, Ardenome, Avignon. © En revenant de l’expo

« Tension superficielle » (2019)

Étienne Rey, Horizon faille - Tension superficielle (2019), exposition Sans gravité - une poétique de l’air, Ardenome, Avignon. © En revenant de l’expo

Dans le cadre de « Sans gravité, une poétique de l’air »

Étienne Rey / Mathilde Lavenne / Hugo Deverchère / Edith Dekyndt - 23 mars > 22 juin 2019

Sans Gravité a été conçue par EDIS dans le cadre de « Chroniques, Biennale des Imaginaires Numériques », qui réunit un ensemble d’institutions culturelles de la région PACA. Après Aix-Marseille, l’Ardenome à Avignon constitue la seconde étape de ce parcours régional.

Horizon faille est une installation globale qui cherche à défier la gravité de la nature. Prenant appui sur deux notions dont l’artiste a fait ses motifs principaux, les failles du paysage et l’immatérielle ligne d’horizon, elle relève autant de la poésie que de l’expérience sensorielle. La notion de faille exprime la fracture, au sens géologique. Elle est à considérer comme un interstice, une zone de transformation, un passage d’un état à un autre. De même, l’horizon scinde la terre du ciel dans une tentative de géométrisation de l’univers et de mise en espace des éléments naturels. Ligne de partage intangible, ce fil tendu désigne aussi le seuil de vision du paysage. C’est la ligne imaginaire qui se forme à partir de notre position dans l’espace, ce qui échappe à la vue comme à la représentation.

L’ensemble de ces œuvres résonne en échos visuels. Elles décrivent des mouvements, des points de rupture, forment des zones de passage, et explorent des états de métamorphose issus d’un paysage initial dont les perspectives ont été dépliées. En parcourant ces différentes propositions plastiques du regard, le visiteur prend conscience de l’espace qui l’entoure, et qui le trouble à la fois. Un espace élastique, démultiplicateur, qui lui offre une diversité d’angles dans lesquels il peut se perdre à loisir, comme en état d’apesanteur. Le monde n’est pas figé : il est une dérive constante, une recomposition permanente.

Véronique Baton

Accompagnement réalisation : Atelier Ni et Guillaume Stagnaro.
Variable Density et Tension superficielle en collaboration avec Laurent Perrinet, chercheur à l’Institut de Neurosciences de la Timone (INT).
Tirage sérigraphique : Atelier Tchikebe.

Liens

Voir aussi

Repères

Salon international d’art contemporain ART-O-RAMA.
Salon : 31 août > 2 septembre 2018.
Exposition : 9 septembre 2018.
Espace partenaires - J1, quai de la Joliette, Marseille 2e.

TRAMES

Wed, 20 Apr 2016 00:00:00 +0000

TRAMES

À la Fondation Vasarely, à Aix-en-Provence, Étienne Rey a installé, dans la salle des Intégrations architectoniques, un ballet visuel hypnotique.

« Trame instabilité » est un travail en cours de recherche. Le projet s’appuie sur des principes d’occultations partielles en couches, associées à des trames qui font émerger une dimension immatérielle. L’expérience de perception de ces motifs produit un basculement : le motif réel passe au second plan pour laisser place à l’émergence d’une figure du vide. C’est dans ces blancs immatériels que des formes apparaissent et vacillent, occupant tout notre champ visuel. Ces apparitions virtuelles, purs phénomènes optiques, n’existent pas dans notre monde « physique ».

Ce qui est en jeu ici, c’est l’émergence de motifs virtuels, issus de la relation entre une réalité physique (grandeur et ordonnancement des trames) et notre physiologie perceptive. Face à ces motifs, ce qui saute aux yeux, plus que le motif réel, c’est sa résultante instable et éphémère, qui fait apparaître une richesse de figures géométriques se transformant avec le temps d’observation et le point de vue.

