Un modèle de rejeu de séquences spatiales dans un réseau Hippocampe-Cortex préfrontal utilisant le reservoir computing

As rats learn to search for multiple sources of food or water in a complex environment, processes of spatial sequence learning and recall in the hippocampus (HC) and prefrontal cortex (PFC) are taking place. Recent studies (De Jong et al. 2011; Carr, Jadhav, and Frank 2011) show that spatial navigation in the rat hippocampus involves the replay of place-cell firing during awake and sleep states generating small contiguous subsequences of spatially related place-cell activations that we will call "snippets". These "snippets" occur primarily during sharp-wave-ripple (SPWR) events. Much attention has been paid to replay during sleep in the context of long-term memory consolidation. Here we focus on the role of replay during the awake state, as the animal is learning across multiple trials.We hypothesize that these "snippets" can be used by the PFC to achieve multi-goal spatial sequence learning.We propose to develop an integrated model of HC and PFC that is able to form place-cell activation sequences based on snippet replay. The proposed collaborative research will extend existing spatial cognition model for simpler goal-oriented tasks (Barrera and Weitzenfeld 2008; Barrera et al. 2015) with a new replay-driven model for memory formation in the hippocampus and spatial sequence learning and recall in PFC.In contrast to existing work on sequence learning that relies heavily on sophisticated learning algorithms and synaptic modification rules, we propose to use an alternative computational framework known as reservoir computing (Dominey 1995) in which large pools of prewired neural elements process information dynamically through reverberations. This reservoir computational model will consolidate snippets into larger place-cell activation sequences that may be later recalled by subsets of the original sequences.The proposed work is expected to generate a new understanding of the role of replay in memory acquisition in complex tasks such as sequence learning. That operational understanding will be leveraged and tested on a an embodied-cognitive real-time framework of a robot, related to the animat paradigm (Wilson 1991) [etc...]Alors que le rat apprend à chercher de multiples sources de nourriture ou d'eau, des processus d'apprentissage de séquences spatiales et de rejeu ont lieu dans l'hippocampe et le cortex préfrontal.Des études récentes (De Jong et al. 2011; Carr, Jadhav, and Frank 2011) mettent en évidence que la navigation spatiale dans l'hippocampe de rat implique le rejeu de l'activation de cellules de lieu durant les étant de sommeil et d'éveil en générant des petites sous séquences contigues d'activation de cellules de lieu cohérentes entre elles. Ces fragments sont observés en particulier lors d'évènements sharp wave ripple (SPWR).Les phénomènes de rejeu lors du sommeil dans le contexte de la consolidation de la mémoire à long terme ont beaucoup attiré l'attention. Ici nous nous focalisons sur le rôle du rejeu pendant l'état d'éveil.Nous formulons l'hypothèse que ces fragments peuvent être utilisés par le cortex préfrontal pour réaliser une tâche d'apprentissage spatial comprenant plusieurs buts.Nous proposons de développer un modèle intégré d'hippocampe et de cortex préfrontal capable de générer des séquences d'activation de cellules de lieu.Le travail collaboratif proposé prolonge les travaux existants sur un modèle de cognition spatiale pour des tâches orientés but plus simples (Barrera and Weitzenfeld 2008; Barrera et al. 2015) avec un nouveau modèle basé sur le rejeu pour la formation de mémoire dans l'hippocampe et l'apprentissage et génération de séquences spatiales par le cortex préfrontal.En contraste avec les travaux existants d'apprentissage de séquence qui repose sur des règles d'apprentissage sophistiquées, nous proposons d'utiliser un paradigme calculatoire appelé calcul par réservoir (Dominey 1995) dans lequel des groupes importants de neurones artificiels dont la connectivité est fixe traitent dynamiquement l'information au travers de réverbérations. Ce modèle calculatoire par réservoir consolide les fragments de séquence d'activations de cellule de lieu en une plus grande séquence qui pourra être rappelée elle-même par des fragments de séquence.Le travail proposé est supposé contribuer à une nouvelle compréhension du rôle du phénomène de rejeu dans l'acquisition de la mémoire dans une tâche complexe liée à l'apprentissage de séquence.Cette compréhension opérationnelle sera mise à profit et testée dans l'architecture cognitive incarnée d'un robot mobile selon l'approche animat (Wilson 1991) [etc...