Modeling cognitive computations with neural metastable states in a biophysical frontal neural network model // Modeling cognitive computations with neural metastable states in a biophysical frontal neural network model

Ce projet étudie un régime récemment identifié de l'activité corticale frontale, appelé « chaos d'état », caractérisé par des états métastables quasi stationnaires émergeant au sein d'une dynamique asynchrone irrégulière. Les objectifs sont d'identifier les mécanismes dynamiques et de connectivité à l'origine de ce régime, de préciser ses relations avec le chaos de type « spiking » et « rate », d'examiner comment il peut émerger de règles de plasticité synaptique, et d'évaluer comment il peut soutenir des computations cognitives.
Bien que l'activité corticale à l'état éveillé paraisse chaotique, elle constitue un substrat spatio-temporel riche permettant des computations flexibles. Une augmentation de l'inhibition lente (GABA-B) a montré qu'elle induit des états métastables durables, structurés à la fois temporellement et spatialement au sein d'assemblées neuronales.
À l'aide de simulations de réseaux biophysiques détaillés, contrôlant la connectivité et l'équilibre excitation/inhibition, le projet caractérisera les statistiques de décharge, la dimensionnalité, les transitions d'états et la réactivité aux entrées. Les résultats attendus visent à identifier les mécanismes et les propriétés computationnelles des dynamiques métastables, notamment leur rôle potentiel dans les fonctions exécutives telles que le compromis exploration–exploitation et la résolution flexible de problèmes.
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This project studies a newly identified regime of frontal cortical activity termed “state chaos,” characterized by quasi-stationary, metastable states emerging within asynchronous irregular dynamics. The goals are to determine the dynamical and connectivity mechanisms that generate this regime, clarify its relationship to spiking and rate chaos, examine how it can arise from synaptic plasticity, and assess how it may support cognitive computations. Although cortical activity in the awake brain appears chaotic, it provides a rich spatio-temporal substrate for flexible computation. Increased slow inhibition (GABA-B) has been shown to induce long-lasting metastable states, structured both temporally and spatially across neuronal assemblies. Using detailed biophysical network simulations with controlled connectivity and excitation/inhibition balance, the project will characterize firing statistics, dimensionality, state transitions, and responsiveness to inputs. The expected outcome is to identify the mechanisms and computational properties of metastable dynamics, particularly their potential role in executive functions such as exploration–exploitation trade-offs and flexible problem solving.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)

Concours pour un contrat doctoral

Sorbonne Université SIS (Sciences, Ingénierie, Santé)

158 Cerveau, cognition, comportement

Master en neurosciences, cognition, modélisation, physique, ou maths.
Master in either neurosciences, cognition, modeling, physics, or maths