Sur ce principe de dispositif optique, le travail de chaque motif, lié à un séquençage de trames, conduit à faire apparaître des compositions et des émergences de formes spécifiques. Cette expérience perceptive explore les notions d’instabilité, de flux et d’émergence, et donne à entrevoir des formes que l’on retrouve dans la nature : dessin du pelage d’un zèbre, accumulation de bulles de savon, ou encore compositions chimiques issues de la théorie de la morphogenèse de Turing.

L’œuvre « Trames Instabilité » (voir aussi cet article) d’Étienne Rey montre comment les principes anatomiques de la formation de l’image sur la rétine peuvent être mobilisés dans l’art. L’artiste dispose des motifs élémentaires sur une grille hexagonale dense et rythmique. Une seconde grille, superposée en profondeur, crée un effet de moiré d’oscillation plus lente. Cette œuvre est calibrée pour entrer en résonance avec les limites induites par l’anatomie de la rétine. Les deux échelles entrent en résonance avec l’arrangement des photorécepteurs et produisent une impression d’instabilité. Les points semblent s’organiser en alignements périphériques, suggérant une organisation en profondeur ; mais cette perception disparaît dès qu’on tente de la saisir, à la faveur d’un mouvement oculaire (par exemple une saccade), ce qui invite à la remplacer par une autre.

En collaboration avec le chercheur Laurent Perrinet, CNRS-AMU / Institut de Neurosciences de la Timone.

Trame, Élasticité et Écran n°3 ont également été présentés au festival Ososphère, à Strasbourg, en avril 2017.

Voir aussi

TROPIQUE

Wed, 20 Apr 2016 00:00:00 +0000

TROPIQUE

« Tropique » est une installation artistique créée par Etienne Rey en collaboration avec Wilfried Wendling (son) et sous mon expertise scientifique. Elle a été produite pour l’Année européenne de la culture d’Aix-Marseille et présentée en 2013 à la fondation Vasarely. Cette installation immersive consiste en une sculpture de lumière incluse dans un espace fermé de 20 mètres de longueur sur 15 mètres de large. La salle est remplie de minuscules billes d’eau transparentes en suspension. Elles produisent une diffraction visible lorsqu’elles sont illuminées par les vidéoprojecteurs qui sont placés aux bords opposés de la salle. Les sources de lumière projettent des segments qui composent l’alphabet de la sculpture. Chaque segment est caractérisé par sa position, sa longueur et son orientation et chacun crée une lame de lumière dans l’espace de la salle. Une fois les segments combinés, ils forment un monde propre à la sculpture et isolé du monde habituel (voir aussi cet article). La grammaire qui régit les mouvements de ces segments est inspirée par les forces d’attraction et de répulsion observées aux tailles microscopiques des cellules et macroscopique des galaxies. Cette population de segments évoluait alors comme un système autonome, sans scénario pré-écrit ou enregistré et complété par une synchronisation des différentes sources de lumière ainsi que du système de génération spatiale du son. Un point crucial de l’installation était d’introduire une interaction intime entre ce système et chaque observateur. Un discret système de capteurs de mouvement permettait de localiser la présence des différents observateurs et de modifier la configuration de la sculpture en fonction de leurs mouvements. Le système évoluait ainsi de façon autonome d’une sculpture de lumière que l’on pouvait regarder et toucher à une configuration dans laquelle le spectateur était plongé dans un monde propre, intime. Dans cet état, les segments alignés autour de l’observateur formaient une “aura” où tout repère de perspective était perdu. Ce dispositif, en manipulant visible et invisible, levait alors le voile sur des mécanismes cachés de la perception

https://github.com/NaturalPatterns/Tropique

‘‘Etienne Rey investigates the invisible and mutual relationships which take place between human and his environment. Prize-winner of the 1st call for projects of the RAN, its project of immersive installation Tropique puts in link the perception of the space connected to the movement, to the light and to the sound. Within the framework of a residence of creation in the Centre des arts, the object of which is ” to sculpt the light “, he presents a work in progress of this installation.’’

