Modellering van sociale cognitie en zijn deficits met behulp van Artificiële Neurale Netwerken

Artificiële Neurale Netwerken zijn computer modellen die enigzins geïnspireerd zijn door de werking van het menselijke brein. Momenteel vormen ze de state-of-the-art voor allerlei AI problemen en winnen ze aan populariteit binnen neurowetenschappelijke studies. Beide domeinen verschillen echter in doel: voor AI is model performantie doorslaggevend en gelijkenis met het brein incidenteel, terwijl voor de neurowetenschappen een beter begrip van het brein essentieel is. Dit doctoraat heeft als doel een brug te slaan tussen beide domeinen doormiddel van de ontwikkeling van nieuwe ANN componenten en architecturen met als doel een beter begrip van sociale cognitie binnen het menselijke brein. In een eerste fase ligt de focus op het gedrag binnen een controle groep. Latere fases richten zich op de vraag hoe de ontwikkelde modellen op een gecontrolleerde manier kunnen worden aangepast zodat ze klinische fenomenen kunnen nabootsen, in het bijzonder zoals geobserveerd binnen mensen met Autisme Spectrum Stoornis en Frontotemporale Dementie.