Action and Prediction Group
Come riconosciamo le azioni altrui? Che cosa significa "aprire" qualcosa (ad esempio una scatola, la bocca o la propria mente)?
Il nostro obiettivo è chiarire la via neurale alla base del riconoscimento e della comprensione dell'azione: dalla percezione di singole entità (es. parti del corpo, oggetti) e dei loro movimenti nello spazio, fino a rappresentazioni concettuali più generali in grado di cogliere, ad esempio, gli elementi comuni tra aprire una scatola e aprire la propria mente.
Un aspetto centrale della ricerca riguarda le modalità con cui i diversi aspetti della conoscenza dell'azione sono organizzati topograficamente sulla superficie corticale e i fattori che determinano tale topografia. Attraverso questo approccio, intendiamo approfondire la comprensione dei principi che regolano l'organizzazione della conoscenza nel cervello.
Per rispondere a questi interrogativi utilizziamo principalmente tecniche di neuroimmagine (fMRI, MEG), sia in popolazioni a sviluppo tipico sia in popolazioni speciali.
Linee di ricerca
- Identificazione delle rappresentazioni predittive mediante modelli dinamici di similarità rappresentazionale
In che modo l'input visivo dinamico, come i movimenti corporei degli individui in azione, viene rappresentato nel cervello? Rappresentiamo gli stimoli dinamici con un ritardo temporale (lag), oppure il cervello genera predizioni sulle dinamiche in corso?
Abbiamo sviluppato un'estensione dinamica innovativa della Representational Similarity Analysis (RSA) basata su MEG. Tale metodo impiega modelli temporalmente variabili — ovvero un modello unico per ciascun punto temporale — per cogliere la natura rappresentazionale degli stimoli dinamici. Questo approccio consente di testare in quale momento temporale le diverse componenti degli stimoli dinamici (dalle caratteristiche visive di basso livello fino alla postura corporea e ai tratti cinematici) vengono rappresentate nel cervello. L'obiettivo è identificare e caratterizzare le rappresentazioni predittive in grado di prefigurare gli stati futuri di un ambiente dinamico. - Scomposizione delle componenti chiave nel riconoscimento dell'azione
Per riconoscere un'azione fisica (es. "dare"), è necessario elaborare i movimenti corporei (es. raggiungere e afferrare) e il modo in cui tali movimenti incidono causalmente sugli oggetti nell'ambiente (es. la variazione di posizione di un oggetto). Quali aree cerebrali sono coinvolte nell'elaborazione di queste distinte fasi? Attraverso la decodifica multivariata dei pattern (multivariate pattern decoding) tramite fMRI applicata a diversi formati di stimolo, intendiamo isolare i differenti stadi del riconoscimento dell'azione nel cervello. - Le basi neurali dell'integrazione ad alto livello tra azione e oggetto
Fino ad oggi, i sistemi neurali preposti al riconoscimento dell'azione e al riconoscimento dell'oggetto sono stati studiati in modo ampiamente separato. Tuttavia, per comprendere l'agire altrui e le relative motivazioni, non è sufficiente riconoscere isolatamente l'azione (es. "aprire") e l'oggetto (es. "scatola regalo"): a un livello superiore, è necessario integrare la conoscenza concettuale relativa all'azione e all'oggetto ("aprire un regalo").
Questo progetto fMRI mira a identificare le rappresentazioni neurali responsabili di tale integrazione. L'obiettivo finale è chiarire il ponte di connessione tra le vie di elaborazione dell'azione e dell'oggetto e i sistemi di ordine superiore necessari per l'interpretazione dell'azione e l'inferenza degli stati mentali (ad esempio, dedurre che l'agente è curioso o felice).
Per la lista completa delle pubblicazioni, consultare la pagina personale di Moritz Franz Nikolaus Wurm.
- Moritz Wurm, responsabile Scientifico (Principal Investigator)
- Damiano Grignolio, assegnista di ricerca (PostDoc)
- Bence Neszmélyi, assegnista di ricerca (PostDoc)
- Marisa Birk, dottoranda
- Daniela Gibbons, dottoranda
- Tiziano Causin, dottorando
- Ayman Hatoum, studente di Laurea Magistrale
- Thanh Tran, studente di Laurea Magistrale
- Olivier Collignon (Université catholique de Louvain, Belgio)
- Floris De Lange (Donders Institute / Radboud University, Paesi Bassi)
- Ingmar de Vries (Donders Institute / Radboud University, Paesi Bassi; CIMeC)
- Ricarda I. Schubotz (University of Münster, Germania)
- Gilles Vannuscorps (Université catholique de Louvain, Belgio)
- Francesco Pavani (CIMeC)
- Fondo Italiano della Ricerca (FIS) – Starting Grant, 2024–2029
- Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR) – Borsa di Dottorato, 2023–2027