Tropique est une installation environnementale, un espace vide de matière, qui se densiﬁe en ondes sonores et lumineuses, activées et modulées par la présence et l’activité humaines. Ce projet met en lien la perception de l’espace articulée au mouvement, à la lumière et au son. Les personnes qui se situent dans l’espace sont entourées d’une aura lumineuse et sonore qui ﬂuctue en fonction des mouvements et de la proximité des corps.

Etienne Rey investigates the invisible and mutual relationships which take place between human and his environment. Prize-winner of the 1st call for projects of the RAN, its project of immersive installation Tropique puts in link the perception of the space connected to the movement, to the light and to the sound. Within the framework of a residence of creation in the Centre des arts, the object of which is ” to sculpt the light “, he presents a work in progress of this installation.''

“Tropique plonge le visiteur au coeur d’un espace embrumé, sculpté par la lumière et le son. Expérience sensorielle, le monde de Tropique évolue dans un entre-deux, rendant palpables des matérialités d’ordinaires invisibles. Expérience perceptive, le dispositif irradie l’espace, l’incorpore, l’amalgame, le dilate. La lumière se diffuse jusqu’à modifier notre rapport à l’espace, elle le redessine à travers notre propre vision et provoque une expérience personnelle, une émotion visuelle. L’environnement réagit aux variations de l’activité dans l’installation, à la façon dont nous l’habitons et le transformons. Tropique contruit un espace dynamique une architecture mobile à l’état de l’air, en miroir à notre présence. Ce qui est révélé est un ensemble vivant, la plupart du temps imperceptible, comme une mise une lumière de notre écosystème et de ses interrelations. Ce projet est élaboré avec le concours d’une équipe pluridisciplinaire composée d’un chercheur en Neuroscience : Laurent Perrinet, d’un compositeur : Wilfried Wendling d’un ingénieur : Julien Marro Dauzat.”

Accueilli en résidence dans le cadre des résidences de recherche de l’IMéRA pendant 6 mois (3 périodes de 2 mois),et soutenu dans le cadre d’un Atelier de l’!EuroMéditerranée, ce projet est élaboré en collaboration avec des chercheurs. Nous abordons ainsi les questions de la cognition et de la perception de l’espace liées à la vue, à l’audition, et au déplacement, auxquelles nous lierons les questions relatives à la diffusion de phénomènes ondulatoires.

news

space odyssée à l’institut francais en Coree du Sud de juin a octobre 2016
Un entretien d’ER durant le Mois multi 2015

Installation Space Odyssey : Tournée en Corée avec Mac de Créteil en 2016 / dates et lieux à venir.
Installation Space Odyssey : FESTIVAL VIA / MAUBEUGE / 12 AU 22 MARS 2015 - FESTIVAL EXIT / CRÉTEIL / 26 MARS AU 05 AVRIL 2015 - LE PRINTEMPS À SAINT SAUVEUR / LILLE / 27 AVRIL 2016 AU 28 AOÛT 2016 : Home Cinema. À lire, sur digitatarti. Installation Tropique : Festival international d’arts multidisciplinaires et électroniques Le Mois Multi 16 / Québec du 4 février au 1 mars 2015

Installation Space Odyssey : Lille 3000, du 26 SEPT 2015 > 17 JAN 2016
Installation Space Odyssey : FESTIVAL INTERNATIONAL EXIT 2015 Créteil du 26 MARS -> 05 AVRIL 2015
Installation Space Odyssey : Festival Via 2015, Maubeuge du jeudi 12 mars 2015 au dimanche 22 mars 2015
Du 13 au 23 Mars 2014: TROPIQUE @ FESTIVAL VIA : Depuis presque 30 ans, le Festival VIA flirte avec les frontières des territoires artistiques, à la croisée des arts de la scène, de la création technologique et numérique. Toujours plus international et interdisciplinaire, VIA traduit, à Maubeuge et à Mons, la vitalité de la scène contemporaine. Il est également à noter que cette édition préfigure la Capitale européenne de la culture 2015 qui se déroulera dans ces deux villes l’année prochaine. Pour cette nouvelle édition de VIA sera présentée l’installation Tropique d’Etienne Rey, produite par Seconde Nature et récemment dévoilée lors du festival « Chroniques des Mondes Possibles » dans le cadre d’E-topie, Marseille-Provence 2013.
16 novembre au 15 décembre 2013: présentation à Paris dans le cadre du festival nemo ; écouter la tête au carré sur France Inter
10 Octobre au 10 novembre 2013: présentation finale à la fondation Vasarely à Aix-en-Provence dans le cadre du festival e-Topie, cf cahier beaux-arts de libé, la provence : 10450 spectateurs sur 32 jours
Juin 2013: résidence à l’INT
Décembre 2012: dans le programme officiel
Décembre 2012: signature de la convention avec le CNRS
Tropique est présenté 07 au 14 décembre 2012, dans le cadre du festival “Les nuits de l’Ososphère” de Strasbourg
Juin 2012: Tropique en résidence à la fondation Vasarely
Mars 2012: Tropique à Nantes
Arte creative
Tropique @ RAN (Enghien-les-Bains)
Etienne Rey Tropique Experimentation Film2

