Ziel

Das Projekt hat zum Ziel Vorwärtsmodell-Prädiktion bei der Wahrnehmung von Bewegungsfehlern mittels ereigniskorrelierter Potentiale im EEG zu quantifizieren. Wir untersuchen die neurophysiologische Effekte von Fehlerprädiktionsprozessen und Fehlerfeedbackverarbeitung mit zwei Zielen: a) um Aufschluss zu erhalten über die Entwicklung von prädiktiver Fehlerwahrnehmung im Verlauf von Lernen und b) um die Prädiktionsmodelle zu charakterisieren, die der Fehlerwahrnehmung zugrunde liegen. Dabei interessiert uns, welche Rolle motorische und sensorische Informationsanteile an der Ausbildung der Prädiktionsmodelle haben.
(DFG-Projektnummer 222641018)

Ziel

2018-2021:
The goal of the project is to quantify forward model prediction in movement error perception by means of event-related potentials in the EEG. We investigate the neurophysiological effects of error prediction processes and error feedback processing. Our aim is twofold: We strive to a) elucidate the development of predictive error perception in the course of learning as well as b) to characterize the predictive model(s) underlying error perception with respect to the relative contribution of motor and sensory information components.
2022-2025:
Error valuation can take place at different times in relation to action execution dependent on the accuracy of the internal forward model. If adequately trained, forward models can predict outcome errors based on efferent and afferent information. We study the potential benefits of predictive valuations of outcome errors. Why does our motor system invest in these processes rather than simply waiting for outcome feedback? We use event-related potentials and eye tracking to map predictive error perception and examine the benefits with respect to motor control and learning in highly natural environments.
(DFG-Project number 222641018)

Zusammenfassung

Projekt B6 kombiniert elektrophysiologische Experimente und Modellierung, um prädiktive Fehlerwahrnehmung und –bewertung bei Bewegungshandlung mittels ereigniskorrelierter Potentiale im EEG näher zu untersuchen. Konkret wollen wir untersuchen wie (a) prädiktive Fehlerwahrnehmung sich im Verlauf von Lernen entwickelt, (b) welche Rolle verschiedene handlungsbezogene Informationsanteile an der Ausbildung der Prädiktionsmodelle haben und (c) wie das Lernen komplexer sensomotorischer Transformationen durch die individuelle Fähigkeit zur prädiktiven Fehlerwahrnehmung und –bewertung verbessert werden kann.
(Teilprojekt B6 im überregionalen SFB ' Kardinale Mechanismen der Wahrnehmung: Prädiktion, Bewertung, Kategorisierung')
(DFG-Projektnummer 222641018)

Zusammenfassung

2018-2021:
Project B6 combines electrophysiological experiments and modeling to gain further insights into predictive error perception and valuation during action execution by means of analyzing event-related potentials in the EEG.More specifically, we aim to investigate how (a) predictive error perception develops in the course of learning, (b) information from different action-related sources of information are integrated in predictive error perception, and (c) learning of complex sensorimotor transformations can be augmented based on an individual’s ability to predictively perceive and evaluate action outcome errors.
2022-2025:
In the context of action monitoring, sensorimotor predictions contribute to valuation of one’s own actions, allowing the detection of erroneous outcomes before
they actually happen, thereby facilitating the adjustment of ongoing or future movements. The central aims of the project are to elucidate potential benefits of predictive error perception for motor control and learning. More specifically, we study the role of predictive error perception in action monitoring of natural experts with highly adapted action monitoring and in patients with compromised action monitoring. We will further examine whether and how predictive error perception can be used to maximize perceptual information gain, minimize feedback delays in motor learning to reinforce contingencies of memory representations with movement executions, and promote goal-directed object interaction.
(DFG-Project number 222641018)