Laurent Perrinet est chercheur en Neurosciences computationnelles à l'Institut de Neurosciences de la Timone (France), une unité de mixte de recherche (CNRS / Aix-Marseille Université). Il a co-écrit plus de 35 articles en neurosciences computationnelles et en vision par ordinateur. Il est diplômé de l'école d'ingénieur aéronautique SUPAERO (Toulouse, France) avec un diplôme en traitement du signal et en modélisation stochastique. Il a reçu un doctorat en sciences cognitives en 2003. La thèse a été dirigée par Manuel Samuelides et co-dirigée par Simon Thorpe. Elle a porté sur l'analyse mathématique du codage temporel de l'information visuelle. Ce travail a été étendu sur la représentation multi-échelle et adaptative de scènes naturelles. Son programme de recherche se concentre maintenant sur la mise en relation de la dynamique complexe de modèles réalistes de réseaux de neurones avec des modèles fonctionnels de vision. Son programme de recherche se concentre sur la mise en relation de la dynamique complexe de modèles réalistes et à grande échelle de réseaux de neurones avec des modèles fonctionnels de vision de bas niveau. En particulier, dans le cadre des consortiums FACETS et BrainScaleS, il a développé des protocoles expérimentaux en collaboration avec des neurophysiologistes pour caractériser la réponse de la population de neurones. Récemment, il a étendu des modèles de traitement visuel dans le cadre du codage prédictif en collaboration avec l'équipe de Karl Friston à l'University College de Londres. Cette méthode vise à caractériser le traitement du flux dynamique d'information en tant que processus d'inférence active. Son défi actuel est de traduire, ou compiler en terminologie informatique, ce formalisme mathématique avec la nature événementielle de l'information neurale grace notamment aux progrès actuels en Intelligence Articielle.



Titre : Comment déchiffrer le code impulsionnel de la Vision? Étude du flux parallèle, asynchrone et épars dans le traitement visuel ultra-rapide.



Spécialisation dans le traitement du signal et de l'image et plus particulièrement dans les techniques des réseaux de neurones artificiels.

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