Turbulences

Wed, 20 Apr 2016 00:00:00 +0000

Turbulences

Installation in situ, 2018; Collection of the François Schneider Foundation, Wattwiller I 2018

“En agissant sur les variations et les rayonnements d’ordre physique, Etienne Rey fait apparaître l’épaisseur existentielle du vide.” Bénédicte Chevallier, Mécènes du Sud

L’installation Turbulences explore l’émergence de caustiques, phénomènes caractéristiques de la relation entre l’eau, la lumière et l’air. Le mouvement y perturbe un état optique stable. La turbulence des plis lumineux donne l’illusion d’un corps flottant.

Installation immersive plastique et sonore, l’expérience de l’oeuvre se joue dans l’exploration de dimensions immatérielles par l’observateur.

Création originale pour la Fondation François Schneider Production : Quatre 4.0 / L’Ososphère, en partenariat avec la Fondation François Schneider et le soutien de la Région Grand Est Accompagnement, production déléguée : bOssa

INAUGURATION : SAMEDI 27 OCTOBRE 2018
EXPOSITION > 20 JANVIER 2019
FONDATION FRANÇOIS SCHNEIDER - 27 RUE DE LA PREMIÈRE ARMÉE, 68700 WATTWILLER

2014-04-17: Soutenance d'habilitation à diriger des recherches (HDR)

Thu, 17 Apr 2014 00:00:00 +0000

Quand: le 17 avril 2014 de 14 H30 à 16 H 30,

Quoi: “Codage prédictif dans les transformations visuo-motrices”

Laurent U Perrinet (2014). Codage prédictif dans les transformations visuo-motrices.
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Voir une extension dans
Laurent U Perrinet (2020). La vision comme processus prédictif: Une approche bio-mimétique.
PDF Cite Code URL PDF

Lieu: salle Henri Gastaut, au rez de chaussée de l’INT (how to get there)

La soutenance a été suivie d’un pot au R+4 de l’Institut de Neurosciences de la Timone (how to get there)

Jury

La soutenance est ouverte à tous, merci d’annoncer votre présence à laurent.perrinet@univ-amu.fr

Le jury est composé par::

Prof. Laurent Madelain, Université Lille III
Dr. Alain Destexhe, Université Paris XI (Rapporteur)
Prof. Gustavo Deco, Universitat Pompeu Fabra, Barcelona (Rapporteur)
Dr. Guillaume Masson, Aix-Marseille Université
Dr. Viktor Jirsa, Aix-Marseille Université (Rapporteur)
Prof. J.-L. Mege, Aix-Marseille Université

2010-06-22 : CodeJamNr4

Tue, 22 Jun 2010 00:00:00 +0000

We held a CodeJam 22nd-24th June 2010, in Marseille.

