Neurowissenschaft Caspar Schwiedrzik erforscht das Lernen
Mit einem breiten Methodenspektrum über Mensch, Tier und Computermodell möchte der neu ernannte Professor für Kognitive Neurobiologie Lernprozesse von Grund auf verstehen.
Caspar Schwiedrzik verstärkt seit 1. August 2024 das Team der Fakultät für Biologie und Biotechnologie, an der er die Professur für Kognitive Neurobiologie übernimmt. Zugleich ist er Mitglied des Research Centers One Health Ruhr, in dem die Partner der Universitätsallianz Ruhr kooperieren. Mit Untersuchungen an Menschen, Tieren und mithilfe von Computermodellen ergründet er mit seinem Team die neuronalen Grundlagen des Lernens. Was verändert sich im Gehirn, wenn ein Organismus etwas lernt? Welche Bestandteile sind wichtig, um ein Lernziel zu erreichen? Mit welchen Strategien kann man den Lernerfolg maximieren? Diese und weitere Fragen treiben ihn um.
Erkenntnisse liefern unter anderem bildgebende Verfahren, mit denen die Forschenden die Hirnaktivität von Menschen während des Lernens erfassen. Die gleichen Techniken wendet Schwiedrziks Team auch bei Versuchstieren an. „Das ist für uns sozusagen eine Brückentechnologie, um die Ergebnisse aus den Tierversuchen mit denen von Menschen vergleichen zu können“, erklärt der Psychologe. Um den Lernprozess auch auf anderen Ebenen zu verstehen, nutzt Caspar Schwiedrzik im Tierversuch zudem Methoden, die beispielsweise die Aktivität einzelner Nervenzellen erfassen zu können. „Dies ist notwendig, um nicht nur herauszufinden, wo im Gehirn Lernprozesse stattfinden, sondern auch zu verstehen, welche neuronalen Bausteine ineinandergreifen müssen, um diese Lernprozesse zu ermöglichen“.
Computermodelle liefern neue Hypothesen
Abgerundet wird das Methodenspektrum von der Arbeit mit Computermodellen, die basierend auf Daten von Menschen und Tieren trainiert werden. Anhand der so entstehenden künstlichen neuronalen Netzwerke können die Forschenden Einblicke in die Strukturen und Dynamiken der Lernprozesse gewinnen und neue Hypothesen über das Lernen und für neue Experimente ableiten.
„In einem Projekt wollen wir sozusagen einen digitalen Zwilling erzeugen, der das gleiche Verhalten zeigt wie die Menschen und Tiere in den Versuchen“, erklärt Schwiedrzik. Diese Arbeiten sind eingebettet in das Projekt „Flexible Dimensionality of Representational Spaces in Category Learning“, kurz DimLearn, welches der Europäische Forschungsrat ERC im Rahmen eines Consolidator Grants fördert.