From the website:

The goal of the FACETS CodeJam workshops is to catalyze open-source, collaborative software development in computational and systems neuroscience and neuroinformatics, by bringing together researchers, students and engineers to share ideas, present their work, and write code together. The general format of the workshops is to dedicate the mornings to invited and contributed talks, leaving the afternoons free for discussions and code sprints.
For the 4th FACETS CodeJam, the main theme of the meeting will be workflows: what are the best practices for combining different tools (simulators, analysis tools, visualization tools, databases etc.) to ensure the efficient and reproducible flow of data and information from experiment conception to publication and archiving?
(…)
The meeting organizers gratefully acknowledge the support of the European Union through the FACETS Project (grant no. IST-2005-15879), and the International Neuroinformatics Co-ordinating Facility (INCF). We also wish to express our great appreciation to the DyVA team at the Institut de Neurosciences Cognitives de la Méditerranée for providing us with a great location and much assistance.
http://neuralensemble.org/meetings/CodeJam4.html
FACETS code jam #4{.https}

2010-05-27 : Neurocomp08

Thu, 27 May 2010 00:00:00 +0000

2008-10-08 : Deuxième conférence française de Neurosciences Computationnelles, “Neurocomp08”

La deuxième conférence française de Neurosciences Computationnelles, “Neurocomp08”, s’est déroulée à la Faculté de Médecine de Marseille du 8 au 11 octobre 2008. Cette conférence, organisée par le groupe de travail Neurocomp, a permis de réunir les principaux acteurs français du domaine (francophones ou non). Le champ des Neurosciences Computationnelles porte sur l’étude des mécanismes de calcul qui sont à l’origine de nos capacités cognitives. Cette approche nécessite l’intégration constructive de nombreux domaines disciplinaires, du neurone au comportement, des sciences du vivant à la modélisation numérique. Avec ce colloque, nous avons offert un lieu d’échanges afin de favoriser des collaborations interdisciplinaires entre des équipes relevant des neurosciences, des sciences de l’information, de la physique statistique, de la robotique. Cette édition a également été l’occasion d’ouvrir le cadre à de nouveaux domaines (modèles pour l’imagerie, interfaces cerveau-machine,…) notamment grâce à des ateliers thématiques (une nouveauté dans cette édition). Certains des principaux enjeux du domaine ont été présentés par quatre conférenciers invités : Ad Aertsen (Freiburg, Allemagne), Gustavo Deco (Barcelone, Espagne), Gregor Schöner (Bochum, Allemagne), Andrew B. Schwartz (Pittsburgh, USA). Des interventions orale plus courtes et plus spécifiques étaient également au programme, sur la base d’une sélection du comité de lecture. Une cinquantaine de posters ont également été présentés au cours de ces journées. Le premier jour était consacré aux modèles de la cellule neurale, aux modèles des traitements visuels et corticaux, ainsi qu’aux modèles de réseaux de neurones bio-mimétiques. La seconde journée était consacrée aux interfaces cerveau-machine, à la dynamique des grands ensembles de neurones, à la plasticité fonctionnelle et aux interfaces neurales. Enfin, la journée de samedi était consacrée à des ateliers thématiques, l’un sur les interfaces cerveau-machine, l’autre sur la vision computationnnelle. Cette conférence a connu un beau succès de par l’affluence (200 personnes environ) et la qualité des interventions. Ce succès tient également au fort soutien financier et organisationnel qu’elle a obtenu de ses partenaires. Les organisateurs remercient le CNRS, la Société des neurosciences, le conseil régional de la région Provence Alpes Côte d’Azur, le conseil général des Bouches de Rhône, la mairie de Marseille, l’université de Provence, l’IFR “Sciences du cerveau et de la cognition”, l’INRIA, ainsi que la faculté de médecine de Marseille et l’université de la Méditerranée qui ont hébergé la conférence.

Les actes de la conférence regroupant les 68 contributions sont disponibles sur le serveur HAL dédié.

Computational Neuroscience: From Representations to Behavior

Wed, 08 Oct 2008 00:00:00 +0000

Date: 27-28 May 2010
Location: Amphithéâtre Charve at the Saint-Charles’ University campus
- Métro : Line 1 et 2 (St Charles), a 5 minute walk from the railway station.
- Map (Amphithéâtre Charve, University Main Entrance, etc.)
- Metro, Bus and Tramway

Computational Neuroscience emerges now as a major breakthrough in exploring cognitive functions. It brings together theoretical tools that elucidate fundamental mechanisms responsible for experimentally observed behaviour in the applied neurosciences. This is the second Computational Neuroscience Workshop organized by the “NeuroComp Marseille” network.

It will focus on latest advances on the understanding of how information may be represented in neural activity (1st day) and on computational models of learning, decision-making and motor control (2nd day). The workshop will bring together leading researchers in these areas of theoretical neuroscience. The meeting will consist of invited speakers with sufficient time to discuss and share ideas and data. All conferences were in English.

Program

27 May 2010 Neural representations for sensory information & the structure-function relation

9h00-9h30

Reception and coffee

9h30-10h00

Laurent Perrinet Institut de Neurosciences Cognitives de la Méditerranée, CNRS and Université de la Méditerranée - Marseille «Presentation of the Workshop and Topic»

10h00-11h00

Gabriel Peyré CNRS and Université Paris-Dauphine «Sparse Geometric Processing of Natural Images» In this talk, I will review recent works on the sparse representations of natural images. I will in particular focus on both the application of these emerging models to image processing problems, and their potential implication for the modeling of visual processing. Natural images exhibit a wide range of geometric regularities, such as curvilinear edges and oscillating textures. Adaptive image representations select bases from a dictionary of orthogonal or redundant frames that are parameterized by the geometry of the image. If the geometry is well estimated, the image is sparsely represented by only a few atoms in this dictionary. On an ingeniering level, these methods can be used to enhance the resolution of super-resolution inverse problems, and can also be used to perform texture synthesis. On a biological level, these mathematical representations share similarities with low level grouping processes that operate in areas V1 and V2 of the visual brain. We believe both processing and biological application of geometrical methods work hand in hand to design and analyze new cortical imaging methods.

11h00-12h00

Jean Petitot Centre d’Analyse et de Mathématique Sociales, Ecole des Hautes Etudes en Sciences Sociales - Paris «Neurogeometry of visual perception» In relation with experimental data, we propose a geometric model of the functional architecture of the primary visual cortex (V1) explaining contour integration. The aim is to better understand the type of geometry algorithms implemented by this functional architecture. The contact structure of the 1-jet space of the curves in the plane, with its generalization to the roto-translation group, symplectifications, and sub-Riemannian geometry, are all neurophysiologically realized by long-range horizontal connections. Virtual structures, such as illusory contours of the Kanizsa type, can then be explained by this model.

12h00

Lunch

14h00-14h45

Peggy Series Institute for Adaptive and Neural Computation, Edinburgh «Bayesian Priors in Perception and Decision Making» We’ll present two recent projects:

The first project (with M. Chalk and A. R. Seitz) is an experimental investigation of the influence of expectations on the perception of simple stimuli. Using a simple task involving estimation and detection of motion random dots displays, we examined whether expectations can be developed quickly and implicitly and how they affect perception. We find that expectations lead to attractive biases such that stimuli appear as being more similar to the expected one than they really are, as well as visual hallucinations in the absence of a stimulus. We discuss our findings in terms of Bayesian Inference.
In the second project (with A. Kalra and Q. Huys), we explore the concepts of optimism and pessimism in decision making. Optimism is usually assessed using questionnaires, such as the LOT-R. Here, using a very simple behavioral task, we show that optimism can be described in terms of a prior on expected future rewards. We examine the correlation between the shape of this prior for individual subjects and their scores on questionnaires, as well as with other measures of personality traits.

14h45-15h45

Heiko Neumann (in collaboration with Florian Raudies) Inst. of Neural Information Processing, Ulm University Germany «Cortical mechanisms of transparent motion perception – a neural model» Transparent motion is perceived when multiple motions different in directions and/or speeds are presented in the same part of visual space. In perceptual experiments the conditions have been studied under which motion transparency occurs. An upper limit in the number of perceived transparent layers has been investigated psychophysically. Attentional signals can improve the perception of a single motion amongst several motions. While criteria for the occurrence of transparent motion have been identified only few potential neural mechanisms have been discussed so far to explain the conditions and mechanisms for segregating multiple motions. A neurodynamical model is presented which builds upon a previously developed neural architecture emphasizing the role of feedforward cascade processing and feedback from higher to earlier stages for selective feature enhancement and tuning. Results of computational experiments are consistent with findings from physiology and psychophysics. Finally, the model is demonstrated to cope with realistic data from computer vision benchmark databases. Work supported by European Union (project SEARISE), BMBF, and CELEST

15h45-15h00

Coffee break

16h00-17h00

CANCELED Rudolf Friedrich Institute für Theoretische Physik Westfälische Wilhelms Universität Münster «Windows to Complexity: Disentangling Trends and Fluctuations in Complex Systems» In the present talk, we discuss how to perform an analysis of experimental data of complex systems by disentangling the effects of dynamical noise (fluctuations) and deterministic dynamics (trends). We report on results obtained for various complex systems like turbulent fields, the motion of dissipative solitons in nonequilibrium systems, traffic flows, and biological data like human tremor data and brain signals. Special emphasis is put on methods to predict the occurrence of qualitative changes in systems far from equilibrium. [1] R. Friedrich, J. Peinke, M. Reza Rahimi Tabar: Importance of Fluctuations: Complexity in the View of stochastic Processes (in: Springer Encyclopedia on Complexity and System Science, (2009))

17h00-17h45

General Discussion

28 May 2010 Computational models of learning and decision making

9h30-10h00

Andrea Brovelli* Institut de Neurosciences Cognitives de la Méditerranée, CNRS and Université de la Méditerranée - Marseille «An introduction to Motor Learning, Decision-Making and Motor Control»

10h00-11h00

Emmanuel Daucé Mouvement & Perception, UMR 6152, Faculté des sciences du sport «Adapting the noise to the problem : a Policy-gradient approach of receptive fields formation» In machine learning, Kernel methods are give a consistent framework for applying the perceptron algorithm to non-linear problems. In reinforcement learning, the analog of the perceptron delta-rule is called the “policy-gradient” approch proposed by Williams in 1992 in the framework of stochastic neural networks. Despite its generality and straighforward applicability to continuous command problems, quite few developments of the method have been proposed since. Here we present an account of the use of a kernel transformation of the perception space for learning a motor command, in the case of eye orientation and multi-joint arm control. We show that such transformation allows the system to learn non-linear transformation, like the log-like resolution of a foveated retina, or the transformation from a cartesian perception space to a log-polar command, by shaping appropriate receptive fields from the perception to the command space. We also present a method for using multivariate correlated noise for learning high-DOF control problems, and propose some interpretations on the putative role of correlated noise for learning in biological systems.

11h00-12h00

Máté Lengyel Computational & Biological Learning Lab, Department of Engineering, University of Cambridge «Why remember? Episodic versus semantic memories for optimal decision making» Memories are only useful inasmuch as they allow us to act adaptively in the world. Previous studies on the use of memories for decision making have almost exclusively focussed on implicit rather than declarative memories, and even when they did address declarative memories they dealt only with semantic but not episodic memories. In fact, from a purely computational point of view, it seems wasteful to have memories that are episodic in nature: why should it be better to act on the basis of the recollection of single happenings (episodic memory), rather than the seemingly normative use of accumulated statistics from multiple events (semantic memory)? Using the framework of reinforcement learning, and Markov decision processes in particular, we analyze in depth the performance of episodic versus semantic memory-based control in a sequential decision task under risk and uncertainty in a class of simple environments. We show that episodic control should be useful in a range of cases characterized by complexity and inferential noise, and most particularly at the very early stages of learning, long before habitization (the use of implicit memories) has set in. We interpret data on the transfer of control from the hippocampus to the striatum in the light of this hypothesis.

12h00-14h00

Lunch

14h00-15h00

Rafal Bogacz Department of Computer Science, University of Bristol «Optimal decision making and reinforcement learning in the cortico-basal-ganglia circuit» During this talk I will present a computational model describing decision making process in the cortico-basal ganglia circuit. The model assumes that this circuit performs statistically optimal test that maximizes speed of decisions for any required accuracy. In the model, this circuit computes probabilities that considered alternatives are correct, according to Bayes’ theorem. This talk will show that the equation of Bayes’ theorem can be mapped onto the functional anatomy of a circuit involving the cortex, basal ganglia and thalamus. This theory provides many precise and counterintuitive experimental predictions, ranging from neurophysiology to behaviour. Some of these predictions have been already validated in existing data and others are a subject of ongoing experiments. During the talk I will also discuss the relationships between the above model and current theories of reinforcement learning in the cortico-basal-ganglia circuit.

15h00-15h30

Coffee break

15h30-16h30

Emmanuel Guigon Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique, UPMC - CNRS / UMR 7222 «Optimal feedback control as a principle for adaptive control of posture and movement»

16h30-17h15

General Discussion

Events & Outreach | Laurent Perrinet

Court-métrage *L’école des Fake News* sur grand écran ! #NOFAKENEWS

Liens utiles

Latest News

Variable Density, série Delaunay

Voir aussi

Autres liens

Open PhD Position in Computational & Systems Neuroscience : 'Neuromodulatory control of predictive processing in visual cortical circuits'

Project Overview

Candidate Profile

Application Details

NeuroTalk sur le thème des métiers du cerveau

Soutenance de Jean-Nicolas Jérémie "Foveal Retinotopy and Dual Pathways: A Computational Model for Active Visual Search"

Résumé

Abstract

Rencontre cinémas & sciences à l'école Air Bel

Résumé :

Problématique générale et enjeux / objectifs

SNUFA 2024

Executive committee.

links

La vibration des apparences

La vibration des apparences

Informations pratiques

Voir aussi

Autres liens

Le mystère de la Joconde éclairé par les neurosciences

Rencontre cinémas & sciences à la prison des Baumettes

Soutenance de thèse Antoine Grimaldi

“Neural computations with precise spiking motifs for dynamic vision” Soutenance de thèse Antoine Grimaldi

Jury

Abstract

Résumé

PhD thesis 'Focus of attention: a sensory-motor task for energy reduction in spiking neural networks'

Context

Subject

Work plan

Year 1

Year 2

Year 3

Required skills

Contacts

Application

References

Participation au jury du RISC

14ème RENCONTRES INTERNATIONALES SCIENCES & CINÉMAS (RISC)

Comment notre cerveau fait-il face à l’incertitude ?

Ce que le paranormal dit de notre cerveau

Postdoc position "Accurate detection of precise spiking motifs in neurobiological data"

Related references

Research context

Cristal N°2

Cristal N°2 - Arbre théorique / 2014

Voir aussi

Horizon Faille @ interstices

Horizon Faille

Festival Interstice, du 5 au 17 octobre 2021 (du mercredi au dimanche, de 14 h à 18 h)

Voir aussi

Soutenance de thèse Angelo Franciosini

“SDPC : a sparse and predictive model of the early visual system” Soutenance de thèse Angelo Franciosini

Jury

Abstract

Résumé

Neural Turing Patterns

Neural Turing Patterns

Les illusions sèment le trouble dans les esprits

PhD offer "Ultra-fast vision using Spiking Neural Networks"

Detailed description: “Ultra-fast vision using Spiking Neural Networks”

Expected profile of the candidate

Research context

FR: Description du sujet de thèse

FR: Contexte de travail

References

2020-03-13: Soutenance de thèse Victor Boutin

Jury

Abstract

Résumé

Postdoc position on Visual computations using Spatio-temporal Diffusion Kernels and Traveling Waves

Detailed description: Visual computations using Spatio-temporal Diffusion Kernels and Traveling Waves

Expected profile of the candidate

Court-métrage L’école des Fake News sur grand écran ! #NOFAKENEWS

2018-04-05 : Probabilities and Optimal Inference to understand the Brain Workshop